Institut für Bio- und Geowissenschaften (IBG)

Pflanzenwissenschaften (IBG-2)

Tracer Technologien

Der Transport und die Verteilung von Molekülen wie Photoassimilaten sind entscheidend für das Überleben und die Leistungsfähigkeit von Pflanzen.

Kurzlebige Radiotracer können der Pflanze nicht-invasiv verabreicht werden, und aufgrund ihrer radioaktiven Eigenschaften können die Radiotracer nicht-invasiv von außerhalb der Pflanze nachgewiesen werden, selbst wenn sie sich tief im Pflanzenkörper oder in im Boden vergrabenen Wurzeln befinden. Dies erlaubt Rückschlüsse auf Transporteigenschaften und aktuelle Verteilungsmuster in der Pflanze. Für den Nachweis von Radiotracern verwenden wir zwei Gruppen von Instrumenten mit unterschiedlichen Vorteilen und Herausforderungen:

Szintillationsdetektoren

Der grundlegende Ansatz besteht aus Szintillationsdetektoren mit nachgeschalteter Elektronik, die entlang eines linearen Transportweges (z. B. Photoassimilate innerhalb eines Stängels) platziert werden und Radioaktivität von einer Quelle zu einer Senke (z. B. 11CO2-markiertes Blatt zu Wurzel) nachweisen. Aus der im Laufe der Zeit gemessenen Radioaktivität können Parameter wie der Verlust entlang des Transportweges und die Fließgeschwindigkeit mithilfe eines mathematischen Modells berechnet werden (Bühler et al., 2014).

Positronen-Emissions-Tomographie (PET)

PET ermöglicht den Nachweis und die dreidimensionale (3D) Kartierung von Positronen emittierenden Radionukliden (z. B. 11C, 15O, 13N). Das Kohlenstoffisotop 11C ermöglicht die dynamische Charakterisierung des Transports und der Verteilung von Photoassimilaten zur Untersuchung von Entwicklungsveränderungen und der Reaktion von Pflanzen auf Umweltreize (Jahnke et al., 2009, de Schepper et al., 2013). Derzeit sind am IBG-2 drei pflanzenspezifische PET-Systeme in Betrieb (oder werden in Kürze in Betrieb genommen):

phenoPET umfasst die digitale Photonenzählertechnologie der letzten Generation (Streun et al., 2014) und integriert alle Korrekturen zur Quantifizierung der Radioaktivität in 3D. Das System bietet ein FOV von 180 mm im Durchmesser und 190 mm in der Höhe und wird eine viel höhere Nachweisempfindlichkeit als PlanTIS haben.

Tracer Technologies — Abb. 1 3D co-registration of MRI (grey) and PET (color) images of a sugar beet plant. The PET signal (relative distribution of radioactivity) is shown at different times after tracer application (pulse of 11CO2 on shoot level). Scale bars = 1cm (adapted from Jahnke et al. 2009)

Mathematische Modellierung für die quantitative Datenanalyse des Tracertransports

Daten aus Tracer-Transportexperimenten erfordern in der Regel eine modellbasierte Datenanalyse, um eine quantitative Charakterisierung der Transporteigenschaften zu erhalten. Zu diesem Zweck haben wir kompartimentale Tracer-Transportmodelle entwickelt (Bühler et al. 2014), die axiale Konvektion und Diffusion sowie den Austausch des Tracers zwischen den Kompartimenten beschreiben und durch partielle Differentialgleichungen (PDEs) definiert sind. Abhängig von der spezifischen experimentellen Situation werden verschiedene Modelle zur Anpassung der Daten verwendet. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf einer hocheffizienten Implementierung der numerischen Verfahren zur Lösung der PDEs (Bühler et al. 2017). In unserer Weiterentwicklung konzentrieren wir uns auf die automatisierte Datenverarbeitung und modellbasierte Versuchsplanung von PET-Messungen (Bühler et al. 2018).

Ausgewählte Publikationen

Agyei K, Detring J, Metzner R, Huber G, Pflugfelder D, Eini O, Varrelmann M, Mahlein A-K, Koller R. 2025. Syndrome “basses richesses” disease induced structural deformations and sectorial distribution of photoassimilates in sugar beet taproot revealed by combined MRI-PET imaging. Plant Phenomics: 100053.

Lanzrath H, von Lieres E, Metzner R, Huber G. 2025. Analyzing time activity curves from spatio-temporal tracer data to determine tracer transport velocity in plants. Mathematical Biosciences 383: 109430.

Hinz C, Jahnke S, Metzner R, Pflugfelder D, Scheins J, Streun M, Koller R. 2024. Setup and characterisation according to NEMA NU 4 of the phenoPET scanner, a PET system dedicated for plant sciences. Physics in Medicine & Biology 69(5): 055019.

Yu P, Li C, Li M, He X, Wang D, Li H, Marcon C, Li Y, Perez-Limón S, Chen X, et al. 2024. Seedling root system adaptation to water availability during maize domestication and global expansion. Nature Genetics 56(6): 1245-1256.

Metzner R, Chlubek A, Bühler J, Pflugfelder D, Schurr U, Huber G, Koller R, Jahnke S. 2022. In Vivo Imaging and Quantification of Carbon Tracer Dynamics in Nodulated Root Systems of Pea Plants. Plants 11(5): 632.

Bühler, J., von Lieres. E., Huber, G. (2018) Model-based design of long-distance tracer transport experiments in plants. Frontiers in Plant Science 9: 773. doi: 10.3389/fpls.2018.00773

Bühler, J., Huber, G., von Lieres. E. (2017) Finite volume schemes for the numerical simulation of tracer transport in plants. Mathematical Biosciences 288: 14-20

Bühler, J. von Lieres. E., Huber, G. (2014) A class of compartmental models for long-distance tracer transport in plants. Journal of Theoretical Biology 341: 131-142.

De Schepper, V., Bühler, J., Thorpe, M., Roeb, G., Huber, G., Van Dusschoten, D., Jahnke, S., Steppe, K. (2013) 11C-PET imaging reveals transport dynamics and sectorial plasticity of oak phloem after girdling. Frontiers in Plant Science 4:200. doi: 10.3389/fpls.2013.00200

Beer, S., Streun, M., Hombach, T., Buehler, J., Jahnke, S., Khodaverdi, M., et al. (2010) Design and initial performance of PlanTIS: a high-resolution positron emission tomograph for plants. Physics in Medicine and Biology 55, 635-646. doi: 10.1088/0031-9155/55/3/006.

Jahnke, S., Menzel, M.I., Van Dusschoten, D., Roeb, G.W., Bühler, J., Minwuyelet, S., et al. (2009) Combined MRI-PET dissects dynamic changes in plant structures and functions. Plant Journal 59, 634-644. doi: 10.1111/j.1365-313X.2009.03888.x