OPTIMAL gezüchtet

Mais gehört zu den wichtigsten Energiepflanzen, aber seine Zucht ist aufwendig und komplex. Wissenschaftler arbeiten an neuen Verfahren, um die Maiszucht zu beschleunigen und auf das Minimum an Anbaufläche zu reduzieren. Noch kaum gekeimt, sollen Roboter bereits erkennen, ob Sämlinge für die Zucht taugen.

Der weltweite Energiehunger und die Endlichkeit fossiler Rohstoffe stellen die Energiegewinnung vor etliche Herausforderungen. Bis zum Jahr 2050 sollen erneuerbare Energien, wie Wind-, Solar- und Bioenergie mindestens die Hälfte der weltweiten Energieversorgung übernehmen. In Deutschland ist Biomasse mittlerweile der wichtigste erneuerbare Energieträger: Mehr als 5 % des gesamten Strom- und Kraftstoffverbrauchs werden durch die Bioenergie aus Biomasse gedeckt. Der Anteil beim Wärmeverbrauch liegt sogar bei etwa 9 %, größtenteils durch das Heizen mit Holz.

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Bioökonomieliebling Mais

Zu den wichtigsten Biomasselieferanten der bio-basierten Wirtschaft (Bioökonomie) gehören in Deutschland Maispflanzen. Innerhalb weniger Wochen wachsen sie mehrere Meter hoch und liefern im Vergleich zu anderen Energiepflanzen hohe Biomasseerträge pro Flächeneinheit.  Maispflanzen enthalten einen hohen Anteil an Zucker und Stärke, die sich zu Bioethanol vergären lassen. Bei der Biogasproduktion können auch zusätzliche Stoffe der gesamten Pflanze zur Erzeugung von Methangas genutzt werden, wie z.B. die Lignocellulose aus den Zellwänden.

Mais eignet sich jedoch nicht nur als Bioenergielieferant, sondern ist auch ein hervorragendes Tierfuttermittel - der häufigste Verwendungszweck für Mais in Deutschland. Auch die Kunststoffindustrie ist längst auf das lange Süßgras aufmerksam geworden und nutzt Mais zur Herstellung kompostierbarer Biowerkstoffe. Als Lebensmittel spielt er hierzulande nur eine untergeordnete Rolle.

Der Maisanbau in Deutschland boomt: Wurden im Jahr 2000 noch 1,5 Millionen Hektar Ackerfläche mit Mais bebaut, so waren es 2011 bereits 2,5 Millionen Hektar. In Teilen einiger Bundesländer nimmt der Maisanbau bereits bis zu 50 % der Anbauflächen ein.

OPTIMAL: Mais effizient und ressourcenschonend züchten

„Der Bedarf ist sehr hoch und wenn man nicht noch mehr Flächen einsetzen will, müssen wir die Produktivität der Maispflanzen steigern und gleichzeitig Flächen für die Maiszüchtung so effektiv wie möglich nutzen“, sagt Thomas Altmann, der die Abteilung Molekulare Genetik am Leibniz-Institut für Pflanzengenetik und Kulturpflanzen (IPK Gatersleben) leitet. Er koordiniert das Maisprojekt OPTIMAL, das im Rahmen des Forschungsprogramms PLANT 2030 vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert wird. Die Wissenschaftler von OPTIMAL arbeiten an neuen Methoden, um ertragreiche Maissorten so effizient und platzsparend wie möglich züchten zu können.

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Denn die Maiszucht ist ein zeit- und arbeitsintensives Geschäft: Landwirtschaftlich interessante Eigenschaften wie Wuchshöhe, Nährstoffgehalt und Ertrag liegen beim Mais nicht auf einzelnen Genen. Sie gehören zu sogenannten polygenischen Eigenschaften und werden erst durch ein komplexes Zusammenspiel hunderter Genorte bestimmt, was ein gezieltes Einkreuzen bestimmter Eigenschaften erschwert.

