Vorhersage des Reisertrags bei Dürre
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Vorhersage des Reisertrags bei Dürre

Integrierte Wachstums- und Stoffwechselmodelle sagen den Stoffwechsel des Reiswachstums unter normalen und wasserbegrenzten Bedingungen voraus.

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Um 50 % der Weltbevölkerung sind für ihre tägliche Ernährung auf Reis angewiesen. In dieser Hinsicht ist die Ertragsverbesserung von Reiskorn einer der wichtigsten Bereiche auf dem Gebiet der Reisforschung.

Reis ist eine der trockenheitsanfälligsten Pflanzen aufgrund seines kleinen Wurzelsystems, des dünnen Nagelhautwachses und des schnellen Stomataverschlusses. Ein besseres Verständnis der durch Dürre verursachten Veränderungen bei Reis ist unerlässlich, um eine nachhaltige Reisproduktion unter dem Klimawandel zu steuern.

Chun Yue Maurice Cheung, Assistant Professor of Science am Yale-NUS College in Singapur und Rahul Shaw, Postdoctoral Fellow an der Radboud University in den Niederlanden, arbeiteten an einem Projekt zu untersuchen die Auswirkungen von Dürre auf Reiswachstum, Ertrag und Stoffwechselprozesse.

„Bisher gab es keine großen Fortschritte, die direkt mit klimabezogenen Parametern wie dem Grundwasserpotential zusammenhängen, die als Einschränkungen in einem Stoffwechselmodell im Genommaßstab verwendet werden könnten“, sagt Cheung. „Diese Parameter sind in Pflanzenwachstumsmodellen vorhanden, daher haben wir zwei Modelltypen – Flussbilanzanalyse und Pflanzenwachstum – integriert, um metabolische Anpassungen an Klimaveränderungen zu untersuchen.“

Modelle zur Flussbilanzanalyse konzentrieren sich auf das interne Zellverhalten, indem sie die Aktivitäten von Stoffwechselprozessen wie Nährstoff- und Energieumwandlungsmechanismen vorhersagen. Die Autoren aktualisierten und verwendeten die bestehendes metabolisches Modell im Reisgenommaßstab (GSM) Os2384. Pflanzenwachstumsmodelle berechnen die Kohlenstoffassimilationsraten der Baumkronenstruktur und die Produktion von organspezifischer Biomasse über einen Zeitraum von einigen Monaten, abhängig von Umweltfaktoren wie Dürre. Die Autoren verwendeten World Food Studies (WOFOST) für diese Studie. Die Integration dieser Modelle gibt tagesspezifische Biomassebeschränkungen für jedes Organ aus dem Pflanzenwachstumsmodell in das Stoffwechselmodell im Genommaßstab ein, um die täglichen metabolischen Veränderungen zu bestimmen, die am Reiswachstum vom Sämling bis zur Samenentwicklung unter normalen und wasserbegrenzten Bedingungen beteiligt sind (Abbildung 1 ).

Integration von Pflanzenwachstumsmodell und Flux-Balance-Multi-Organ-Modell.

Die Simulationen zeigten, dass Pflanzen mit wasserbegrenztem Stress niedrigere Wachstumsraten und eine kürzere Wachstumsperiode aufwiesen, was zu einer geringeren Gesamtbiomasse als unter normalen Bedingungen führte. Die geringere Biomasse wiederum verringert die Aufnahme, den Transport und die Lagerung von N und C, was zu einem verringerten Ertrag führt.

Pflanzen Sie Biomasse (Blatt, Stamm und Samen) während der Wachstumsperiode unter normalen (durchgezogene Linien) und wasserbegrenzten (gestrichelte Linien) Bedingungen.

Um die Mechanismen dieser Veränderungen aufzudecken, bewerteten die Autoren die metabolische Dynamik. Die meisten metabolischen Unterschiede wurden zwischen den beiden Bedingungen während der Fortpflanzung und der Körnerfüllung beobachtet, was darauf hinweist, dass dies die Stadien sind, die am empfindlichsten auf Wasserstress reagieren.

„Die Analyse des Stoffwechsels über verschiedene Wachstumsstadien der gesamten Pflanzenentwicklung und deren Vergleich zwischen Kontroll- und Stressbedingungen ermöglicht es den Forschern, die metabolische Plastizität und Anpassungen von Pflanzen an ein sich änderndes Klima besser zu verstehen und möglicherweise Ziele für Verbesserungen zu identifizieren“, sagt Cheung.

Dieser Ansatz kann mit verfügbaren Pflanzenwachstumsmodellen und einschränkenden Stoffwechselmodellen auf jede Art verallgemeinert werden.

Alle in dieser Studie verwendeten Skripte und Modelle sind Open Access und frei verfügbar unter: github.com/mauriceccy/rice-crop-fba-model


Spanische Übersetzung von Lorena Marchant

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Geschrieben von

Rachel Shekar

Rachel (sie/sie) ist Gründungs- und Chefredakteurin von in silico PlantsSie besitzt einen Master-Abschluss in Pflanzenbiologie von der University of Illinois und verfügt über mehr als 15 Jahre Erfahrung als Redakteurin wissenschaftlicher Zeitschriften.

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