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Today in Nature Genetics: Good parents are predictable – at least when it comes to corn
Heute in Nature Genetics: Gute Eltern sind berechenbar – zumindest beim Mais


Hohenheim, Germany
January 15, 2012

For a bigger harvest and faster results: The University of Hohenheim, the MPI for Molecular Plant Physiology and the Leibniz Institute of Plant Genetics and Crop Plant Research (IPK) in Gatersleben start a new chapter in plant breeding.

According to a relatively new insight in plant research, there is no single gene strongly controlling growth. Nevertheless, in order to breed new varieties of corn with a higher yield faster than ever before, researchers at the University of Hohenheim are relying on a trick: early selection of the most promising parent plants based on their chemical and genetic makeup, as well as on new statistical analysis procedures. The work done in collaboration by the University of Hohenheim, the Max Planck Institute for Molecular Plant Physiology in Golm and the Leibniz Institute of Plant Genetics and Crop Plant Research (IPK) in Gatersleben has been published in the authoritative journal Nature Genetics on Sunday evening, January 15th at http://dx.doi.org/10.1038/ng.1033.

The problem is the sheer number: In the family tree of modern-day corn, there are two main groups with 10,000 pure-breed lines each. Each of these lines could potentially be used for producing a new variety by means of cross-breeding. In mathematical terms, that equates to 100 billion possibilities. In terms of corn, however, a parent’s performance is no indicator of what potential lies hidden in their offspring. Even the feeblest of parents can produce mighty offspring when cross-bred.

But time is of the essence: Currently it takes approximately 10 years for breeders to develop a new variety. Issues such as climate change, food shortages and the increasing demand for more energy, however, are making it essential to find solutions even faster.


Foto: Uni Hohenheim/Eyb)

Prof. Dr. Albrecht Melchinger, PhD student Christian Riedelsheimer and their research partners are experimenting with a new technique to solve both problems. The best parent plants are selected in two steps, beginning when they are not even planted yet or when they are just small plantlets. This saves time and guarantees the highest rate of success right from the very start.

 

Trick Nr. 1: Use mathematics and experience when selecting

Riedelsheimer takes a tiny sample from a kernel of corn. Not enough to harm the kernel, but enough to get a full picture of its DNA structure. This analysis is conducted jointly by the University of Hohenheim and the IPK Gatersleben.

The rest is mathematics and experience. “We know today that there is no single gene which determines whether a stalk of corn will grow up strong or produce lots of kernels on the cob. Instead there are numerous sequences in its DNA which all contribute to the plant’s development. We can now examine up to 56,000 of these sequences using the latest techniques in genome analysis”, Riedelsheimer explains.

The analysis does not involve modifying the DNA, but rather creating a unique profile of each parent, a so-called “genome profile” or “genetic fingerprint”.

To analyse the fingerprint, scientists have spent the past three years and more planting, cross-breeding, analysing chromosomes and recording yields. The observations in the field have been used to develop a mathematical-statistical model which can be used to predict a parent’s genetic potency.

 

Trick Nr. 2: Early selection

The composition of the leaves is a second indicator of which plants make for especially good parents. More specifically, it is about the amounts of starch, sugar, amino acids, chlorophyll and other substances. As with the genetic information, this data allows for a statistical prognosis of a plant’s breeding capabilities.

Tests can be conducted to find out the levels shortly after the seeds have been sown, when the plantlets are roughly three weeks old and 20 cm tall. Compared with analysing the plant’s genetic structure, taking samples in the field is rather an athletic activity. “The plant’s metabolism varies constantly throughout the course of a day and that makes it necessary to collect the leaves quickly and shock freeze the samples immediately”, says Riedelsheimer. “All in all we collected 6,000 samples- in just 69 minutes!”

For the technically-challenging task of analysing the substances, plant breeders work in collaboration with experts from the Max Planck Institute for Molecular Plant Physiology in Golm. The rest involves cutting-edge statistics. “Similar to the DNA profile, it is not the individual substances which are important for making predictions, but rather how these substances stand in relation to one another”, Riedelsheimer explains.

 

New technology saves time, money and expensive acreage

“This new technique allows us to select the most promising parents with high accuracy and to focus all of our resources on these”, says Prof. Dr. Melchinger.

This method also saves cultivatable land, which, in turn, saves money. “In order to test all possible crosses, we would have to plant corn on half of the earth’s surface”, a utopian, if not an expensive undertaking. “A single field plot costs us 50 euros. We test on two plots per genotype at ten different locations, making a total of 1,000 euros”, Prof. Dr. Melchinger explains. An analysis of the genome using a chip and a robot costs approximately 150 euros.

