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Pollinator-assisted plant natural selection and breeding under climate change pressure

Descrizione del progetto

Modificare l’attuale paradigma della fenotipizzazione delle piante

I cambiamenti climatici comportano una serie di criticità che minacciano la sicurezza alimentare. Poiché il caldo e la siccità sono i principali fattori di stress per la fisiologia delle colture e per i servizi ecosistemici, come le interazioni tra piante e impollinatori, è fondamentale individuare i tratti genetici della resilienza. Il progetto DARkWIN, finanziato dall’UE, si propone di tracciare e classificare le preferenze degli impollinatori per i fiori di una popolazione di pomodori esposta al caldo e alla siccità come misura delle relazioni funzionali source-sink. Il progetto svilupperà una piattaforma di selezione e fenotipizzazione assistita dagli impollinatori per la quantificazione automatica delle interazioni genotipo x impollinatore x ambiente attraverso un sistema di geo-posizionamento per bombi. DARkWIN fornirà varietà pre-commerciali di pomodoro F1 basate sul processo biologico naturale di selezione guidata dagli impollinatori in condizioni di cambiamento climatico.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-EIC - HORIZON EIC Grants

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-EIC-2022-PATHFINDEROPEN-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGACIONES CIENTIFICAS
Contributo netto dell'UE
€ 1 788 115,00
Indirizzo
CALLE SERRANO 117
28006 Madrid
Spagna
Regione
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale
€ 1 788 115,00

Partecipanti (4)