Mit Big Data in die Evolution blicken

05.12.2019
von Jörg Heeren
Share this...
Tweet about this on Twitter
Twitter
Share on Facebook
Facebook

Laborforschung ist die wohl bekannteste treibende Kraft für den wissenschaftlichen Fortschritt. Jedoch stößt sie auch an ihre Grenzen, wenn es darum geht, evolutionäre Prozesse zu untersuchen. Hier kommen Big Data und rechnergestützte Modellierungen ins Spiel. Welches Potenzial dahinter steckt, demonstrieren Forscherinnen der Universität Bielefeld und des Leibniz-Instituts für Pflanzengenetik und Kulturpflanzenforschung (IPK) in Gatersleben in einem gemeinsamen Projekt zur Erforschung der Evolution der C4-Photosynthese. Sie haben ein Modell entwickelt, mit dem sich nachvollziehen lässt, wie sich diese Form der Photosynthese im Lauf der Evolution entwickelt hat. Ihre Studie präsentieren sie im Fachmagazin eLife.

Alle Pflanzen, Algen und auch einige Bakterien betreiben Photosynthese – sie wandeln mit Hilfe von Sonnenenergie Wasser und Kohlendioxid (CO2) in Glukose um. Da sie ihre eigenen Nährstoffe produzieren, werden sie als autotrophe Organismen bezeichnet. Der Photosynthese-Prozess verläuft jedoch nicht in allen autotrophen Lebewesen gleich.

Prof.’in Andrea Bräutigram vom Centrum für Biotechnologie (CeBiTec) ging in der neuen Studie der Frage nach, wie die Evolution der C4- Photosynthese verlaufen ist.

C4-Photosynthese bindet besonders viel CO2

Die am weitesten verbreitete Form der Photosynthese in Pflanzen ist die C3-Photosynthese. Hier ist das Enzym Rubisco für die Bindung des CO2 zuständig. Trotz seiner Dominanz in der Pflanzenwelt bringt die C3-Photosynthese einige Nachteile mit sich – Rubisco arbeitet sehr langsam und unspezifisch. Außer CO2 zu binden, kann Rubisco auch mit Sauerstoff reagieren. Diese Reaktion führt zur Bildung giftiger Nebenprodukte, die wiederum aufwändig abgebaut werden müssen. Aber im Lauf der Evolution haben sich alternative Photosynthese-Arten entwickelt, die diese Nachteile vermeiden.

Eine Alternative, die C4-Photosynthese, wurde unabhängig voneinander mindestens 62-mal in 19 verschiedenen Pflanzenfamilien entwickelt. Pflanzen mit der C4-Eigenschaft verstärken ihre Kohlenstofffixierung, indem sie eine biochemische Pumpe verwenden, um den CO2-Gehalt am Enzym Rubisco zu erhöhen. Als Ergebnis haben C4-Pflanzen, zum Beispiel Mais, erhöhte Wachstumsraten.

Per Computer die Evolution nachvollziehen

Für ihre neue Studie zur Evolution der C4-Photosynthese haben Forscherinnen nun die Constraint-basierte Modellierung (CBM) angewandt. Dr. Andrea Bräutigam, Professorin für computergestützte Biologie am Centrum für Biotechnologie (CeBiTec) der Universität Bielefeld, und Dr. Mary-Ann Blätke, Wissenschaftlerin in der IPK-Gruppe Netzwerkanalyse und Modellierung, wollten herauszufinden, wie die Evolution der C4- Photosynthese verlaufen ist.

CBM ermöglicht es, verschiedene physikalische, enzymatische und topologische Einschränkungen („constraints“) bei der Modellierung von Stoffwechselnetzwerken anzuwenden. So werden rechnergestützte Vorhersagen für experimentelle Szenarien möglich. Forschende können so unterschiedliche evolutionäre Pfade, je nach Einstellung der Einschränkungen, betrachten.

Nachdem sie ihr Modell „C4-CBM“entwickelt hatten, konzentrierten sich Andrea Bräutigam und Mary-Ann Blätke darauf, die Einschränkungen zu finden, die zur Vorhersage der C4-Photosynthese als bestmögliche Lösung führten. „Sobald die Modelle stehen, kann man Evolution in der Computersimulation beobachten“, sagt Andrea Bräutigam. „In unserem Fall bildeten die Simulationen den evolutionären Verlauf von der C3- zur C4-Photosynthese in Abhängigkeit vom Kohlenstoffdioxid-Gehalt ab. “

Erkenntnisse für Pflanzenzucht bedeutsam

Mary-Ann Blätke ergänzt: „Das Modell prognostizierte außerdem eine Art Zwischenstand als optimale Lösung unter bestimmten Voraussetzungen und erklärte, warum so viele verschiedene Varianten der C4-Photosynthese existieren. Es zeigte außerdem, dass Stickstoff und Licht spezielle Parameter sind, die eine Rolle in der Entwicklung der C4-Photosynthese spielten.“

Die Studie zeigt, wie wirkungsvoll CBM für die Erforschung der Evolution komplexer Eigenschaften in Pflanzen ist. Gleichzeitig ebnet die erfolgreiche Analyse des C4-Entwicklungsprozesses den Weg für eine detailliertere Untersuchung der C4-Evolution und des C4-Stoffwechsels, und beleuchtet neue Ziele für zukünftige Zuchtbemühungen bei C4-Nutzpflanzen.
„Ein Stoffwechselnetzwerk, das den evolutionären Pfad der C4-Photosynthese korrekt voraussagt, wie hier gegeben, ist eine Voraussetzung, um detailliertere Fragestellungen zum C4-Stoffwechsel und dessen Evolution aufgreifen zu können“, sagt Mary-Ann Blätke. „So kann es als essentielle Grundlage für Folgestudien genutzt werden und als übergreifender Rahmen für Multiomics-Datenanalysen dienen.“