Impressive as well is the amount of time saved. DNA analysis of the kernels can be conducted during the winter months. Meanwhile, the plantlets to be analysed for their substance composition grow in the greenhouse. As a result, the best parent plants can be chosen and cultivated that same year.

 

Paradigm shift opens door to new research approaches

Nonetheless, it will take another few years until the new breed is ready. Breeders worldwide also know another trick, especially when it comes to corn. One that has been around for decades.

Prof. Dr. Melchinger describes a paradoxical phenomenon: “With corn, the offspring tend to be especially large when the parents stem from generations of in-breeding.” Experts speak of “heterosis“, hobby gardeners of “hybrids“.

The most promising parent plants are sorted out and self-pollinated over many generations. Only then does cross-pollination take place in preparation for the sowing of the new hybrid variety.

Heterosis as a biological phenomenon has yet to be fully researched in detail, according to Prof. Dr. Melchinger. “We were able to determine in earlier research projects that the reasons for the phenomenon lie in the extremely complex interaction of many different genes.”

For researchers, this has led to a paradigm shift. “We’ve moved away from the search for individual super genes.” Instead we focus on the interplay among the diverse elements in the genetic code. “This new perspective on plants will help the hybrid breeding programme immensely”, Prof. Dr. Melchinger believes. “There is so much genetic diversity in corn. One must simply know how to combine it in the right way.”

 

 

Bibliography

Christian Riedelsheimer, Angelika Czedik-Eysenberg, Christoph Grieder, Jan Lisec, Frank Technow, Ronan Sulpice, Thomas Altmann, Mark Stitt, Lothar Willmitzer & Albrecht E Melchinger, Genomic and metabolic prediction of complex heterotic traits in hybrid maize, Nature Genetics's, Advance Online Publication (AOP) on 15 January at 1800 London time / 1300 US Eastern time, dx.doi.org/10.1038/ng.1033

 

 

Background: GABI research project

The current research activities are based on the results of earlier studies conducted on Arabidopsis. The newly-publicised procedure was discovered as part of the research project GABI-ENERGY. The acronym GABI stands for “Genomanalyse im biologischen System Pflanze“, a funding program of the Federal Ministry of Education and Research for projects towards innovation in the field of genetic research with plants (www.gabi.de). The Ministry has allocated €2.7 mil. towards the project.
 

Genomic and metabolic prediction of complex heterotic traits in hybrid maize
Christian Riedelsheimer, Angelika Czedik-Eysenberg, Christoph Grieder, Jan Lisec, Frank Technow, Ronan Sulpice, Thomas Altmann, Mark Stitt, Lothar Willmitzer & Albrecht E Melchinger
Nature Genetics (2012)  |  DOI: doi:10.1038/ng.1033
Received 14 September 2011 Accepted 10 November 2011 Published online 15 January 2012

Maize is both an exciting model organism in plant genetics and also the most important crop worldwide for food, animal feed and bioenergy production. Recent genome-wide association and metabolic profiling studies aimed to resolve quantitative traits to their causal genetic loci and key metabolic regulators. Here we present a complementary approach that exploits large-scale genomic and metabolic information to predict complex, highly polygenic traits in hybrid testcrosses. We crossed 285 diverse Dent inbred lines from worldwide sources with two testers and predicted their combining abilities for seven biomass- and bioenergy-related traits using 56,110 SNPs and 130 metabolites. Whole-genome and metabolic prediction models were built by fitting effects for all SNPs or metabolites. Prediction accuracies ranged from 0.72 to 0.81 for SNPs and from 0.60 to 0.80 for metabolites, allowing a reliable screening of large collections of diverse inbred lines for their potential to create superior hybrids.


 

Für mehr Ertrag & schnellere Ergebnisse: Universität Hohenheim, MPI für Molekulare Pflanzenphysiologie und IPK Gatersleben starten neues Kapitel in der Pflanzenzüchtung

Es gibt kein Gen für Riesenwuchs, so eine der jüngeren Erkenntnisse in der Pflanzenforschung. Um trotzdem schneller als bisher neue Mais-Sorten mit mehr Ertrag zu züchten, setzen Forscher der Universität Hohenheim auf einen Kniff: sie ermitteln die aussichtsreichen Eltern-Pflanzen lange bevor diese ausgewachsen sind mittels Inhaltsstoffen, Erbgutanalyse und modernster Statistik. Die hochrangige Zeitschrift Nature Genetics veröffentlicht die Forschungsarbeit des Kooperationsprojektes von Universität Hohenheim, Max-Planck-Institut für Molekulare Pflanzenphysiologie in Golm und dem Leibniz-Institut für Pflanzengenetik und Kulturpflanzenforschung (IPK) in Gatersleben am Sonntag Abend (15. Jan. 2012) unter http://dx.doi.org/10.1038/ng.1033.

