Eine Studie unter der Leitung von Paulina Ballesta, ehemalige Postdoktorandin am INTA der Casa de Bello, ermöglicht es, Sorten mit produktiven und qualitativen Eigenschaften, die an die nationalen agroklimatischen Bedingungen angepasst sind, schneller zu züchten, teilt die Universität Chile mit.
„Es bietet die Möglichkeit, geistiges Eigentum für gentechnisch unveränderte Pflanzensorten zu generieren“, betont Igor Pacheco, außerordentlicher Professor und korrespondierender Autor. Die japanische Pflaume ist eine der wichtigsten Obstsorten für den nationalen Export.
Die japanische Pflaume (Prunus salicina L.) ist eine der wichtigsten Obstsorten für den nationalen Export und steht im Mittelpunkt der von der UCHILE entwickelten genomischen Vorhersagestudie.
Die Studie erklärt, dass die japanische Pflaume „mit 12,4 Mio t im Jahr 2022 den 15. Platz in der weltweiten Obstproduktion einnahm, wobei etwa 70 % davon in China, Rumänien, Serbien, Chile und der Türkei produziert wurden. Die japanische Pflaume wird aufgrund ihrer bemerkenswerten sensorischen Eigenschaften (z.B. Süße, Textur und Geschmack), ihres Nährwerts und ihrer Qualität als funktionelles Lebensmittel als Frischobst verzehrt”.
Der japanische Pflaumenbaum hat, wie die meisten Obstbäume, eine lange Jugendphase: Es dauert vier bis fünf Jahre vom Pflanzen bis zur ersten Fruchtbildung. Diese lange Zeit und die Tatsache, dass die meisten Pflanzen aus kontrollierten Kreuzungen nicht den kommerziellen Standards entsprechen, stellen eine Herausforderung für Züchtungsprogramme dar. In diesem Zusammenhang erscheint die genomische Selektion (GS) als ein Instrument, mit dem bereits im Keimlingsstadium vorhergesagt werden kann, welche Individuen mit größerer Wahrscheinlichkeit die gewünschten Eigenschaften aufweisen werden. „Die wichtigste Erkenntnis ist die Erstellung von Vorhersagemodellen für kommerziell interessante Merkmale der japanischen Pflaume, einer für den chilenischen Export sehr wichtigen Obstsorte“, erklärt Igor Pacheco, Leiter des Labors für Pflanzenbiologie und Innovation in Agrar- und Ernährungssystemen (BVISA-Nutribreeding) des INTA und korrespondierender Autor der Studie.
Die SG kombiniert genetische Informationen und statistische Modelle, um den genetischen Wert von Merkmalen wie Blütezeitpunkt, Fruchtgewicht, Zucker- oder Säuregehalt anhand genomischer Daten zu schätzen, ohne darauf zu warten, dass der Baum seinen Produktionszyklus abgeschlossen hat.
Professor Pacheco erklärt, dass „die genomische Selektion ein genetisch-statistischer Ansatz ist, dessen Ziel es ist, die Effizienz von Programmen zur genetischen Verbesserung zu steigern. Sie besteht in der Auswahl überlegener Individuen auf der Grundlage der Merkmale, die anhand des Genoms der Individuen der erzeugten Kreuzungen vorhergesagt werden. Einfach ausgedrückt ist die SG wie die Dienste, die auf der Grundlage einer DNA-Probe die Abstammung angeben und die Anfälligkeit für Krankheiten und andere Merkmale beim Menschen vorhersagen, jedoch auf Pflanzen angewendet. Der Unterschied besteht darin, dass in einem Pflanzenzüchtungsprogramm mehr als 98 % der erzeugten Individuen nicht auswählbar sind. Dies ist ein Kostenproblem für Züchtungsprogramme, wenn man bedenkt, dass Obstbäume zwischen vier und fünf Jahre brauchen, bis sie ihre ersten Früchte tragen.
„Durch die Anwendung genomischer Vorhersagemodelle auf frisch gekeimte Pflanzen (nach der Extraktion der DNA aller Individuen der erzeugten Familien, der Sequenzierung dieser DNA und der Vorhersage in den Modellen auf der Grundlage dieser DNA-Sequenzen) könnte der Züchter diejenigen Sämlinge mit dem größten genetischen Potenzial auswählen und sich in der Züchtungs- und Feldbewertungsphase nur auf diese konzentrieren. Dadurch wird die Züchtung neuer Sorten effizienter und es besteht die Chance auf eine höhere Sortenausbeute, in unserem Fall „made in Chile“, d.h. an die lokalen Produktionsbedingungen angepasst“, fügt er hinzu.
In dieser Arbeit wurden mehr als 1.000 Bäume analysiert, die mit 11.000 molekularen Markern (SNPs) genotypisiert und über zwei Jahreszeiten hinweg bewertet wurden. Die Modelle erreichten je nach Merkmal eine Vorhersagegenauigkeit zwischen 70 % und 90 %, was laut dem Forscher „einen großen Vorteil darstellt, da die Zeit und die Ressourcen, die in die Entwicklung dieser Individuen investiert wurden, nun für Pflanzen verwendet werden können, die mit ziemlicher Sicherheit die gewünschte Qualität aufweisen werden”.
Die Implementierung dieser Technologie würde es ermöglichen, Sorten zu züchten, die an das sich verändernde Klima des Landes angepasst sind und einen hohen kommerziellen Wert haben, ohne auf Transgenese oder Genbearbeitung zurückgreifen zu müssen. „Die Auswirkung dieses Ergebnisses ist, dass wir in Chile die Möglichkeit haben werden, neue Sorten zu züchten, die an die sich zunehmend verändernden Umweltbedingungen unseres Landes angepasst sind. Darüber hinaus bietet es die Möglichkeit, geistiges Eigentum für Pflanzensorten zu schaffen, die frei von genetischen Veränderungen wie Transgenese oder Genbearbeitung sind, die bis heute von einem Teil der Bevölkerung in Frage gestellt werden“, betont Pacheco.
