Pangenomanalyse der Buche

Hintergrund und Zielsetzung

Die Rotbuche (Fagus sylvatica L.) ist eine der wichtigsten Baumarten Europas mit großer ökologischer, ökonomischer und kultureller Bedeutung. Obwohl eine zunehmende Beeinträchtigung durch den Klimawandel vorhergesagt wird, bieten die breite ökologische Amplitude und das hohe Maß an genetischer Vielfalt ein großes adaptives Potential. In diesem Projekt möchten wir die Rolle struktureller genetischer Variation bei der adaptiven Differenzierung und die Effekte von Genotyp-Umwelt Interaktionen in zwei parallelen Versuchsflächen in Frankreich und Deutschland untersuchen, um zu verlässlicheren Vorhersagen über die zukünftige Stabilität von Buchenwaldökosystemen beizutragen.

Vorgehensweise

Wir werden 72 genetisch diverse Buchenindividuen aus verschiedenen geographischen Regionen und mit verschiedenen Phänotypen auswählen, mit langen PacBio HiFi Reads sequenzieren und deren Genome Haplotyp-aufgelöst assemblieren. Zusätzlich werden wir Drohnen-basierte Hochdurchsatz-Phänotypisierungen adaptiver Merkmale, wie beispielsweise dem Blattaustrieb, auf den zwei Versuchsflächen durchführen. Diese Flächen umfassen Bäume aus 102 über das Verbreitungsgebiet der Buche verteilten Herkünfte. Durch das Mapping von Resequenzierungsdaten von mehr als 1.000 bzw. 2.000 Individuen der französischen bzw. deutschen Fläche auf das Pangenom können wir pangenomweite Assoziationsstudien (panGWAS) und pangenomische Genotyp-Umwelt Assoziationen (panGEAs) rechnen. Anschließend werden wir unterschiedliche Effekte der identifizierten Genvarianten unter den zwei Umweltbedingungen analysieren. Das Ausmaß dieser Genotyp-Umwelt Interaktionen spielt eine wichtige Rolle bei der genomischen Vorhersage unter aktuellen und zukünftigen Klimabedingungen. Schließlich möchten wir potentielle Effekte von natürlicher Selektion auf den zwei Flächen innerhalb einer Generation untersuchen. Zusammenfassend soll dieses Projekt unser Wissen über die genetischen Grundlagen lokaler Anpassung bei der Buche erweitern und Vorhersagen über die zukünftige Stabilität von Buchenwäldern verbessern.