De genetische basis van de kiemrust van aardappelen
Het project hanteert twee benaderingen om de genetische basis van kiemrust te onderzoeken. Men gebruikt speciale kweekpopulaties van Solynta om te screenen op knollen met een contrasterende kiemrust, die zullen worden gebruikt voor genetische studies om genetische signalen te identificeren die uiteindelijk kunnen leiden tot de identificatie van causale genen.
Deze informatie zal vervolgens worden gebruikt ter ondersteuning van de door markers ondersteunde veredeling van rassen met een natuurlijk verbeterde kiemrust, zegt MariCarmen.
“Omdat Solynta werkt met goed gekarakteriseerd diploïde kiemplasma, in plaats van met de complexere tetraploïde genetica van de huidige commerciële variëteiten, wordt het voor wetenschappers veel gemakkelijker om de genetica en biologie van eigenschappen zoals kiemrust te bestuderen.”
Een tweede, meer gerichte aanpak maakt gebruik van analyse van geselecteerde genen waarvan bekend is dat ze betrokken zijn bij de initiatie en ontwikkeling van knol en die ook de kiemrust van de knol kunnen beïnvloeden.
“We zullen deze kandidaatgenen functioneel karakteriseren door ze onder laboratoriumomstandigheden tot zwijgen te brengen of tot overexpressie te brengen, om hun rol in de kiemrust te evalueren.”
De bevindingen zouden uiteindelijk kunnen worden gebruikt om nieuwe aardappelvariëteiten met een betere kiemrust te veredelen, wat sneller zou kunnen worden bereikt met behulp van de modernste precisieveredeling, suggereert MariCarmen.
Kweekomgevingen vóór de oogst
Het project onderzoekt ook hoe de teeltomgeving en het beheer vóór de oogst de kiemrust van knol kunnen beïnvloeden.
Deze methodologieën worden ondersteund door de ontwikkeling van een model voor snelle fenotypering dat kan fungeren als een systeem voor vroegtijdige waarschuwing bij het doorbreken van de kiemrust. “We maken duizenden afbeeldingen van aardappelen om een AI-model te trainen dat automatisch de eerste tekenen van kieming identificeert met behulp van een machine learning-aanpak die oorspronkelijk in de geneeskunde werd gebruikt.”
Vanuit onderzoeksperspectief zou een nauwkeurig model de beoordeling van aardappelen die tijdens het screenen van veredelingslijnen worden geproduceerd, helpen versnellen en de nauwkeurigheid vergroten, merkt MariCarmen op.
Naast visuele detectie onderzoekt het project ook of elektrische signalen – gedetecteerd door minuscule elektroden geïnstalleerd in planten in het veld of knollen in de winkel – kunnen worden gebruikt om de kiemrust te voorspellen door veranderingen in elektrofysiologische metingen te detecteren.
