image: Professor Tim Beissinger on a tractor during the planting phase of the experiment view more
Credit: Abiskar Gyawali
Ein internationales Forschungsteam unter Leitung der Universität Göttingen hat eine neue Methode entwickelt, um Gene, welche Pflanzenmerkmale steuern, effizienter zu identifizieren. Damit können auch Pflanzenzüchter kostengünstige und nachhaltige Pflanzensorten entwickeln, insbesondere Obst-, Gemüse- und Getreidekulturen. Diese landen nicht nur auf unserem Esstisch, sondern können auch die Lage der Welternährung verbessern. Die Ergebnisse wurden in der Fachzeitschrift BMC Plant Biology veröffentlicht.
Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler nutzten eine erweiterte Form des Tools namens GWA (Genome Wide Association). GWA-Studien verwenden genetische Sequenzierungstechnologien in Verbindung mit Statistiken und Berechnungen, um Unterschiede im genetischen Code mit bestimmten Merkmalen zu verbinden. Werden Pflanzen mit GWA untersucht, dann messen Forschende typischerweise viele Gruppen von genetisch identischen Pflanzen. Es ist jedoch kostspielig und zeitaufwendig, solche Gruppen von Zwillings-Pflanzen" zu entwickeln: Es kann mehr als sechs Jahre Vorbereitung dauern, bevor eine solche Studie überhaupt beginnen kann. Die neue Technik ist nach dem Vorbild eines oft verwendeten Ansatzes zur Untersuchung menschlicher DNA aufgebaut, bei dem DNA-Proben von Tausenden Individuen, die sicherlich nicht identisch sind, verglichen werden.
Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler wollten herausfinden, ob dieser Ansatz auch bei Pflanzen erfolgreich ist. Sie entwickelten ein Verfahren, welches die Vorteile einer GWA-Studie mit zusätzlichen statistischen Analyseverfahren kombiniert. Dann untersuchten sie, ob ihre Technik die Gene, welche für die Pflanzenhöhe verantwortlich sind, erkennen kann. Dafür pflanzte das Team vier Felder einer frühen Sorte von Zuckermais und maßen die Höhe der Pflanzen. Sie identifizierten drei Gene aus den potenziellen 39.000 Genen im Maisgenom, die die Pflanzenhöhe kontrollieren. Frühere Studien an anderen Maissorten bestätigten, dass es sich um die richtigen Gene handelt.
Wissenschaftler müssen in der Regel eine große Anzahl genetisch identischer Pflanzen messen, um aussagekräftige Ergebnisse zu den entdeckten Genen zu haben", sagt Prof. Dr. Timothy Beissinger, Leiter der Abteilung Zuchtmethodik der Pflanze an der Universität Göttingen. Wir verwendeten hingegen eine vielfältige Maispopulation und zeigten, dass unser Ansatz funktioniert, ohne auf identische Pflanzen zu setzen." Abiskar Gyawali, Doktorand der University of Missouri (USA) und Erstautor, sagt: Dies ist eine gute Nachricht für Forscherinnen und Forscher, die daran interessiert sind, Gene in Pflanzenkulturen zu finden, in denen Inzuchtlinien nicht verfügbar oder zeitaufwendig zu produzieren sind."
Beissinger sagt: Das Spannende ist, dass diese Studie das Potenzial unserer Methode aufzeigt, um die zum Teil unterfinanzierte Forschung an anderen Nutzpflanzen zu ermöglichen. Durch die Unterstützung von Industrie und Regierung stehen bereits Ressourcen zur Verfügung, um groß angelegte Studien mit Mais durchzuführen. Aber für Wissenschaftler, die die unzähligen Gemüse-, Früchte- und Getreidesorten untersuchen, auf die viele Gemeinschaften angewiesen sind, ist die Finanzierung umfangreicher Studien einfach nicht möglich. Dies ist ein Durchbruch, der eine kostengünstige und schnelle Identifizierung von Gen-Merkmal-Verknüpfungen ermöglichen wird, um die weltweite Ernährung und einen nachhaltigen Anbau von Nahrungspflanzen zu verbessern."
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Originalveröffentlichung: Abiskar Gyawali et al.. Single-plant GWAS coupled with bulk segregant analysis allows rapid identification and corroboration of plant-height candidate. SNPs' BMC Plant Biology (2019). DOI: 10.1186/s12870-019-2000-y.
Kontakt:
Prof. Dr. Timothy Beissinger
Georg-August-Universität Göttingen
Department für Nutzpflanzenwissenschaften
Carl-Sprengel-Weg 1, 37075 Göttingen
Telefon: 0551 39 24369
Email: beissinger@gwdg.de
http://www.uni-goettingen.de/plantbreeding
Journal
BMC Plant Biology