Profiling als Methode zur Identifikation relevanter Metabolite für die ph?nologische Modellierung

Nach Jahrzehnten aktiver Forschung zur Dormanz von Geh?lzen und deren Einteilung in Para-, Endo- und ?kodormanz, sind diese Phasen bis heute nicht ad?quat in ph?nologischen Modellen berücksichtigt. Es werden immer noch semi-mechanistische Modelle zur Beschreibung der Pflanzenentwicklung verwendet, in denen die Modellparameter an ph?nologischen Beobachtungsdaten optimiert werden. Hierdurch ist es m?glich, ein an die Daten angepasstes Modell zu finden, allerdings ist seine physiologische Plausibilit?t nicht garantiert.
Im Rahmen eines abgeschlossenen Projektes konnten wir zeigen, dass Modelle für den Blühbeginn der Sü?kirsche, die nicht auf physiologische Plausibilit?t geprüft wurden, unter w?rmeren Klimaverh?ltnissen versagen. Auf der Basis einfach zu ermittelnder Parameter (Frisch-, Trockenmasse, Wassergehalt) und in Kombination mit klassischen Ans?tzen zur Bestimmung des Endes der Endodormanz, konnten wir erstmals die nicht zu beobachtenden Dormanzphasen für die Sü?kirschsorte ?Summit“ bestimmen. Die Kenntnis der L?nge dieser Phasen er?ffnet neue M?glichkeiten zur Validierung ph?nologischer Modelle und erm?glicht die Entwicklung neuer mechanistischer Ans?tze. Diesbezüglich wird in jüngster Zeit geprüft, ob Metabolite im Zusammenhang zur Dormanz von Geh?lzen stehen. An der Sü?kirsche konnten wir zeigen, dass die Verl?ufe von Abscisins?ure und Saccharose geeignet sind, um das Ende der Endodormanz zu bestimmen. Allerdings wiesen diese Substanzen deutliche annuelle Variationen in ihrer Konzentration auf. Zudem bedarf es für die ph?nologische Modellierung mehrj?hriger Datenreihen von physiologisch relevanten Markern, um die Variabilit?t der Umwelt berücksichtigen zu k?nnen.
Ziel dieses Vorhabens ist es, Vertreter verschiedener Stoffgruppen (z.B. Kohlehydrate, Carotinoide, Aminos?uren) in Kirschknospen systematisch hinsichtlich ihrer Beteiligung an den Dormanzphasen zu untersuchen. Hierzu soll ein untargeted Metabolit-Profiling genutzt werden, um zu erkennen, welche Metabolite beim ?bergang der verschiedenen Dormanzphasen deutliche Gehalts?nderungen zeigen. Für physiologisch relevante Metabolite, ist zu prüfen, ob ein Bezug zur Umwelt besteht, eine Grundvoraussetzung für die ph?nologische Modellierung. Für diejenigen Biomarker, die physiologisch plausibel sind und eine Umweltsteuerung zeigen, sollen im zweiten Schritt, mittels targeted Metabolit-Profiling, die Metabolitgehalte in den Knospen über 9 Jahre bestimmt werden. Die Daten von 2012/13–2017/18 werden verwendet, um ein mechanistisches 3-Phasen Modell für die Kirschsorte ?Summit“ zu generieren, das die Endo-, ?kodormanz und ontogenetische Entwicklung in sequentieller Abfolge berücksichtigt. Für die Modellvalidierung sollen die Analysedaten der Jahre 2018/19–2020/21 am Standort Berlin und für eine externe Validierung mehrj?hrige Daten der Standorte Dresden und Geisenheim genutzt werden. Zudem soll die ?bertragbarkeit des Modellierungsansatzes für die Sorten ?Regina“ und ?Karina“ geprüft werden.