Advancing model-based analysis of tracer transport dynamics in plants

Lanzrath, Hannah; von Lieres und Wilkau, Eric; Fyta, Maria

doi:10.18154/RWTH-2026-05227

Advancing model-based analysis of tracer transport dynamics in plants

Lanzrath, Hannah^RWTH*

2026

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Hannah Lanzrath

ImpressumAachen : RWTH Aachen University 2026

Umfang1 Online-Ressource : Illustrationen

Dissertation, RWTH Aachen University, 2026

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University

Genehmigende Fakultät
Fak01

Hauptberichter/Gutachter
Fyta, Maria (Thesis advisor)^RWTH* ; von Lieres und Wilkau, Eric (Thesis advisor)^RWTH*

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2026-05-12

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2026-05227
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1035965/files/1035965.pdf

Einrichtungen

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
carbon allocation (frei) ; mechanistic modeling (frei) ; plant PET (frei) ; tracer transport (frei) ; transport dynamics (frei) ; transport modeling (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 570

Kurzfassung
Nicht invasive Tracerexperimente mit dem kurzlebigen Radioisotop ¹¹C ermöglichen einzigartige Einblicke in die Kohlenstoffverteilung in Pflanzen auf kurzen Zeitskalen. Die Positronen-Emissions-Tomographie (PET) liefert Zeit-Aktivitäts-Kurven (TACs) an definierten Positionen entlang der Transportweg. TACs erfassen Transporteigenschaften wie Geschwindigkeit, Austausch mit umgebenden Geweben und Tracerspeicherung. Welche Informationen zuverlässig aus TACs abgeleitet werden können, hängt jedoch maßgeblich von der gewählten Analysemethode ab. In dieser Arbeit werden datengetriebene und modellbasierte Ansätze systematisch hinsichtlich ihrer Eignung zur Quantifizierung von Tracergeschwindigkeiten anhand simulierter und experimenteller Daten bewertet. Der Vergleich zeigt, dass mechanistische Modelle für eine robuste Parameterschätzung über ein breites Spektrum von TAC-Formen erforderlich sind, während rein datengetriebene Methoden häufig keine konsistenten oder nur schwer interpretierbaren Ergebnisse liefern. Aufbauend auf diesen Erkenntnissen wird das Multichannel-Transport-Modell (MCT) als Erweiterung der von Bühler et al. (2011) vorgeschlagenen Familie von Kompartmentmodellen eingeführt. Das MCT-Modell ermöglicht die gleichzeitige Schätzung von Geschwindigkeit, Austauschraten und Speicherprozessen unter Berücksichtigung räumlicher Heterogenität, zeitlicher Dynamik und verzweigter Netzwerkstrukturen. Es ist in die Open-Source-Plattform CADET (Leweke et al., 2024) implementiert und stellt einen nachhaltigen sowie erweiterbaren Rahmen für die quantitative Traceranalyse dar. Fallstudien zeigen, dass eine modellbasierte Analyse der Tracertransportdynamik physiologisch aussagekräftige Einblicke in schnelle Prozesse der Kohlenstoffverteilung und regulatorische Reaktionen liefert. Durch die Zugänglichkeit und Skalierbarkeit dieses Ansatzes adressiert diese Arbeit aktuelle Herausforderungen der Pflanzen-Transportmodellierung und legt die Grundlage für zukünftige Studien in der funktionellen Phänotypisierung, der Pflanzenverbesserung, der funktionell-strukturellen Pflanzenmodellierung sowie, aufgrund der Übertragbarkeit auf andere Disziplinen, im weiteren Feld der Bioprozessmodellierung.

Non-invasive tracer experiments using the short-lived radioisotope ¹¹C provide unique insights into carbon allocation in plants on short time scales. Positron emission tomography (PET) yields time activity curves (TACs) at defined locations along transport pathways, capturing transport properties such as velocity, exchange with surrounding tissues, and tracer storage. However, the information that can be reliably inferred from TACs strongly depends on the chosen analysis method. In this thesis, data-driven and model-based approaches are systematically evaluated with respect to their ability to quantify carbon tracer velocities from simulated and experimental data. The comparison shows that mechanistic models are required for robust parameter estimation across a broad range of TAC shapes, whereas purely data-driven methods often fail to provide consistent or interpretable results. Building on these findings, the Multichannel Transport (MCT) model is introduced as an extension of the compartmental model family proposed by Bühler et al. (2011). The MCT model enables the simultaneous estimation of velocity, exchange rates, and storage while accounting for spatial heterogeneity, temporal dynamics, and branching network structures. Implemented within the open-source platform CADET (Leweke et al., 2024), it provides a sustainable and extensible framework for quantitative tracer analysis. Case studies demonstrate that model-based analysis of tracer transport dynamic scan yield physiologically meaningful insights into rapid carbon allocation and regulatory responses. By making this approach accessible and scalable, this work addresses current challenges in plant transport modeling and lays the foundation for future studies in functional phenotyping, crop improvement, functional-structural plant modeling, and, through its applicability to other disciplines, the broader field of bioprocess modeling.

OpenAccess:
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