Heterosis: Die Maiszucht bleibt rätselhaft

Komplex ist die  Maiszucht auch wegen eines bisher kaum verstandenen Phänomens der Hybridzüchtung, dem sogenannten Heterosiseffekt: Mischlinge, die aus reinerbigen Eltern (Inzuchtlinien) hervorgehen, können hochertragreich und widerstandsfähig sein, obwohl keine dieser Eigenschaften in der Elterngeneration sichtbar waren. Besonders deutlich zeigt sich der Heterosiseffekt in Mais, Roggen und auch Reis. Hybride dieser Kulturpflanzen sind mitunter doppelt so ertragreich wie ihre Eltern, ohne dass man diesen ihr Zuchtpotential ansieht.

OPTIMAL hilft der klassischen Zucht auf die Sprünge

Die Wissenschaftler von OPTIMAL wollen den Heterosiseffekt auf molekularer Ebene verstehen und neue Verfahren entwickeln, um das Zuchtpotential von Maispflanzen schon in frühsten Stadien vorhersagen zu können. Dafür setzt OPTIMAL auf komplexe Genomanalysen wie die Genomselektion.  Die Methode beruht auf dem Prinzip der Marker gestützten Selektion, bei der ein molekularer Marker (d.h. eine bestimmte DNA-Sequenz) mit einer gewünschten genetischen Eigenschaft gekoppelt ist und somit auch gemeinsam vererbt wird. Für Ihre Analysen nutzen die Wissenschaftler von OPTIMAL eine sehr hohe Zahl an Markern, um aus der Gesamtheit aller Markerinformationen eine Vorhersagen über die Leistung der Nachkommen (Hybriden) zu treffen. Ob Elternpflanzen besonders ertragreiche Nachkommen hervorbringen werden, lässt sich dann anhand der Markerkombination erkennen.

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Zusätzlich suchen die Wissenschaftler nach DNA-Variationsmustern (Genome Wide Association Studies), die sich einzelnen Genorten zuordnen lassen. Auf diese Weise wollen sie neue Gene identifizieren, die für besonders wünschenswerte Eigenschaften beim Mais verantwortlich sind.

Dass solche Prognosen tatsächlich beim Mais funktionieren, konnten die Forscher schon im Vorgängerprojekt GABI-Energy zeigen: „Bei GABI-Energy stand erst einmal grundsätzlich die Frage im Raum, ob man bei einer Kulturpflanze wie Mais eine Beziehung zwischen den genetischen Daten der Eltern und der Leistung der Nachkommen feststellen kann. Und ob das auch für Informationen über die Metabolitgehalte der Eltern gilt, wenn die Pflanzen im Feld angebaut werden“, beschreibt Thomas Altmann den Beginn des Projektes.

Die Guten ins Töpfchen, die Schlechten ins Kröpfchen

Bei OPTIMAL gehen die Wissenschaftler noch einen Schritt weiter und versuchen, neben den genetischen Informationen weitere Faktoren der Elternpflanzen zu erfassen, um die Vorhersagekraft für das Zuchtpotential der Elternpflanzen zu erhöhen. Am Max-Planck Institut für Molekulare Pflanzenphysiologie untersuchen die OPTIMAL-Partnergruppen von Mark Stitt und Lothar Willmitzer die Inhaltsstoffzusammensetzung von Blattproben der durch die Kollegen der Partnergruppe von Albrecht Melchinger an der Universität Hohenheim im Feld angebauten Elternpflanzen. Die Gruppe von Lothar Willmitzer versucht darüber hinaus Metabolitdaten aus Wurzeln von Maiskeimlingen zu gewinnen und diese für Vorhersagen heran zu ziehen. „Genetische Ursachen wirken an unterschiedlichen Stellen eines Stoffwechselweges. Die Zwischen- und Endprodukte dieser Reaktionsketten sind die Metabolite. Sie integrieren die Effekte der genetischen Variationen an verschiedenen Positionen. Indem wir diese Information mit der genetischen kombinieren erhoffen wir uns einen Zuwachs an Vorhersagekraft“, erklärt Thomas Altmann.

