Die unterschiedlichen Entwicklungs- und Signalprozesse in Pflanzen erfordern eine spezifische Planung der Probenahmezeit und eine Anpassung für die Genotypen, die sich in der Entwicklung unterscheiden. Überraschenderweise gibt es weder etablierte Methoden für eine dynamische Planung der Probenahme, noch Werkzeuge für die Echtzeitüberwachung von Entwicklungsstadien verschiedener Genotypen. Wir werden statistische und maschinelle Lernmethoden für die Überwachung von Pflanzenentwicklungsstadien unter Verwendung eines Hochdurchsatzphänotypisierungssystems entwickeln und Werkzeuge für die dynamische Planung der Probenahme solchen Experimenten bereitstellen. Unsere Haupthypothese ist, dass wir durch die Anpassung der Versuchspläne an die in den Versuchen tatsächlich beobachtete Pflanzenentwicklung eine höhere statistische Aussagekraft bei der Verknüpfung von Phänotypen mit molekularen Parametern ermöglichen und die Effizienz der Schätzung genetischer Effekte verbessern werden. Wir bezeichnen das Phänomen, dass Pflanzen unterschiedlich auf Umweltsignale reagieren und zu unterschiedlichen Zeitpunkten in Entwicklungsstadien eintreten, als (Entwicklungs-)Heterochronie. Unsere Hauptforschungsfrage lautet: Wie können phänotypische und umweltbezogene Daten, die in Echtzeit verarbeitet, als Input für ein Entscheidungshilfesystem dienen, das eine dynamische Planung der Probenahme für Assays auf molekularer Ebene in Anwesenheit von Entwicklungsheterochronie ermöglicht. Wir schlagen Methoden der Datenverarbeitung und -integration vor, die für eine dynamische Versuchsplanung unter Verwendung zweier statistischer Ansätze erforderlich sind: multivariate lineare gemischte Modelle und funktionale Datenanalyse. Wir werden eine Echtzeit-Klassifizierung der Entwicklungsstadien mit Hilfe einer auf Deep Learning basierenden Bildanalyse erreichen. Wir werden die auf statistischem und maschinellem Lernen basierenden Methoden in Echtzeit als Hilfsmittel für Planungsentscheidungen bei Experimenten einsetzen. Wir werden die entwickelten Algorithmen für die Analyse von Datensätzen aus einer Reihe von früheren Experimenten in verschiedenen Weizen- und Gerstenpanels verifizieren. Außerdem werden wir die Methoden auf der Grundlage neu generierter molekularer und phänomischer Daten validieren und weiter optimieren. Das Projekt wird erhebliche Auswirkungen auf die quantitative Genetik, die Pflanzenzüchtung und die Analyse phänotypischer Daten haben, da es sich mit wichtigen, aber bisher weitgehend übersehenen Aspekten der Versuchsplanung, der Datenmodellierung und der Entwicklung der Infrastruktur für Phänotypisierungsdaten befasst. Nicht zuletzt werden die vorgeschlagenen Proof-of-Concept-Experimente ein neues Licht auf zeitliche Aspekte der Trockentoleranz von Gerste werfen und neue, einzigartige Daten über die Interaktion zwischen genetischen Determinanten der Stresstoleranz, der Pflanzenentwicklung und dem Zeitpunkt des Auftretens von Stress liefern.
Magnaporthe oryzae ist ein äußerst verheerendes Pflanzenpathogen, welches eine Vielzahl von Getreidearten, sowie Wildgräser, infizieren kann. Blast-Pilz M. oryzae-Stämme, welche für die bisherigen Pandemien bei Nutzpflanzen verantwortlich sind, haben einen klonalen Ursprung und vermehren sich ungeschlechtlich. Trotz der fehlenden genetischen Veränderung durch Rekombination gelingt es M. oryzae sich schnell an seinen Wirt anzupassen und Krankheitsresistenzen zu überwinden, was eine große Herausforderung für die Entwicklung Blast-resistenter Nutzpflanzen darstellt. Dies wirft ebenfalls die Frage auf, wie sich klonale M. oryzae-Stämme ständig an neue Wirte anpassen können, obwohl sie nur über begrenzte genetische Vielfalt verfügen.Ich stelle die Hypothese auf, dass genetisches Material wie Virulenzfaktoren, zwischen M. oryzae-Stämmen horizontal durch Mini-Chromosomen übertragen werden kann. Des Weiteren stelle ich die Hypothese auf, dass diese kleine (500kb - 3Mb) überzählige Chromosomen, die als horizontale Gen-Shuttles fungieren, wichtige Determinanten der klonalen Anpassung von M. oryzae sind. Vorhergehende Analysen des Gastgeberlabors ergaben das Vorhandensein eines Mini-Chromosoms unbekannter Herkunft in einem klonalen Reis-infizierenden M. oryzae-Stamm nahe. Die Sequenz des neuartigen mChr zeigt am meisten Ähnlichkeit mit Sequenzen von Wildgräser-infizierenden M. oryzae-Stämmen. Diese M. oryzae-Stämme, die nicht kultivierte Gräser infizieren, treten im Feld gemeinsam mit reisinfizierenden M. oryzae-Stämmen auf, was darauf hindeutet, dass die fremde Mini-Chromosom-Sequenz von dort stammt. Darüber hinaus trägt das neuartige Mini-Chromosom eine Reihe bereits bekannter, sowie potentiell neuartiger, Virulenzgene, was darauf hindeutet, dass es die Virulenz beeinflussen kann. Ich werde auf diesen spannenden Ergebnissen aufbauen, und den ersten Fall eines horizontalen mChr-Transfers zwischen pflanzenpathogenen Pilzen im Feld nachweisen, indem ich: i) den Ursprung des neuartigen Mini-Chromosoms bestimme und ii) seine Auswirkungen auf die Virulenz des Wirts feststelle. Um diese beiden Ziele zu erreichen, werde ich eine Kombination aus vergleichenden genomischen, pilzgenetischen und pflanzenpathologischen Ansätzen verwenden.Nach Abschluss dieses Vorhabens werde ich nachgewiesen haben, dass der horizontale Mini-Chromosomentransfer nicht nur im Feld vorkommt, sondern auch eine Triebkraft für die Wirtsanpassung im Blast-Pilz ist.