Projektbeschreibung
Änderung des derzeitigen Paradigmas der Pflanzenphänotypisierung
Der Klimawandel hat zu einer Reihe von Herausforderungen geführt, die die Ernährungssicherheit bedrohen. Hitze und Trockenheit sind die wichtigsten Stressfaktoren, die die Physiologie der Pflanzen und die Ökosystemleistungen, wie etwa die Interaktionen zwischen Pflanzen und Bestäubern, beeinträchtigen. Angesichts dessen ist die Identifizierung von genetischen Merkmalen im Hinblick auf die Widerstandsfähigkeit von entscheidender Bedeutung. Das EU-finanzierte Projekt DARkWIN schlägt vor, die Vorlieben von Bestäubern für die Blüten einer Tomaten-Kartierungspopulation, die Hitze und Trockenheit ausgesetzt ist, zu verfolgen und zu bewerten, um die funktionalen Beziehungen zwischen Blatt und Wurzel zu erfassen. Hierzu wird eine Plattform für die bestäubergestützte Selektion und Phänotypisierung entwickelt, um die Wechselwirkungen zwischen Genotyp, Bestäuber und Umwelt mithilfe eines Hummel-Geopositionierungssystems automatisch quantifizieren zu können. DARkWIN wird vorkommerzielle F1-Tomatensorten liefern, die auf dem natürlichen biologischen Prozess der durch Bestäuber gesteuerten Selektion basieren und die Bedingungen des Klimawandels berücksichtigen.
Ziel
Food security is threatened by climate change, with heat and drought being the main stresses affecting crop physiology and ecosystem services, such as plant-pollinator interactions. Despite the increasing relevance of flowers in sensing the stress, phenotyping platforms aim at identifying genetic traits of resilience by assessing the physiological status of the plants, usually through remote sensing-assisted vegetative indexes, but find strong bottlenecks in quantifying flower traits and in accurate genotype-to-phenotype prediction. However, as the transport of photoassimilates from leaves (sources) to flowers (sinks) is reduced in low-resilient plants, flowers are better indicators than leaves of plant well-being. Indeed, the chemical composition of flowers changes in response to heat and drought, as it does the amount of pollen and nectar that flowers produce, which ultimately serve as food recourses for the pollinators. DARkWIN proposes to track and rank pollinators’ preferences for flowers of a tomato mapping population exposed to heat and drought as a measure of functional source-to-sink relationships. To achieve this goal, DARkWIN will develop a pollinator-assisted selection and phenotyping platform for automated quantification of Genotype x Pollinator x Environment interactions through a bumblebee geo-positioning system. Pollinator-assisted selection for agriculture will be validated by a multi-omics dataset of unprecedented dimensions in a mapping population of tomato, including floral metabolic, transcriptomic, and ionomic traits, as well as mapping candidate genes, linking floral traits, pollinator preferences, and plant resilience. Moreover, DARkWIN will deliver tomato F1 pre-commercial varieties based on the natural biological process of pollinatordriven selection under climate change conditions. This radical new approach can change the current paradigm of plant phenotyping and find new paths for crop breeding assisted by ecological decisions.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.3.1 - The European Innovation Council (EIC) Main Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-EIC-2022-PATHFINDEROPEN-01
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Spanien