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Die Pflänzchen werden für die Analysen auf Filterpapier gekeimt. Könnten Züchter bereits im Keimlingsstadium die besten Maispflanzen auswählen,  spart das nicht nur Zeit und Kosten, sondern vor allem auch Platz. „Heutzutage sind Züchter in der Lage, durch die Doppelhaploidentechnik zwei Pools mit 10.000 absolut reinerbige Linien zu erzeugen, aber sie können dieses Potential gar nicht voll ausschöpfen. 20.000 Linien miteinander zu kreuzen ist einfach nicht machbar. Jeweils 1.000 Linien aus beiden Pools ergäben bereits eine Millionen Kombinationsmöglichkeiten“, sagt Thomas Altmann.

Mit den neuen Vorhersage-Verfahren sollen Züchter dagegen schon im Frühstadien nach dem Aschenputtel-Prinzip entscheiden können, welche Pflänzchen zur Zucht taugen und weiter wachsen dürfen. „Wenn wir mit unseren Methoden die jeweils 50 interessantesten Eltern schon auf dem Filterpapier auswählen können, müssten die Pflanzen gar nicht erst aufwendig kultiviert werden.“ Letztendlich könnte ein automatisiertes Schnellverfahren entwickelt werden, bei dem Roboter die genetischen und Metabolitanalysen in vollautomatisierten Gewächshäusern durchführen.

Mehr Gene, mehr Mais?

Die Wissenschaftler wollen jedoch nicht nur einzelne DNA-Sequenzvariationen im Genom betrachten, sondern auch Variationen in der Anzahl von Genkopien mit heranziehen. Diese könnten eine mögliche Ursache für den Heterosiseffekts sein. „Aktuelle Publikationen zeigen, dass besonders im Mais die Anzahl bestimmter Genkopien innerhalb verschiedener Innzuchtlinie variieren kann. Das könnte auch erklären, warum Hybriden leistungsfähiger sind als ihre Eltern: Sie besitzen die Summe der Gene beider Eltern und daher mehr Erbinformation. Die Nachkommen können sich dadurch möglicherweise besser an unterschiedliche Umweltbedingungen anpassen, als es die jeweiligen Eltern könnten“, meint Thomas Altmann.

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Um all die unterschiedlichen Faktoren zu berücksichtigen und Zusammenhänge zu erkennen, müssen möglichst aussagekräftige Vorhersagemodelle für OPTIMAL entwickelt werden und es müssen damit riesige Datenmengen prozessiert werden. Unterstützung erhält das Verbundprojektes deshalb auch von der Arbeitsgruppe Bioinformatik an der Universität Potsdam, die von Joachim Selbig geleitet wird.

OPTIMAL im Praxistest

Ob die Modelle auch für die Praxis taugen, testen die Wissenschaftler sowohl an Zuchtmaterial der Universität Hohenheim als auch in Zusammenarbeit mit den Pflanzenzuchtunternehmen KWS Saat AG und LIMAGRAIN GmbH. Für die Pflanzenforscher wird sich nun zeigen, ob sich Zuchtziele wie Korn- und Biomasseertrag, eine optimierte Pflanzenarchitektur oder andere für die Bioenergiegewinnung besonders günstigen Maiseigenschaften auch in kommerziellen Zuchtprogrammen vorhersagen lassen. Thomas Altmann ist zuversichtlich: „Wir wollen unseren Ansatz so bald wie möglich in die Anwendung umzusetzen und hoffen, dass unsere Prognosen auch auf komplexere Populationen zutreffen, deren genetische Breite nicht so groß ist oder die z.B. in unterschiedlichen Jahrgängen erzeugt und kultiviert wurden. Zuchtunternehmen ist es bereits gelungen innerhalb von 10 Jahren die Biomasseerträge von Mais zu verdoppeln. Mit dem OPTIMAL-Ansatz ist das eventuell bald schon in fünf Jahren möglich.“