“To cope with changed requirements on agriculture, development of new plant species is indispensable. For this, we need a better understanding of important crops, such as rice that is considered the most important source of food worldwide,” Dr. Michael Riemann of the Molecular Cell Biology Division of KIT’s Botanical Institute explains. Together with the startup da-cons, he developed the RiSeGrAn (Rice Seedlings Growth Analysis) system that analyzes the growth of rice seedlings. By comparing genetically different species, conclusions can be drawn with respect to the function of certain genes for resistance against a variety of stress factors. As research concentrates on the first phases of seedling development, gene variations can be classified more quickly. The system uses an infrared camera to take photos of plant seedlings growing in darkness. “At first, the seedlings have to grow in the dark for them to become highly sensitive to light. Then, we can measure the effect of the light on the seedlings,” Riemann explains. In the next step, the system evaluates the photos automatically.

Setup of the RiSeGrAn System

The system is accommodated in a box of 50 times 50 centimeters in dimension. The interior is illuminated by 20 infrared LEDs. “The seedlings change their appearance depending on whether they grow in the dark or in light. However, the system is to observe the plants and not to influence them. For this reason, the box is designed to prevent visible light from falling on the seedlings,” Riemann says. The seedlings are arranged in a sealed plate in water agar, a transparent nutrient medium that supplies the seedlings with water. For a detailed documentation of plant growth, the system takes a picture every hour for a period of ten days in a computer-controlled manner without a person having to look into the box. Algorithms developed by da-cons GmbH are used to determine from the photos the lengths of the shoot, the first leaf, and the root. In addition, the computer transmits the photos automatically to a server, where they can be look at by the researchers.

Analysis of 14 rice seedlings on a plate in water agar.(Photo: da-cons GmbH)

A video illustrates the RiSeGrAn system:  http://da-cons.de/uploads/images/videos/RiSeGrAn__description.mp4 

“By means of the system, we can discover unknown properties of known genes. For example, we can precisely measure parameters, such as the time of germination or growth of certain tissues,” Riemann explains. “Our measurements can support molecular biology studies by identifying the genes that make plants more resistant to certain stress factors, e.g. saline soils.”

OpenData Platform

In the next step, the developers of the RiSeGrAn project plan to establish an online OpenData platform based on the data collected. Scientists can then publish their data on this platform. OpenData means that raw data obtained from experiments are to be made available to other scientists. Researchers are enabled to check initial results or to study the data for certain characteristics. “Based on the data of the RiSeGrAn system, we can now test how to transfer them to the OpenData platform in the best way. In addition, we can estimate the required computer capacity and study various ways of presenting the results,” Dr. Michael Kreim, Development Director of da-cons GmbH, says. “In general, technical background processes and the user interface can be developed better with realistic data than with test data.” da-cons uses the data sets of the RiSeGrAn project to determine requirements to be met by the platform and to test the latter.

Karlsruhe Institute of Technology (KIT) pools its three core tasks of research, higher education, and innovation in a mission. With about 9,300 employees and 25,000 students, KIT is one of the big institutions of research and higher education in natural sciences and engineering in Europe.

KIT – The Research University in the Helmholtz Association 

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Biologie 2.0: Kamera beobachtet Pflanzenwachstum

In den letzten 70 Jahren hat sich die Weltbevölkerung auf mehr als sieben Milliarden Menschen verdreifacht und die globale Durchschnittstemperatur ist um fast ein Grad Celsius gestiegen. Bevölkerungswachstum und Klimawandel stellen große Anforderungen an die moderne Landwirtschaft. Das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) verbindet Informatik und Biologie, um die Gene zu identifizieren, welche Pflanzen resistenter gegen Stressfaktoren wie Trockenheit und salzige Böden machen.

