Pflanzenzüchter stehen vor einer dringenden Aufgabe: Pflanzen an den Klimawandel anzupassen und eine wachsende Weltbevölkerung zu ernähren. Pflanzenmodelle können Züchtern helfen, Sorten und Sortenmerkmale für verschiedene Zielumgebungen auszuwählen. Zum Beispiel können Modelle verwendet werden, um Merkmale (z. B. Lebenszyklen, Empfindlichkeit gegenüber Tageslänge, Produktivität, Hitzetoleranz und Samengröße/Wachstumsrate) zu bewerten, um den Ertrag zu verbessern.

In einem kürzlich erschienenen Übersichtsartikel Dr. Kenneth Boote und Co-Autoren von der University of Florida fordern Modellierer dazu auf, Sorten in Modellen darzustellen, die Genetik verwenden, um diese Umweltauswirkungen besser bewerten zu können. Laut den Autoren müssen Modellierer über artspezifische Modelle hinausgehen, die Sorten mit festen Parametern simulieren, um verschiedene phänotypische Merkmale darzustellen, und stattdessen die molekulargenetischen Informationen jeder Sorte einbeziehen, um zu bewerten, wie die phänotypischen Merkmale auf die Umwelt reagieren.

Laut den Autoren ist die Zeit reif für diese Fortschritte in der genetischen Modellierung. Die schnelle Entwicklung der Molekulargenetik hat es ermöglicht, Genaktionen auf der Ebene der Wechselwirkungen von Regulatoren, Genprodukten und anderen Metaboliten zu simulieren. Die Art und Weise, wie die Umwelt die Expression von Genen beeinflusst, die sich zwischen Sorten unterscheiden, kann daher simuliert werden, indem QTL-Marker, die mit Genen assoziiert sind, mit sortenspezifischen Phänotypen verknüpft werden.

Wichtig ist, dass Modelle auch realistische Merkmalsphysiologie in Umweltfaktoren integrieren müssen, um besser zu verstehen, wie genetische Variation die Prozesse des Kohlenstoff-, Wasser- und Nährstoffhaushalts von Pflanzen beeinflusst. Die Autoren heben Studien hervor, um auftretende Ergebnisse zu veranschaulichen, die als Ergebnis einzelner und mehrerer Kombinationen genotypspezifischer Parameter simuliert wurden, und um Interaktionen zwischen Genotyp und Umgebung zu veranschaulichen, die in verschiedenen Zielumgebungen auftreten können.

Laut Boote ist „viel Arbeit erforderlich, um genetische Effekte mit den physiologischen Prozessen für In-silico-Modellierungsanwendungen zu verknüpfen. Darüber hinaus benötigen wir viel mehr Phänotypisierungs- und Leistungsdaten aus dem Wachstum in mehreren Umgebungen.“

Hinweis für Pädagogen: Dieser Artikel bietet einen hervorragenden Überblick über die allgemeinen Prinzipien von Pflanzensimulationsmodellen und die Schritte zur Simulation genetischer Verbesserungen mit einem Pflanzenmodell.