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Verwendung der Präzisionsphänotypisierung und Hochdurchsatzgenotypisierung zur züchterischen Auswahl von autochthonen Hochlagenfichten

Mit Hilfe der Präzisionsphänotypisierung und Hochdurchsatzsequenzierung sollen Nachkommenschaften schmalkroniger Hochlagenfichten und breitkroniger Tieflagenfichten unter kontrollierten Gewächshausbedingungen charakterisiert werden. Das Ziel ist die Identifizierung von genetischen und phänotypischen Zeigermerkmalen zur Früherkennung und züchterischen Auswahl von autochthonen und anpassungsfähigen Hochlagenfichten für den Fichten-Provenienzwechsel im Thüringer Wald. Weiterhin soll, basierend auf vergleichenden morphologischen Messungen an adulten Fichten unterschiedlicher Herkünfte (Hochlagen und Tieflagen), ein parametrisierbares 3D-Modell der Verzweigungsarchitektur und Benadelung entwickelt werden. Dieses soll die Grundlage bilden für biomechanische Simulationen zur Stabilität der Krone unter Wind- und/oder Schneebelastung. Durch Modellexperimente soll so die Hypothese geprüft werden, dass der Hochlagen-Phänotyp besser an diese Lasten adaptiert ist. In dem FNR-geförderten Vorgängerprojekt 'Verwendung moderner SNP-Technologie zur Identifikation und Auswahl von Frost- und schneeharten Bergfichten zur Begründung stabiler und ertragreicher Fichtenbestände im Rahmen des Fichten-Provenienzwechsels im Thüringer Wald' (06/2016 - 06/2020, Referenznummer: 22023814) wurden basierend auf genetischen Untersuchungen und der phänotypischen Ansprache im Bestand Elternbäume der Hochlagenfichte im Vorkommen der Schloßbergfichten in Thüringen und in drei zusätzlichen Vorkommen identifiziert (Caré et al., 2020a; Caré et al., 2020b; Caré et al., 2018).

Verwendung der Präzisionsphänotypisierung und Hochdurchsatzgenotypisierung zur züchterischen Auswahl von autochthonen Hochlagenfichten, Teilvorhaben 2: Biomechanische Simulation der Kronenarchitektur von Fichten unterschiedlicher Herkünfte zur Quantifizierung adaptiver Vorteile

Mit Hilfe der Präzisionsphänotypisierung und Hochdurchsatzsequenzierung sollen Nachkommenschaften schmalkroniger Hochlagenfichten und breitkroniger Tieflagenfichten unter kontrollierten Gewächshausbedingungen charakterisiert werden. Das Ziel ist die Identifizierung von genetischen und phänotypischen Zeigermerkmalen zur Früherkennung und züchterischen Auswahl von autochthonen und anpassungsfähigen Hochlagenfichten für den Fichten-Provenienzwechsel im Thüringer Wald. Weiterhin soll, basierend auf vergleichenden morphologischen Messungen an adulten Fichten unterschiedlicher Herkünfte (Hochlagen und Tieflagen), ein parametrisierbares 3D-Modell der Verzweigungsarchitektur und Benadelung entwickelt werden. Dieses soll die Grundlage bilden für biomechanische Simulationen zur Stabilität der Krone unter Wind- und/oder Schneebelastung. Durch Modellexperimente soll so die Hypothese geprüft werden, dass der Hochlagen-Phänotyp besser an diese Lasten adaptiert ist. In dem FNR-geförderten Vorgängerprojekt 'Verwendung moderner SNP-Technologie zur Identifikation und Auswahl von Frost- und schneeharten Bergfichten zur Begründung stabiler und ertragreicher Fichtenbestände im Rahmen des Fichten-Provenienzwechsels im Thüringer Wald' (06/2016 - 06/2020, Referenznummer: 22023814) wurden basierend auf genetischen Untersuchungen und der phänotypischen Ansprache im Bestand Elternbäume der Hochlagenfichte im Vorkommen der Schloßbergfichten in Thüringen und in drei zusätzlichen Vorkommen identifiziert (Caré et al., 2020a; Caré et al., 2020b; Caré et al., 2018).

Management für gefährdete Arten lichter Wälder (Kurztitel: MaLiWa)

Entwicklung eines Konzepts zur modularen Fertigung von Gebäuden unter Einsatz innovativer, in regionalen Wertschöpfungsketten produzierter Holzbauelemente aus Brettsperrholz, TP1: Modell für eine regional fokussierte Brettsperrholz-Produktion im Thüringer Wald

Verwendung der Präzisionsphänotypisierung und Hochdurchsatzgenotypisierung zur züchterischen Auswahl von autochthonen Hochlagenfichten, Teilvorhaben 1: Genomweite Assoziationsanalysen genetischer und epigenetischer Variation zur Früherkennung von Hochlagenfichten

Mit Hilfe der Präzisionsphänotypisierung und Hochdurchsatzsequenzierung sollen Nachkommenschaften schmalkroniger Hochlagenfichten und breitkroniger Tieflagenfichten unter kontrollierten Gewächshausbedingungen charakterisiert werden. Das Ziel ist die Identifizierung von genetischen und phänotypischen Zeigermerkmalen zur Früherkennung und züchterischen Auswahl von autochthonen und anpassungsfähigen Hochlagenfichten für den Fichten-Provenienzwechsel im Thüringer Wald. Weiterhin soll, basierend auf vergleichenden morphologischen Messungen an adulten Fichten unterschiedlicher Herkünfte (Hochlagen und Tieflagen), ein parametrisierbares 3D-Modell der Verzweigungsarchitektur und Benadelung entwickelt werden. Dieses soll die Grundlage bilden für biomechanische Simulationen zur Stabilität der Krone unter Wind- und/oder Schneebelastung. Durch Modellexperimente soll so die Hypothese geprüft werden, dass der Hochlagen-Phänotyp besser an diese Lasten adaptiert ist. In dem FNR-geförderten Vorgängerprojekt 'Verwendung moderner SNP-Technologie zur Identifikation und Auswahl von Frost- und schneeharten Bergfichten zur Begründung stabiler und ertragreicher Fichtenbestände im Rahmen des Fichten-Provenienzwechsels im Thüringer Wald' (06/2016 - 06/2020, Referenznummer: 22023814) wurden basierend auf genetischen Untersuchungen und der phänotypischen Ansprache im Bestand Elternbäume der Hochlagenfichte im Vorkommen der Schloßbergfichten in Thüringen und in drei zusätzlichen Vorkommen identifiziert (Caré et al., 2020a; Caré et al., 2020b; Caré et al., 2018).

Überwachung biotischer und abiotischer Faktoren beim Waldumbau, TP4: Multispektrale Zustandserfassung und Datenkorrelation pflanzenphysiologischer Vitalparameter

Management für gefährdete Arten lichter Wälder (Kurztitel: MaLiWa)^REFOPLAN 2022 - Ressortforschungsplan 2022, Teilvorhaben: Maßnahmenumsetzung, Kontrolle und Kommunikation des Managements für Lichtwaldarten

Management für gefährdete Arten lichter Wälder (Kurztitel: MaLiWa)^REFOPLAN 2022 - Ressortforschungsplan 2022, Teilvorhaben: Forstrechtliche und forstökonomische Analyse

WIR! - RENAT.BAU - Minrest, TP1: Mineralstoffaktivierung und Rezepturentwicklung

Robotik- und Automatisierungstechnologien für den klimaresilienten Waldumbau, TP5: Entwicklung und Erprobung eines Versuchsdesigns

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