„Um den veränderten Anforderungen an die Landwirtschaft gerecht zu werden, ist eine Entwicklung neuer Pflanzensorten unumgänglich. Dafür brauchen wir ein besseres Verständnis wichtiger Kulturpflanzen, wie Reis, der als weltweit wichtigste Nahrungsquelle gilt“, erklärt Dr. Michael Riemann aus der Arbeitsgruppe Molekulare Zellbiologie am Botanischen Institut des KIT. Zusammen mit dem Startup da-cons hat er das RiSeGrAn-System (Rice Seedlings Growth Analysis-System) entwickelt, welches das Wachstum von Reiskeimlingen analysiert. Durch den Vergleich genetisch unterschiedlicher Sorten kann man dann auf die Funktion bestimmter Gene für die Resistenz gegen verschiedenste Stressfaktoren schließen. Da sich die Forschung auf die ersten Stadien der Keimling-Entwicklung konzentriert, kann sie verschiedene Genvariationen schneller klassifizieren. Das System fotografiert mit einer Infrarot-Kamera die im Dunkeln wachsenden Pflanzenkeimlinge. „Diese müssen deshalb zunächst im Dunkeln wachsen, damit sie besonders lichtempfindlich werden. Dann können wir den Effekt von Licht auf die Keimlinge messen“, erläutert Riemann. Die Bilder wertet das System im nächsten Schritt automatisch aus.

Aufbau des RiSeGrAn-Systems

Das System befindet sich in einer 50 mal 50 Zentimeter großen Box, deren Inneres 20 Infrarot-LEDs beleuchten. „Die Keimlinge ändern ihr Aussehen komplett, je nachdem, ob sie im Licht oder im Dunkeln wachsen. Das System soll die Pflanzen aber nur beobachten und nicht beeinflussen. Deshalb ist die Box so konstruiert, dass kein sichtbares Licht auf die Keimlinge fällt“, sagt Riemann. Die Samen stecken in einer abgedichteten Platte in Wasseragar, einem transparenten Nährboden, der gleichzeitig die Keimlinge mit Wasser versorgt. Für eine detaillierte Dokumentation des Pflanzenwachstums nimmt das System computergesteuert zehn Tage lang stündlich ein Bild auf, ohne dass ein Mensch in die Box schauen müsste. Von der da-cons GmbH entwickelte Algorithmen bestimmen aus den Bildern dann die Länge des Sprosses, des ersten Blattes und der Wurzel. Außerdem überträgt der Computer die Bilder automatisch auf einen Server, dort können Forscher sie einsehen.

Ein Videobeitrag veranschaulicht das RiSeGrAn-System: http://da-cons.de/uploads/images/videos/RiSeGrAn__description.mp4 

„Das System ermöglicht es uns, von bekannten Genen unbekannte Eigenschaften zu entdecken. Aktuell können wir zum Beispiel Parameter wie den Keimzeitpunkt oder das Wachstum bestimmter Gewebe genau messen“, erklärt Riemann. „Die Messungen können molekularbiologische Untersuchungen dabei unterstützen, die Gene zu identifizieren, die Pflanzen resistenter gegen bestimmte Stressfaktoren, wie zum Beispiel Bodenversalzung, machen.“

OpenData-Plattform

Als nächsten Schritt planen die Entwickler des Projekts RiSeGrAn aus den gesammelten Daten eine online OpenData-Plattform aufzubauen, auf der Wissenschaftler ihre Daten veröffentlichen können. Bei OpenData geht es darum, gewonnene Rohdaten aus Experimenten für andere Wissenschaftler zur Verfügung zu stellen. Forscher können die ursprünglichen Ergebnisse überprüfen oder die Daten auf andere Merkmale hin untersuchen. „Anhand der Daten aus dem RiSeGrAn-System können wir nun testen, wie wir diese am besten in die OpenData-Plattform einspielen. Außerdem können wir die Anforderungen an die Rechnerkapazität abschätzen und verschiedene Möglichkeiten der Präsentation der Ergebnisse untersuchen“, so Dr. Michael Kreim, Entwicklungsleiter der da-cons GmbH. „Allgemein lassen sich mit realistischen Daten die technischen Hintergrundprozesse und die Benutzerschnittstelle besser entwickeln, als mit Testdaten.“ Die Datensätze aus dem RiSeGrAn-Projekt nutzt da-cons, um die Anforderungen an die Plattform zu bestimmen und diese zu testen.

Das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) verbindet seine drei Kernaufgaben Forschung, Lehre und Innovation zu einer Mission. Mit rund 9 300 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern sowie 25 000 Studierenden ist das KIT eine der großen natur- und ingenieurwissenschaftlichen Forschungs- und Lehreinrichtungen Europas.