Chefredakteur Dr. Stephen Lang (University of Illinois and Lancaster University) hat eine Reihe von mechanistischen Modellen in verschiedenen Maßstäben entwickelt, die die Auswirkungen der Umwelt auf die Photosynthese mit der Pflanzenproduktivität in Beziehung setzen. Er wählte das Editorial „Die Rollen von Glaubwürdigkeit und Transdisziplinarität bei der Modellierung zur Unterstützung zukünftiger Anbauverbesserungen"

Er schreibt:

Ich habe mich für dieses Papier entschieden, weil es die Notwendigkeit dynamischer Pflanzen-/Pflanzenwachstums- und Entwicklungsmodelle (P/CGM) hervorhebt, um die zukünftigen Herausforderungen der Nahrungsmittelversorgung und des Klimawandels zu bewältigen. Diese Modelle sagen für ExGxM-Szenarien den Verlauf von Pflanzen- und Ernteattributen durch den Wachstumszyklus voraus. Diese Arbeit steht exemplarisch für die Ziele der in silico Zeitschrift Pflanzen.

Der Autor identifiziert drei Punkte, die für die zukünftige Praxis der Pflanzenmodellierung zur Unterstützung der Pflanzenverbesserung von entscheidender Bedeutung sind:

• Glaubwürdigkeit des Modells – Prognostizieren Sie phänotypische Ergebnisse mit hochwertigen Daten, generieren Sie bekannte qualitative Antworten, prognostizieren Sie entstehende Phänotypen und Interaktionen, die mit Schlüsselmerkmalen verbunden sind.
• Glaubwürdigkeit des Modellierers – Biologischer Realismus, der auf soliden experimentellen und theoretischen Beweisen basiert, angemessene Sparsamkeit für die Anwendung, strukturiert, um Parametervariationen, Transparenz, Wiederholbarkeit und Zugänglichkeit zu ermöglichen.
• Transdisziplinarität – Dringende Notwendigkeit, die Verbindung zwischen molekularem und ökophysiologischem Verständnis zu erfassen, eine Pflanzensystembiologie mit der Fähigkeit, vom Phänotyp nach unten und molekular nach oben zu skalieren, was eine neue Ebene der Kommunikation mit Nicht-Modellierern und die Erkenntnis erfordert, dass Experimentatoren nicht nur Datensammler sind, sondern Domänenexperten.

In Zukunft wird unsere Aufmerksamkeit auf diese Punkte und dieses Schlüsselpapier entscheidend sein, um die Pflanzenmodellierung von der Peripherie in die zentrale Position zu bringen, die sie in der Zukunft der Pflanzenwissenschaften und ihren Herausforderungen einnehmen muss.

Prof. Przemyslaw Prusinkiewicz (Universität Calgary) ist ein Pionier auf dem Gebiet der computergestützten Modellierung, Simulation und Visualisierung der Pflanzenentwicklung. Er wählte „Positionsvariationen statt Salzstress dominieren Veränderungen in 3D-Blattformmustern in Gurkenkronen"

Er schreibt:

Ich fand diese Arbeit interessant, da ich selbst Blätter und ihre Variabilität untersuche und Gurkenblätter bisher nicht so umfassend analysiert wurden wie die von Modellpflanzen wie Arabidopsis, Caradamine, Tomate oder Weinrebe. Darüber hinaus berücksichtigen die Autoren Umweltstress als einen Faktor, der die Blattform beeinflussen kann, während der Einfluss der Umwelt in den meisten Arbeiten vernachlässigt wird.

Durch eine detaillierte Quantifizierung der Diversität der (Gurken-)Blattformen fanden die Autoren heraus, dass die Blattform überwiegend von der Blattposition in der Pflanze abhängt. Bei der Modellierung spielte die Variation der Blattform nur eine untergeordnete Rolle bei der Lichtverteilung im Pflanzendach. Das Blatt(teil)modell kann in verschiedenen computergestützten Pflanzenmodellen verwendet werden und ist auf Anfrage bei den Autoren erhältlich.

Entwickler von Multiskalen-Systemmodellen, Professor Xin-Guang Zhu (Chinesische Akademie der Wissenschaften) wählte „yggdrasil: ein Python-Paket zum Integrieren von Berechnungsmodellen über Sprachen und Skalen hinweg"

Ich habe diesen Artikel ausgewählt, weil es zwar viele Modelle gibt, die von der Forschungsgemeinschaft entwickelt wurden; sie können jedoch nicht einfach verwendet werden. Mir gefällt die Idee, ein Werkzeug zu schaffen, das dabei helfen kann, die verschiedenen Rechenmodelle zu integrieren, um die biologischen Prozesse zu beschreiben, die das Pflanzenwachstum und die Entwicklung steuern, wobei Skalen von atomistisch bis global nicht verloren gehen.

yggdrasil hat drei Eigenschaften, die für den breiten Einsatz wichtig sind:

• Einfach zu verwenden. Erfordern Sie so wenig wie möglich Änderungen am Quellcode des Modells und nur in der Sprache des Modells selbst.
• Effizient. Ermöglichen Sie die parallele Ausführung von Modellen mit asynchroner Kommunikation, die die Modellausführung nicht blockiert, wenn eine Nachricht gesendet wird, aber noch empfangen werden muss.
• Flexibel. Bieten Sie dem Benutzer dieselbe Schnittstelle, unabhängig vom verwendeten Kommunikationsmechanismus oder der Plattform, auf der das Modell ausgeführt wird.

Das Paket ist in Python, C, C++ und Matlab verfügbar und kann auf Linux-, Mac OS- und Windows-Betriebssystemen verwendet werden. yggdrasil ist benutzerfreundlich und kann unter aufgerufen werden https://github.com/cropsinsilico/yggdrasil.