Moderne Züchtung benötigt Hochdurchsatz-Phänotypisierung

Dank großer Fortschritte in der Genomforschung hat die Pflanzenzüchtung enorm an Tempo gewonnen – so sehr, dass die Phänotypisierung, also die Erfassung der Merkmale von Pflanzen, nicht mehr Schritt halten kann und zum Flaschenhals geworden ist. Der züchterische Fortschritt stagniert aus diesem Grund in vielen Bereichen. Eine schnelle Hochdurchsatz-Phänotypisierung auf dem Feld könnte das Tempo wieder steigern.

Ob konventionelle Züchtung, markergestützte Selektion, genomische Selektion oder CRISPR-Cas9: Bei all diesen Verfahren sind Züchter darauf angewiesen, die Resultate am Phänotyp der erzeugten Pflanzen zu überprüfen und so den Erfolg und die Genauigkeit der eingesetzten Züchtungsmethoden und statistischen Modelle zu bestimmen. In Klimakammern, Gewächshäusern oder Pflanzenkulturhallen funktioniert das bereits gut.

Doch die Merkmalserfassung unter kontrollierten Bedingungen ist nur von begrenztem Nutzen, denn oft verhalten sich Pflanzen unter realen landwirtschaftlichen Bedingungen anders: Umwelteinflüsse verändern dort die Genaktivität der Pflanzen, lokale Eigenschaften des Bodens und des Klimas variieren und mit ihnen der Phänotyp der Pflanzen. Oft zeigen sich die Merkmalsunterschiede bei einer Pflanzenlinie, wenn sie auf zwei unterschiedlichen Feldern angebaut wird, manchmal sogar bereits innerhalb eines Feldes. Eine internationale Gruppe von Pflanzenforschern um José Luis Araus von der Universität Barcelona fordert deshalb im Fachjournal „Trends in Plant Science“, die Hochdurchsatz-Phänotypisierung auf dem Feld voranzubringen und alltagstauglich für Züchter zu machen.

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Fernerkundung aus der Luft

Bislang gilt die Phänotypisierung auf dem Feld als mühselig, ihre Wirtschaftlichkeit als zweifelhaft. Zu den Herausforderungen zählen die Validierung der Ergebnisse, die Entwicklung mobiler und bezahlbarer Technologien sowie das Datenmanagement. Die meisten heutigen Verfahren nutzen Satellitendaten zur Fernerkundung, bodengebundene Systeme oder fliegende Drohnen. Erprobt sind beispielsweise multispektrale, hyperspektrale und Fluoreszenzbildgebung sowie thermische Sensoren. Fernerkundung allein ist jedoch nicht mit Hochdurchsatz-Phänotypisierung gleichzusetzen, denn auch Parameter wie stabile Kohlenstoffisotope sind für die Analyse von Bedeutung.

Bei den existierenden Plattformen zur Phänotypisierung auf dem Feld handelt es sich meist noch um experimentelle Systeme. Standardisierte Lösungen für den großflächigen Einsatz in der Züchtung gibt es noch nicht. Die Auflösung der Sensoren hat sich jedoch in den vergangenen Jahren verbessert und ihre Herstellungskosten sind stark gesunken. In Verbindung mit den Fortschritten bei autonomen Fluggeräten – Drohnen und Nanosatelliten – könnte die luftbasierte Bildgebung in naher Zukunft stark an Popularität gewinnen.

Viele Parameter bereits automatisiert messbar

Welche Parameter der Pflanzen könnten mittels Fernerkundung erfasst werden? Hyperspektrale Messungen ermöglichen beispielsweise Aussagen über biochemische Eigenschaften der Blätter. Neue Züchtungen können so auf die Leistungsfähigkeit des Fotosyntheseapparates getestet werden. Auch biotischer Stress lässt sich damit erkennen. Sogar einen Zusammenhang zwischen hyperspektralen Reflektionsmustern und komplexen Eigenschaften wie dem Kornertrag konnte die Forschung nachweisen.

Nahinfrarotmessungen werden heute schon an Erntemaschinen verwendet. Sie messen unter anderem den Stickstoff- und Mineralstoffgehalt der Pflanzen. Radarsysteme wiederum ermitteln die Biomasse und die Bodenfeuchtigkeit. Lidar-Systeme (light detection and ranging, das optische Äquivalent zu Radar) können Wuchshöhe und –form detektieren. Solche Systeme erfassen auch einfache Parameter wie die Abstände der Pflanzen oder die Zahl der Ähren.

„Es muss sichergestellt werden, dass die Fortschritte bei der Sensorik auch praktische Anwendung in Züchtungsprogrammen finden und zu einer genetischen Verbesserung führen“, fordert Pflanzenforscher Araus. Bislang würden viele elementare Züchtungsparameter wie Krankheitsresistenzen, abiotische Stresstoleranz, Blühzeitpunkt oder Wuchshöhe manuell erfasst, insbesondere im öffentlich finanzierten Bereich. Manuelle Beurteilungen aber seien aufwändig, subjektiv und fehleranfällig.

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Maschinen dem Menschen überlegen

Studien haben zudem gezeigt, dass manche genetischen Verbesserungen in puncto Virusresistenz den visuellen Bewertungen mit dem menschlichen Auge komplett entgehen. Selbst den Unterschied zwischen „kosmetischem“ Grün von Maisblättern, in denen keine Photosynthese mehr erfolgt, und dem sogenannten „stay green“, einem Zeichen anhaltender Vitalität über die Körnerreife hinaus, können menschliche Betrachter nicht erkennen. Wärmesensoren in Verbindung mit einem Lidar gelingt das jedoch.

„Die Entwicklung von Hochdurchsatz-Phänotypisierungswerkzeugen zur quantitativen Messung wesentlicher Merkmale, insbesondere über viele Anbaustandorte hinweg, wird die Selektionsgenauigkeit verbessern – und das zu niedrigeren Kosten“, ist Araus überzeugt. Schafft ein Mensch es, pro Stunde auf 45 Reisflächen die Wuchshöhe zu bestimmen, kommt ein autonomes Fahrzeug mit Ultraschallsensor in der gleichen Zeit leicht auf 3.000 Flächen.

Ein weiterer Fortschritt kommt aus der Informationstechnik: Selbstlernende Algorithmen konnten in den enormen Datenmengen aus der Fernerkundung bereits Muster finden, aus denen der Schädlings- und Krankheitsbefall bestimmt werden kann.

Datenverarbeitung wird Herausforderung

„Die Herausforderung für die Hochdurchsatz-Phänotypisierung besteht weiter darin, günstige Werkzeuge zu entwickeln, die auf unterschiedlichen Feldern eingesetzt werden können“, resümiert Araus. Dabei bedeute „effektiv“ nicht immer „teuer“, da schon normale RGB-Kameras viele Analysemöglichkeiten eröffneten. Allerdings könne insbesondere bei der Aufbereitung und Auswertung der enormen Datenmengen ein neuer Flaschenhals lauern. Unerlässlich seien daher Standards für die Phänotypisierungsprotokolle, die Datenanalyse sowie den Datenaustausch.