Untersuchungen zur Aufdeckung von Marker-Merkmals-Assoziationen bezüglich agronomisch relevanter Merkmale der Wintergerste (Hordeum vulgare) anhand von Daten der amtlichen Sortenzulassung

Abstract

Das übergeordnete Ziel der vorliegenden Arbeit war die Überprüfung der Nützlichkeit öffentlich verfügbarer Daten eines in den Jahren 1970 bis 2006 durch das Bundessortenamt zugelassenen Sortiments von 107 mehr- und zweizeiligen Wintergerstensorten. Als Teilziele wurden die Erfassung der Umweltvarianz (Umwelt, Jahr) agronomisch relevanter Merkmale der Wintergerste wie Kornertrag, Tausendkorngewicht, Kornzahl pro Ähre sowie Bestandesdichte, Korrektur der Rohdaten um den Einfluss der sich daraus ergebenden wichtigen Witterungs- und Standortparameter sowie die Berechnung von Marker-Merkmals-Assoziationen für die genannten Merkmale formuliert.Um kritische Entwicklungsstadien und -zeitpunkte im Wachstumsverlauf der Wintergerste und damit Ansatzpunkte für die Züchtung auf Basis der Umweltvarianz zu identifizieren, wurden multiple Regressionsmodelle berechnet. Dabei gingen vorhandene Standort- und Wetterparameter als Variablen in die Modelle ein. Bezüglich der Klima- und Wetterparameter wurden zunächst die langjährigen Mittel für Temperatur und Niederschlag verwendet (Modell 1). Da der Anteil der durch diese Regressionsmodelle erklärten Varianz für die meisten Merkmale nicht sehr hoch war (5 - 32%), wurde ein zweites Modell erstellt, in das Wetterdaten mit einer feineren zeitlichen Auflösung eingingen: für die Monate September bis April die monatliche Minimum-Temperatur, für die Monate Mai bis Juli die monatliche Maximum-Temperatur und jeweils die monatlichen Niederschlagsmittel eingesetzt. Dieser Ansatz erhöhte den Anteil der erklärten Varianz für viele Merkmale deutlich (11 - 45%). Der kleinste Anteil der beobachteten Varianz wird jeweils für das Merkmal Kornzahl pro Ähre, der größte für das Tausendkorngewicht erklärt. Die Ergebnisse der Regressionsmodelle zeigen die bezüglich Temperatur und Niederschlag sensibelsten Entwicklungsstadien der Wintergerste: 1. der Zeitraum von der Aussaat bis zur Bestandesetablierung im Herbst, 2. das Ende der Winterruhe und der Beginn der Vegetation im zeitigen Frühjahr sowie 3. die Blüte und Kornfüllungsphase. In Hinsicht auf das sich ändernde Klima kann die Züchtung von früh blühenden und frühreifen Sorten empfohlen werden. Weiterhin sollte die Toleranz gegen abiotische Stressfaktoren wie Hitze und Trockenheit möglichst verbessert werden.Um anhand der historischen Daten Assoziationen zu berechnen, war die Variabilität der Daten als Ursache für falsch-positive Assoziationen zu begrenzen; daher wurden die Daten mittels verschiedener gemischter Modelle um den Einfluss von Standort und Witterung korrigiert werden. Für die Validierung der Ergebnisse stand mit den Ergebnissen exakter Feldversuche desselben Sortiments ein weiterer Datensatz zur Verfügung. Es konnte gezeigt werden, dass anhand der historischen Daten starke Marker-Merkmals-Assoziationen gefunden werden können, schwächere Assoziationen hingegen nicht. Bezüglich der vorgenommenen Korrekturen sollte es möglich sein, auf Basis besser angepasster Regressionsmodelle die Korrektur weiter zu verbessern und so mit historischen Daten die gleichen Marker-Merkmals-Assoziationen zu ermitteln wie anhand von exakten Versuchsergebnissen (Validierungsdatensatz).Wichtige, nach allen Ansätzen signifikante SNP-Marker liegen auf den Chromosomen 2H, 5H und 6H und korrelieren mit den Merkmalen Kornertrag und Tausendkorngewicht. Sie fallen in Bereiche mit bereits veröffentlichen QTLs für Tausendkorngewicht, Proteingehalt und Termin des Ährenschiebens. Es kann gezeigt werden, dass die in der vorliegenden Arbeit identifizierten Marker in relevante Regionen fallen und damit für die Selektion neuer Sorten in der praktischen Wintergerstenzüchtung verwendet werden können.Da Feldversuche arbeits-, zeit- und kostenintensiv sind, ist die Verwendung vorhandener Daten auf jeden Fall angeraten. Gerade bei Merkmalen, die auf wenigen Genen beruhen und solchen, die bisher wenig untersucht wurden, kann die Analyse schon vorhandener phänotypischer Daten vorteilhaft sein. Auch Untersuchungen an alten Sorten oder geprüften Sortenkandidaten können neue Erkenntnisse zu relevanten Genomabschnitten (QTL) bringen, die künftig interessant sein könnten, um neue Sorten mit besserer Anpassung an durch den Klimawandel geänderte Klimabedingungen zu entwickeln.