Das Problem ist die schiere Menge: Beim Mais gibt es zwei große Gruppen mit jeweils 10.000 reinerbigen Linien, die sich für Neuzüchtungen kreuzen ließen. Macht 100 Milliarden Kombinationsmöglichkeiten. Denn beim Mais sagt die Leistung der Eltern wenig über den Erfolg der Kinder voraus: So können selbst schwache Elternpflanzen nach der Kreuzung durchaus die stärksten Nachkommen hervorbringen.

Gleichzeitig nimmt der Zeitdruck zu: Aktuell brauchen Züchter rund 10 Jahre, um eine neue Sorte zu entwickeln. Doch Klimawandel, Nahrungsmittelkrisen und Energiehunger verlangen zunehmend nach schnelleren Lösungen.

Beide Probleme sind Prof. Dr. Albrecht Melchinger, Doktorand Christian Riedelsheimer und ihre Kooperationspartner nun mit einem neuen Verfahren angegangen. In zwei Schritten bestimmen sie die besten Elternpflanzen. Und das, während diese entweder noch gar nicht ausgesät sind oder als kleine Pflanzen auf dem Acker stehen. Das spart Zeit und garantiert schon im Frühstadium den größtmöglichsten Erfolg.

 

1. Kniff: Auswahl mit Mathematik und Erfahrung

Von einem Maiskorn entnimmt Riedelsheimer eine winzige Menge. Zu wenig, um das Korn ernsthaft zu beschädigen, doch genug, um das gesamte Erbgut zu analysieren. Eine Untersuchung, die die Universität in Kooperation mit dem IPK Gatersleben durchführt.

Der Rest ist Mathematik und Erfahrung: „Heute wissen wir, dass es kein einzelnes Gen gibt, das bestimmt, ob eine Maispflanze stark wächst oder viele Körner im Kolben trägt. Stattdessen gibt es sehr viele Stellen im Erbgut des Maises, die alle einen kleinen Beitrag leisten. Mit den neuesten Methoden der Genomanalyse können wir nun bis zu 56.000 dieser Genorte untersuchen“, erklärt Riedelsheimer.

Bei ihrer Analyse greifen die Forscher nicht ins Erbgut ein. Sie erstellen aber von jeder Elternpflanze ein individuelles Muster. Experten sprechen vom „Genom-Profil“ oder dem „genetischen Fingerabdruck“.

Um diesen zu interpretieren, haben die Forscher mehr als drei Jahre lang gepflanzt, gekreuzt, Genomanalysen durchgeführt und Erträge bestimmt. Mit der Beobachtung im Feld entwickelten sie ein mathematisch-statistisches Modell, das das Elternpotential mittels genetischer Muster vorhersagt.

 

2. Kniff: Auswahl im frühen Jugendstadium

Einen zweiten Hinweis, welche Maispflanzen besonders gute Eltern sind, finden die Forscher in der Zusammensetzung der Blätter. Genau genommen ist es der Gehalt an Stärke, Zuckern, Aminosäuren, Chlorophyll und anderen Stoffen. Ähnlich wie die Erbgut-Daten erlauben die Informationen über diese Inhaltsstoffe eine statistische Prognose über ihr Zuchtpotential.

Diese Untersuchung ist schon kurz nach der Aussaat möglich, wenn die kleinen Pflänzchen erst drei Wochen alt und gerade mal 20 Zentimeter hoch sind. Im Gegensatz zur Erbgutanalyse ist diese Probennahme jedoch ein sportliches Unterfangen: „Da der Stoffwechsel von Pflanzen sich im Tagesverlauf ständig verändert, mussten wir bei der Blatternte sehr schnell vorgehen und die Proben sofort schockgefrieren“, berichtet Riedelsheimer. „Insgesamt haben wir 6.000 Proben genommen – in 69 Minuten!“

Für die technisch sehr anspruchsvolle Inhaltsstoffanalyse kooperierten die Pflanzenzüchter mit den Experten des Max-Planck-Instituts für Molekulare Pflanzenphysiologie in Golm. Der Rest ist neuentwickelte Statistik. „Ähnlich wie beim Gen-Profil sind es nicht die einzelnen Inhaltsstoffe, die uns Prognosen erlauben. Aussagekräftig sind bestimmte Kombinationen der Inhaltsstoffe“, so Riedelsheimer.

