Zirkadiane Uhren in Pflanzen produzieren eine interne Zeitschätzung, die biologische Ereignisse mit Tag und Nacht synchronisiert. Sie spielen dabei eine entscheidende Rolle Pflanzenphysiologie, Wachstum, Entwicklung und Überleben. Daher ist die Einbeziehung circadianer Rhythmen in Pflanzenwachstumsmodelle für Ergebnisse mit hoher Genauigkeit unerlässlich.
Es gibt zwar Modelle für zirkadiane Uhren, diese sind jedoch oft unflexibel oder führen zu komplexen Ausgaben, was ihre Verwendung in allgemeinen Simulationen einschränkt.
Der Postdoktorand Edward Lochocki und der USDA-ARS-Forschungspflanzenphysiologe Justin McGrath, beide von der University of Illinois, entwickelten a neues zirkadianes Uhrenmodell, das sich leicht an unterschiedliche Umgebungsbedingungen anpasst und intuitive Ergebnisse erzeugt.
Reale Uhren verwenden physikalische Oszillatoren wie Pendel, um die Zeit zu halten, und die Autoren verwendeten den gleichen Ansatz, um zirkadiane Uhren mit mathematischen Oszillatoren zu modellieren. Das Modell umfasste zwei Oszillatoren, die durch den Beginn der Morgen- und Abenddämmerung gesteuert wurden und die Änderung der Tageslänge über ein Jahr berücksichtigen konnten.
„Viele Pflanzenmodelle berechnen die täglichen Sonnenaufgangszeiten und Photoperiodenlängen mithilfe der Himmelsmechanik, die mathematische Darstellungen von Sonnenkoordinaten sind, die zur Berechnung von Sonnenaufgang, Sonnenuntergang und Photoperiodenlänge verwendet werden“, sagt McGrath. „Obwohl dieser Ansatz leicht verständlich ist und direkt als Input für andere Modellkomponenten verwendet werden kann, bietet er keine intuitive Verbindung zwischen genetischen Komponenten und Pflanzenverhalten. Unser Oszillatormodell hat Komponenten, die leicht mit bekannten genetischen Komponenten der circadianen Uhr verwandt sind. Dies ermöglicht eine einfachere Einbeziehung von Umwelteinflüssen wie Temperatur, indem die Kinetik der modellierten Oszillatoren verändert wird.“
Die Autoren verglichen die prognostizierten Blühtermine für Sojabohnen, die das ganze Jahr über ausgesät wurden CROPGRO Sojabohnen-Entwicklungsmodell entweder unter Verwendung ihres Oszillatoruhrmodells oder der Himmelsmechanik. Sie fanden heraus, dass die Blütezeit unter Verwendung des Oszillatoruhrmodells eng mit der Leistung der Himmelsmechanik übereinstimmte.
Die Autoren verglichen auch die vorhergesagten Blütedaten für Sojabohnen, die das ganze Jahr über ausgesät wurden, indem sie CROPGRO entweder mit ihrem Oszillatoruhrmodell oder mit Wachstumsgradtagen (GDD) liefen. GDDs verwenden kumulierte Tage mit Temperaturen über der Mindesttemperatur, um Lebenszyklusübergänge in Pflanzen vorherzusagen. Sie hängen ausschließlich von der Temperatur ab und werden zur Abschätzung der Sojabohnenentwicklung verwendet, wobei davon ausgegangen wird, dass Entwicklungsstadien bei bestimmten GDD-Schwellenwerten auftreten.
Laut Lochocki: „Obwohl die Modellierung der molekularen Komponenten der zirkadianen Uhr die intuitivste Möglichkeit bietet, zu untersuchen, wie genetische Veränderungen das Pflanzenverhalten beeinflussen, ist ein solches Modell zu rechenintensiv, um es als Teil einer vollständigen Pflanzenwachstumssimulation für eine ganze Saison zu lösen. Ein vereinfachtes Modell, das die Gesamtfunktionalität des Gennetzwerks erfasst, ermöglicht es, das allgemeine Verhalten des Systems, wenn nicht sogar die Details, auf mathematisch nachvollziehbare Weise zu untersuchen.“
Ein weiterer Ansatz zur Modellierung der zirkadianen Uhr ist die Gennetzwerkuhr, bei der es sich um Systeme von Differentialgleichungen handelt, die Gennetzwerke darstellen, die unabhängig von der Lichtquelle funktionieren. Während sie Genetik und Pflanzenverhalten verknüpfen, erfordern sie detaillierte Kenntnisse des Regulationswegs zwischen der Uhr und den relevanten Genen, um genau zu sein.
