[논문 리뷰] Increased genetic diversity improves crop yield stability under climate variability: a computational study on sunflower

Pierre Casadebaig, Ronan Trépos외 4명|arXiv (Cornell University)|2014. 03. 12.

Greenhouse Technology and Climate Control참고 문헌 2인용 수 6

한 줄 요약

이 계산 기반 연구는 기후 변동성 하에서 유전적 다양성을 높임으로써 해바라기 수확량 안정성이 향상됨을 보여주며, 다양한 환경 조건에 더 잘 적응할 수 있도록 한다. 과정 기반 모델링을 사용하여 저자들은 기존 육종 기법만으로는 이루어지지 않는, 유전적 다양성이 높은 품종을 최적의 관리 및 환경 조건과 조합함으로써 농작물 성능과 복원력이 크게 향상됨을 입증한다.

ABSTRACT

A crop can be represented as a biotechnical system in which components are either chosen (cultivar, management) or given (soil, climate) and whose combination generates highly variable stress patterns and yield responses. Here, we used modeling and simulation to predict the crop phenotypic plasticity resulting from the interaction of plant traits (G), climatic variability (E) and management actions (M). We designed two in silico experiments that compared existing and virtual sunflower cultivars (Helianthus annuus L.) in a target population of cropping environments by simulating a range of indicators of crop performance. Optimization methods were then used to search for GEM combinations that matched desired crop specifications. Computational experiments showed that the fit of particular cultivars in specific environments is gradually increasing with the knowledge of pedo-climatic conditions. At the regional scale, tuning the choice of cultivar impacted crop performance the same magnitude as the effect of yearly genetic progress made by breeding. When considering virtual genetic material, designed by recombining plant traits, cultivar choice had a greater positive impact on crop performance and stability. Results suggested that breeding for key traits conferring plant plasticity improved cultivar global adaptation capacity whereas increasing genetic diversity allowed to choose cultivars with distinctive traits that were more adapted to specific conditions. Consequently, breeding genetic material that is both plastic and diverse may improve yield stability of agricultural systems exposed to climatic variability. We argue that process-based modeling could help enhancing spatial management of cultivated genetic diversity and could be integrated in functional breeding approaches.

연구 동기 및 목표

• 기후 변동성 하에서 해바라기에서 유전적 다형성이 수확량 안정성에 미치는 영향을 조사하는 것.
• 가상 실험을 통해 유전자형-환경-관리(GEM) 상호작용이 농작물 성능에 미치는 영향을 평가하는 것.
• 재조합된 특성을 가진 가상의 유전 물질이 변동성이 큰 기후에서 기존 품종보다 뛰어난 성능을 보일 수 있는지 평가하는 것.
• 과정 기반 모델링이 농업 시스템에서 유전적 다양성의 공간적 관리를 어떻게 지원할 수 있는지 탐색하는 것.
• 핵심 특성들을 특정하여 환경 스트레스 하에서 탄력성과 적응력을 높이기 위한 기능적 육종 전략을 안내하는 것.

제안 방법

• 다양한 토양기후 조건에서 해바라기 생장 시뮬레이션을 수행하는 과정 기반 농작물 모델을 개발한 것.
• 목표로 하는 농업 환경 집단 내에서 기존 및 가상의 해바라기 품종을 비교하는 가상 실험을 수행한 것.
• 원하는 농작물 성능 사양을 충족하는 GEM 조합을 식별하기 위해 최적화 알고리즘을 사용한 것.
• 다양한 환경 시나리오에서 수확량, 안정성, 스트레스 반응 등의 성능 지표를 시뮬레이션한 것.
• 가상의 유전 물질을 생성하기 위해 식물 특성을 재조합하여 유전적 다형성을 평가한 것.
• 품종 선택, 육종 진전, 환경 변동성이 총 수확량 성능에 기여하는 상대적 기여도를 분석한 것.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기후 변동성 하에서 유전적 다형성이 해바라기 수확량 안정성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 육종에서 연간 유전적 진전과 비교할 때, 품종 선택이 농작물 성능에 미치는 영향은 어느 정도인가?
• RQ3 재조합된 특성을 가진 가상의 유전 물질이 변동성이 큰 환경에서 기존 품종보다 뛰어난 성능을 보일 수 있는가?
• RQ4 어떤 식물 특성이 해바라기에서 표현형 탄력성과 환경 적응에 가장 크게 기여하는가?
• RQ5 과정 기반 모델링은 농업 시스템에서 유전적 다양성의 공간적 관리를 어떻게 지원할 수 있는가?

주요 결과

• 기후 변동성 하에서 유전적 다형성을 높임으로써 특정 환경 조건에 더 잘 적응할 수 있도록 하여 수확량 안정성이 크게 향상됨을 확인함.
• 특성 재조합을 통해 설계된 가상의 유전 물질이 다양한 환경에서 성능과 안정성 측면에서 기존 품종을 능가함.
• 품종 선택이 육종에서 연간 달성되는 진전과 비교해 볼 때 농작물 성능에 유사한 정도의 긍정적 영향을 미침.
• 탄력성 향상 특성 육종이 해바라기 품종의 전 세계적 적응 능력을 향상시킴.
• 과정 기반 모델링을 기능적 육종 접근법에 통합함으로써 유전적 다양성의 공간적 관리가 향상됨.
• 시뮬레이션을 통한 GEM 조합 최적화 결과, 다양하고 탄력성이 높은 품종이 통일된 전통 육종 선진보다 환경 변동에 더 잘 대응할 수 있음.