 

Neue Technik spart Zeit, Geld und teure Anbaufläche

„Mit diesen Verfahren können wir mit hoher Genauigkeit die aussichtsreichsten Eltern selektieren und uns danach mit allen Ressourcen auf diese konzentrieren“, so Prof. Dr. Melchinger.

Das Verfahren spart Anbaufläche – und damit Kosten: „Wollten wir alle mögliche Kreuzungen testen, müssten wir den halben Erdball mit Mais bepflanzen.“ Was nicht nur utopisch, sondern auch teuer ist: „Eine Versuchsparzelle kostet uns 50 Euro. Wir testen zwei Parzellen pro Experimentalsorte an zehn verschiedenen Standorten – das summiert sich auf 1.000 Euro“, rechnet Prof. Dr. Melchinger vor. Eine Genomanalyse mit Chip und Roboter koste rund 150 Euro.

Beachtlich ist auch der Zeitgewinn: Die DNA-Analyse der Körner kann im Winter erfolgen. Die Pflänzchen für die Inhaltsstoffanalyse wachsen derweil im Gewächshaus. Dadurch können die besten Eltern noch im gleichen Jahr bestimmt und angebaut werden.

 

Paradigmenwechsel erlaubt neue Forschungsansätze

Bis die neue Sorte fertig ist, vergehen trotzdem noch einige Jahre. Denn vor allem beim Mais wenden Züchter weltweit einen weiteren Kniff an, der allerdings schon seit Jahrzehnten bekannt ist.

„Beim Mais fällt auf, dass wir besonders große Nachkommen haben, wenn wir Eltern kreuzen, die über mehrere Generationen in Inzucht fortgepflanzt wurden“, berichtet Prof. Dr. Melchinger von einem an sich paradoxen Phänomen. Fachleute sprechen von „Heterosis“. Hobby-Gärtner kennen das Saatgut aus solchen Kreuzungen als „Hybride“.

Nach der Auswahl werden die vielversprechendsten Eltern deshalb in mehreren Generationen angebaut und mit sich selbst bestäubt. Erst danach folgt die eigentliche Kreuzung, die das Hybridsaatgut für den Anbau erzeugt.

Wie Heterosis biologisch funktioniert, ist im Detail noch nicht völlig erforscht, sagt Prof. Dr. Melchinger: „In früheren Forschungsprojekten haben wir allerdings nachgewiesen, dass die Gründe in einem sehr komplexen Zusammenspiel vieler Gene liegen.“

In der Forschung hat deshalb tatsächlich ein Paradigmenwechsel stattgefunden: „Man ist weg von der Suche nach einzelnen Supergenen.“ Stattdessen konzentriere man sich auf das Zusammenspiel vieler kleiner Unterschiede im Erbgut. „Letztlich erlaubt uns das einen ganz neuen Blick auf die Pflanze, dadurch verbessert sich das Hybridzuchtprogramm erheblich“, so das Fazit von Prof. Dr. Melchinger. „Im Mais steckt so viel genetische Diversität – man muss nur wissen, wie sie richtig zu kombinieren ist.“

 

 

Bibliographische Angaben

Christian Riedelsheimer, Angelika Czedik-Eysenberg, Christoph Grieder, Jan Lisec, Frank Technow, Ronan Sulpice, Thomas Altmann, Mark Stitt, Lothar Willmitzer & Albrecht E Melchinger, Genomic and metabolic prediction of complex heterotic traits in hybrid maize, Nature Genetics's, Advance Online Publication (AOP) on 15 January at 1800 London time / 1300 US Eastern time, dx.doi.org/10.1038/ng.1033

 

 

Hintergrund: Forschungsprojekt GABI

Die aktuelle Forschungsarbeit fußt auf Hinweisen, die in Vorstudien mit der Modellpflanze Arabidopsis (Ackerschmalwand) erhalten wurden. Das frisch publizierte Verfahren entstand im Rahmen des Forschungsprojektes GABI-ENERGY. Das Kürzel GABI steht für „Genomanalyse im biologischen System Pflanze“ und ist der nationale Förderschwerpunkt des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) für Innovationen auf dem Gebiet der Pflanzengenomforschung (www.gabi.de). Das BMBF förderte das Projekt mit 2,7 Mio. Euro.



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Website: https://www.uni-hohenheim.de

Published: January 15, 2012

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