Sensing the gap: Expressions of crop stress from molecular to landscape scales
感知差距:从分子到景观尺度的作物胁迫表达
基本信息
- 批准号:MR/Y034252/1
- 负责人:
- 金额:$ 75.89万
- 依托单位:
- 依托单位国家:英国
- 项目类别:Fellowship
- 财政年份:2024
- 资助国家:英国
- 起止时间:2024 至 无数据
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Food security is one of the most pressing challenges that humans will face this century. A growing population, shifting dietary habits and a changing climate are placing unprecedented pressure on crop production. Future crops must therefore be resilient to climate change and (a)biotic stresses. Whilst modern crop varieties have been bred for high yields, this has led to a reliance on a diminished number of crop species and varieties, resulting in a vulnerability to pests and disease and a changing climate. Leveraging the genetic diversity that exists across different crop cultivars and landraces offers an opportunity to sustainably increase food production and close yield gaps by ensuring that crops are optimised to current and future environments. However, identifying the molecular mechanisms that underpin crop physiological responses to environmental stress is complex. Crops express phenotypic traits according to interactions between their genomes, the environment and how they are managed. Identifying how a given crop cultivar will respond to different environmental conditions is key to guiding breeding programmes. Phenotyping studies are underpinned by testing how crop genomes respond to environmental conditions, and how these conditions affects overall yields and the resilience of the crops to stress. However, this is resource intensive and limited in scope by the time and environment that the crops are grown under. There is a critical need to harness novel remote sensing techniques and state-of-the-art modelling approaches to model how genetically-regulated crop biochemical, structural and physiological traits affect yields, under different environmental scenarios. Closing this genotype to field-scale gap requires robust scaling methodologies that can be deployed at high throughputs. Leveraging our understanding of genetic controls on physiological traits and fluxes will enhance our ability to predict how crop genomes will respond under different environmental conditions.
粮食安全是本世纪人类面临的最紧迫挑战之一。不断增长的人口、不断变化的饮食习惯和不断变化的气候给农作物生产带来了前所未有的压力。因此,未来的作物必须能够抵御气候变化和生物胁迫。虽然现代作物品种的培育是为了获得高产,但这导致对作物种类和品种数量的依赖减少,从而导致容易受到病虫害和气候变化的影响。利用不同作物品种和地方品种中存在的遗传多样性,确保作物针对当前和未来的环境进行优化,为可持续增加粮食产量和缩小产量差距提供了机会。然而,确定作物对环境胁迫生理反应的分子机制是复杂的。作物根据其基因组、环境和管理方式之间的相互作用来表达表型特征。确定特定作物品种如何应对不同的环境条件是指导育种计划的关键。表型研究的基础是测试作物基因组如何响应环境条件,以及这些条件如何影响总产量和作物对压力的恢复能力。然而,这是资源密集型的,并且其范围受到农作物生长的时间和环境的限制。迫切需要利用新颖的遥感技术和最先进的建模方法来模拟不同环境情景下基因调控的作物生化、结构和生理特征如何影响产量。缩小这种基因型与田间规模的差距需要能够以高通量部署的强大的扩展方法。利用我们对生理性状和通量的遗传控制的理解,将增强我们预测作物基因组在不同环境条件下如何反应的能力。
项目成果
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