...

Wetenschappers voorspellen hoe groot planten worden

bloemenWetenschappers voorspellen hoe groot planten kunnen worden

Wetenschappers van VIB en UGent hebben een nieuwe methode ontwikkeld waarmee je kan voorspellen hoe groot planten finaal kunnen worden en dit al op zaailingniveau. Dit kan bestaande veredelingsprogramma’s aanzienlijk versnellen en is gebaseerd op de kennis van een set genen die gecorreleerd is met de finale bladgrootte. De onderzoekers konden deze set genen identificeren via geavanceerde en zeer gedetailleerde analysemethodes. Een expressie-analyse van deze specifieke genen kan veredelaars in een zeer vroeg stadium helpen bij de selectie van de meest interessante kruisingsproducten.

Slimme veredeling dankzij genetisch inzicht

Nieuwe plantenrassen ontwikkelen die meer opbrengen of beter bestand zijn tegen ziektes is een werk van lange adem. Vooral het proces om de meest interessante kruisingsproducten te selecteren is arbeidsintensief en tijd- en geldrovend. Om te achterhalen of een kruisingsproduct weerstand heeft tegen een ziekte moeten de planten eerst geïnfecteerd worden en om de zaadopbrengst van maïs na te gaan moet de maïs eerst een kolf vormen. Dit selectieproces kan veel efficiënter gemaakt worden door te selecteren op genetische informatie in plaats van op het uiterlijk van de plant. Vele uiterlijke kenmerken liggen immers vast in het DNA.

Door het toenemende moleculaire inzicht in plantengroei en -ontwikkeling weet men van een groot aantal kenmerken welk DNA hiervoor verantwoordelijk is. Door dit DNA (ook wel merker genoemd) op te sporen in een kiemplantje, kan in een zeer vroeg stadium bepaald worden of het bijvoorbeeld ziekteresistent zal zijn of niet en dit zonder dat de plant moet geïnfecteerd worden. Deze manier van veredeling wordt merker-geassocieerde veredeling genoemd. Wetenschappers verbonden aan VIB en UGent, onder leiding van prof. Dirk Inzé, ontwikkelden een nieuwe methode waarmee al bij een maïskiemplant kan voorspeld worden hoe groot de volwassen bladeren kunnen worden. De methode maakt gebruik van RNA in plaats van DNA.

RNA in plaats van DNA

Erfelijke informatie ligt vervat in het DNA, maar niet alle informatie moet beschikbaar zijn in iedere plantencel. Zo moeten de genen voor bloemontwikkeling niet actief zijn in de wortel van de plant. Vooraleer erfelijke informatie tot uiting komt, wordt de DNA-code overgeschreven naar RNA (transcriptie) waarna de RNA-code vertaald wordt naar een eiwit (translatie). Om te weten welke genen actief zijn tijdens een groeiproces geeft het geheel aan

RNA-moleculen (ook wel het transcriptoom genoemd) dus veel meer inzicht.

Plantenwetenschapster Dr. Joke Baute uit de VIB-onderzoeksgroep van Prof. Dirk Inzé en collega’s van het Italiaanse Institute of Life Sciences in Pisa onderzocht het transcriptoom van de celdelingszone in jonge maïsbladeren. De wetenschappers hebben een verband kunnen leggen tussen een set van RNA-moleculen en uiterlijke kenmerken die pas veel later tot uiting komen zoals finale bladgrootte en biomassaproductie. Met deze kennis kunnen kwekers in de toekomst veel gerichter selecteren tijdens het plantenveredelingsproces. De resultaten van de onderzoekers werden gepubliceerd in twee wetenschappelijke artikels in het tijdschrift Genome Biology.

Meer monden om te voeden

Wereldwijd staat de landbouw voor grote uitdagingen. Terwijl de Verenigde Naties voorspellen dat er 70% meer voedsel geproduceerd moet worden tegen 2050, staan productieniveaus onder druk door de klimaatsverandering en de vraag naar een landbouw met minder impact op het milieu. Innovatieve strategieën zowel op het niveau van de plant, de bodem als teeltmethoden zullen nodig zijn om de noodzakelijke landbouwproductiviteit te bereiken zonder waardevolle natuurlijke ecosystemen verder te verstoren.

Dirk Inzé (VIB/UGent): “We zijn wereldleiders in het onderzoek naar de mechanismen die plantengroei en grootte bepalen en deze nieuwe inzichten openen de weg om het veredelen voor verbeterde rassen in een stroomversnelling te brengen. Op termijn kunnen kwekers in een zeer vroeg stadium de meest interessante kruisingsproducten selecteren waardoor veredelingsprogramma’s aanzienlijk versneld kunnen worden.”

Relevante wetenschappelijke publicaties

Joke Baute et al.

Correlaton analysis of the transcriptome of growing leaves with mature leaf parameters in a maize RIL population

Genome Biology 2015

Dell’Acqua et al.

Genetic properties of the MAGIC maize population: a new platform for high definition QTL mapping in Zea mays.

Genome Biology 2015