Genes2Shape_Entwicklung einer "in-silico" Blüte

• Antragsteller: Professor Henrik Jönsson, Ph.D.; Professor Elliot Meyerowitz, Ph.D.; Arun Sampathkumar, Ph.D.; Professor Jan Traas, Ph.D.
• Fachliche Zuordnung: Zell- und Entwicklungsbiologie der Pflanzen
• Förderung: Förderung von 2018 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 355241834

Dieses Projekt befasst sich mit der Aufklärung wie die molekulare Regulation mit Mechanismen zur Steuerung der Form von Pflanzen verflochten ist. Wir werden uns mit diesem Problem in der Arabidopsis-Blüte befassen, welche neben ihrer wichtigen Funktion als Reproduktionsorgan eines der am besten charakterisierten Modellsysteme der Entwicklungsbiologie von Pflanzen darstellt. Vom mechanistischen Standpunkt aus betrachtet wird angenommen, dass regulatorische molekulare Netzwerke Auswirkungen auf die Eigenschaften zellulärer Strukturelemente haben um spezielle Wachstumsmuster auszulösen. Um eine mechanistische Vorstellung eines solchen komplexen Prozesses zu erhalten, ist es notwendig, zahlreiche Informationen, angefangen von molekularen Netzwerken bis zu physikalischen Eigenschaften und Geometrie, zu einem einzelnen Bild zusammen zu fügen. Ein integratives Werkzeug hierfür ist allerdings noch nicht verfügbar. Basierend auf unseren Erfahrungen in der interdisziplinären Wissenschaft über die Entwicklung von Pflanzen, werden wir eine Plattform entwickeln mit dem Namen Computable Flower. Diese ist in der Lage (i) Daten über Geometrie, Genexpression und biomechanische Eigenschaften zu integrieren und (ii) diese Daten durch mechanistische Modellierungsansätze zu analysieren und interpretieren. Die PlattformBeschreibungen in Form einer dynamischen 3D-Vorlage einer wachsenden Blütenknospe enthalten. Zusätzlich wird die Plattform, bereits existierenden oder neuartigen, Datensätzen bestückt sein: (i) dreidimensionale Verteilung der regulatorischen Moleküle wie z.B. Transkriptionsfaktoren oder Hormone,(ii) dreidimensionale Expressionsmuster von Genen beteiligt an Zellwandsynthese und Umgestaltung, welche ihre Funktion unterhalb der regulatorischen Netzwerke ausüben,(iii) dreidimensionale Organisation und Eigenschaften von Strukturelementen, einschließlich Zellwandfestigkeit, Zytoskelettorganisation oder Anordnung von Zellulose-Mikrofibrillen,(iv) Veränderungen der Geometrie.Die Vorlagen und Datensätze werden benutzt um Berechnungsmodelle für mechanistische Hypothesen in Bezug auf biochemischeund geometrische Eigenschaften zu generieren. Die Voraussagen der Modellierung werden die Experimente mit induzierbaren, Domäne-spezifischen Störungen von Genen steuern, Mikrotubuliorganisation und Zellwandfestigkeit beeinflussen. Weiterhin werden die transgenen Linien quantitativen unterzogen um die Gültigkeit des Modells zu testen oder es zu aktualisieren. Die gemessenen Datensätze und Simulationsergebnisse werden über das interaktive grafische Webinterface Computational Flower zugänglich sein. Dieses stellt der Öffentlichkeit verschiedene Datentypen zur Verfügung und erlaubt es den Benutzern diese zu durchsuchen und ihre eigenen Experimente auf den aktuellen Erkenntnissen und Informationen aufzubauen. Zu guter Letzt können die Hilfsmittel zur Herstellung von Computational flower spielend leicht auf weitere Arten der Pflanzen- und Tierwelt angewandt werden.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Frankreich, Großbritannien, USA
• Partnerorganisation: Agence Nationale de la Recherche / The French National Research Agency; Biotechnology and Biological Sciences Research Council (BBSRC); National Science Foundation (NSF)