Natürliche Antibiotika Resistenz in Pflanzen

Die moderne grüne Biotechnologie eröffnet Möglichkeiten zur Verbesserung von Nutzpflanzen durch das Einbringen von neuen Eigenschaften über Artgrenzen hinweg. Selektionsmarker sind für die Selektion von genetisch modifizierten Pflanzen während des Transformations- und Regenerationsvorgangs notwendig. Viele der konventionellen Selektionsmarker sind bakteriellen Ursprungs und vermitteln der Empfängerpflanze einen Wachstumsvorteil in der Gegenwart von für die Pflanze giftigen Chemikalien, wie. z.B. Antibiotika oder Herbiziden. Die bakterielle Herkunft dieser Marker und ihre Fähigkeit, Antibiotika zu inaktivieren, ist Anlaß für Besorgnis in der Öffentlichkeit, daß horizontaler Gentransfer von der genetisch modifizierten Pflanze zu potenziellen humanpathogenen Bakterien zum Auftreten von Antibiotika-resistenten Bakterienstämmen führt. Obwohl diese Befürchtungen größtenteils wissenschaftlicher Grundlagen entbehren, beeinflußen sie doch die Akkzeptanz der grünen Biotechnologie und tragen zu einer politischen Meinungsmache gegen diese wichtige Zukunftstechnologie bei. Eine Möglichkeit dieser Besorgnis entgegenzuwirken, ist die Entwicklung von Selektionsmarkern pflanzlicher Herkunft. Dieser Projektantrag untersucht die Anwendbarkeit von pflanzlich-kodierter im Gegensatz zu bakteriell- kodierter Antibiotika Resistenz als alternativen Selektionsmarker. In der Modellpflanze Arabidopsis thaliana wird diese Resistenz durch Funktionsverlust eines potenziellen Chloroplastenproteins induziert. Der Funktionsverlust kann durch RNA Interferenz (RNAi) induziert werden. Im Zuge dieses Projekts wird die Anwendung dieser neuen Technologie in anderen Pflanzen untersucht und in verschiedene Transformationprotokolle integriert. Weiters wird die Möglichkeit der Regulation der RNAi vermittelten Resistenzinduktion mittels Kontrollelementen (Promotoren und Terminatoren) rein pflanzlicher Herkunft untersucht. Zuletzt wird der Mechanismus der RNA Interferenz gegen potenzielle Chloroplasten Transitsequenzen genauer analysiert, der sich auf Grund vorläufiger Daten vom herkömmlichen RNA Interferenzmechanismus unterscheidet.