Glucosinolate: Ein Plus für das Abwehrsystem der Pflanzen

Glucosinolate sind schwefelreiche Substanzen, welche sich in Pflanzenfamilie der Kreuzblütler (Brassicaceae) finden lassen. Abbauprodukte von Glucosinolaten ermöglichen eine Abwehr gegen Pflanzen-Pathogene. Der individuelle Geschmack und das Aroma von Kreuzblütlern wie z.B. Brokkoli oder Kohl und Gewürzen wie Senf, Wasabi und Meerrettich wird durch die Glucosinolate bestimmt. Für Menschen sind sie wichtige Substanzen in der Krebsprävention, gleichzeitig dienen sie als Geschmacksträger in der Nahrung. Um die volle Nutzungsbandbreite der Glucosinolate in Landwirtschaft und Medizin ausschöpfen zu können, ist es wichtig zu verstehen, warum und wie Pflanzen Glucosinolate produzieren.

 

Warum gerade ein mathematisches Modell benutzen?
Modelle von Stoffwechselprozessen werden, wie auch andere Modelle, aus pragmatischen Gründen entwickelt. Sie beruhen auf vereinfachte Annahmen, die eine analytische oder numerische Lösung und Interpretation der Ergebnisse ermöglichen. Die Nützlichkeit eines Modells hängt stark von einem Kompromiss zwischen Genauigkeit und Vereinfachung ab. Aufgrund dessen weicht jedes Modell bis zu einem gewissen Rahmen von der Realität ab, was man auch verstehen könnte als „Wir entwickeln Modelle, um zu lernen warum sie scheitern“. Natürlich wird im iterativen Prozess der Modellierung versucht Fehler und ungerechtfertigte Annahmen weit möglichst zu eliminieren. Aus Gründe der Vereinfachung werden Fehler in einem gewissen Rahmen jedoch zugelassen.

Jede wissenschaftliche Darstellung ist immer eine Vereinfachung bzw. ein mehr oder weniger verzerrtes Bild der Realität.

Mathematische Modellierung der Glucosinolat-Biosynthese
Eine primäre Schwierigkeit in der Analyse der Glucosinolate besteht in der Diversität ihrer chemischen Strukturen. Das Entwickeln von Modellen, die versuchen verschiedene Strukturen nur durch nur eine Variable zu erklären ist eine anspruchsvolle Herausforderung. Wir haben ein mathematisches Modell entwickelt, welches die Biosynthese von Glucosinolaten aus Methionin in unserem Modellorganismus Arabidopsis thaliana reproduzieren kann. Hierbei liegt der prinzipielle Fokus auf den Metabolitkonzentrationen (von Substraten und Produkten) und den Reaktionsraten, welche die Änderung der Konzentration pro Zeiteinheit beschreiben. Unser Modell zeigt, dass die Reaktionsraten von allen Metabolit-Konzentrationen abhängen, ein Verhalten welches sich mit dem breiten Spektrum an Substratspezifität der metabolischen Enzyme erklären lässt. Zwischen den verschiedenen Arabidopsis Ökotypen kann man eine große Variation der Glucosinolatstrukturen und deren Zusammensetzung beobachten. Berücksichtigt man diese Diversität, ist unser Modell in der Lage die Häufigkeit mit der eine bestimmte Glucosinolat-Klasse produziert wird, zu erklären. Setzt man die genomischen Unterschiede in Zusammenhang mit den individuellen metabolischen Eigenschaften, können wir die Modellparameter so optimieren, dass ökotypspezifische Zusammensetzungen der Glucosinolat-Klassen reproduziert werden können. Unser Modell bietet ein Gerüst durch das die Verbindungen zwischen Genotypen (verschiedener Pflanzenarten) und Phänotypen (Muster in der Glucosinolat-Produktion) untersucht werden können. Dieses gewonnene Wissen kann genutzt werden, um neue Mechanismen für Pflanzenschutz zu entwickeln, was eines der Hauptziele von CEPLAS ist.

Suraj Sharma, Institut für Quantitative und Theoretische Biologie, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf
Übersetzung: Dr. Ovidiu Popa und Tim Daniel Rose

Planter’s Punch

Unter der Rubrik Planter’s Punch wird jeden Monat ein bestimmter Aspekt des CEPLAS Forschungsprogramms vorgestellt. Alle Beiträge werden von Mitgliedern der Graduiertenschule und des Postdoc Programms erstellt.

Zum Nachlesen

Heinrich, R., & Schuster, S. (2012). The regulation of cellular systems. Springer Science & Business Media. [Abstract]
Halkier, B. A., & Gershenzon, J. (2006). Biology and biochemistry of glucosinolates. Annu. Rev. Plant Biol., 57, 303-333. [Abstract]

Heinrich Heine University
University of Cologne
Max Planck Institute for Plant Breeding Research
Forschungszentrum Jülich