Eisen (Fe), Zink (Zn) und Selen (Se) sind wichtige Mineralstoffe für den Menschen. Weltweit leiden über 1,2 Milliarden Menschen an Fe, Zn und/oder Se Unterversorgung. Mais (Zea mays L.) ist global betrachtet die meistproduzierte Getreideart. Menschen, deren Hauptnahrungsquelle Mais darstellt, gehören zu denjenigen, die am stärksten von einem dieser Mineralstoffmängel bedroht sind. Zugleich wird prognostiziert, dass die durch den Klimawandel verursachte Zunahme an Trockenheitsperioden zu einem Rückgang der Erträge sowie der Mikronährstoffgehalte in Maispflanzen führen wird. Die Züchtung von Maissorten mit einer stabileren Aufnahme von Fe, Zn und Se aus dem Boden und einer effizienten Translokation dieser Nährstoffe in essbares Gewebe bei Wasserknappheit stellt eine vielversprechende Strategie dar, die humane Mais-basierte Mikronährstoffversorgung zu sichern oder sogar zu steigern. Entsprechend ist das Hauptziel dieses Projektes physiologische, molekulare und genetische Faktoren zu identifizieren und zu verstehen, die die Fe-, Zn- und Se-Akkumulation unter Wassermangel steuern und folglich zur Züchtung von Mais mit höherem Mikronährstoffgehalten beitragen. Die synergistischen Arbeitspakete kombinieren modernste Multi-Omics-Techniken aus den Bereichen Ionomik, Genomik und Transkriptomik mit high-end Röntgen-gestützter räumlicher Elementverteilungskartierung, um die räumlich-zeitliche Dynamik der Nährstoffaufnahme und -translokation in ausgewählten, agronomisch relevanten, natürlichen Maislinien sowie in Maislinien, welche in Merkmalen, die die Nährstofflogistik potentiell beeinflussen, mutiert sind, zu verstehen. Ein Fokus liegt insbesondere auf der Rolle der exo- und endodermalen Barrieren, deren Bedeutung für die Mikronährstoffaufnahme in Mais noch nicht erforscht ist. Ein weiteres Ziel ist die Charakterisierung der raumzeitlichen Expression von Transportproteinen kodierender Gene in Wurzeln, Blättern und Blütenständen in Abhängigkeit der Fe-, Zn-, Se- und Wasserversorgung in verschiedenen Maisgenotypen und deren quantitativer Beitrag zum Zellimport und -export, dem Radialtransport und der Xylem- und Phloembeladung von Fe-, Zn- und Se. Zudem wird ein Forward-Ionomik Screening einer Mais-MAGIC-Population, die unterschiedliche Wassermangel-Toleranzen aufweist, durchgeführt. Dies wird mit einer Assoziationskartierung kombiniert, um genetische Loci und zugrundeliegende Gene zu identifizieren, die die Unterschiede in der Fe-, Zn- und Se-Akkumulation in Spross und Korn unter Gewächshaus- und Freilandbedingungen steuern. Die erzielten Ergebnisse des Projektes werden zu einem besseren Verständnis der gekoppelten und individuellen Aufnahme- und Akkumulationsprozesse von Fe, Zn und Se in Mais beitragen, und damit zur Züchtung von Maislinien, die im Kontext eines sich wandelnden Klimas dennoch hohe Gehalte an, für Mensch und Tier, essentiellen Mikronährstoffen aufweisen.
Die Quantifizierung von Auswirkungen steigender Temperaturen auf die Ernteerträge wird im Kontext des globalen Klimawandels und der Ernährungssicherheit immer wichtiger. Gegenwärtig wird das Verständnis der Wachstumsreaktion von Nutzpflanzen auf erhöhte Temperaturen auf der Basis von Experimenten in Kammern und unter kontrollierten Umgebungen abgeleitet, in denen sich Luft- und Blatttemperatur meist wenig unterscheiden. Unter natürlichen Produktionsbedingungen können Luft- und Blatttemperatur in Abhängigkeit vom Wasserstatus der Pflanzen und den atmosphärischen Bedingungen jedoch leicht um mehr als +/- 5°C voneinander abweichen. Es gibt daher nur wenige Hinweise darauf, welche Temperaturen kritische Wachstums- und Entwicklungsprozesse antreiben, was zu großen Unsicherheiten in der zu erwartenden Reaktion der Pflanzen auf zukünftige Klimabedingungen führt. Die vorgeschlagene Studie setzt eine Kombination aus Feldversuchen, Modellverbesserungen und modellgestützten Hypothesentests ein, um besser zu verstehen, welche Temperatur (Kultur, Luft, Boden) die Entwicklungsraten der Kulturpflanzen und deren Ertragsbildung beeinflussen.
Wir wollen die Rolle extrazellulärer RNA-Moleküle (exRNA) bei der Interaktion zwischen Pflanzenwirten und einem nützlichen Pilz-Endophyten untersuchen. Unsere Pflanzenwirte sind Arabidopsis thaliana und Gerste (Hordeum vulgare), und der Pilzendophyt ist Serendipita indica. Es wird erwartet, dass extrazelluläre RNAs im Pilz exprimiert und dann in die Pflanzenwirte übertragen werden, um Prozesse und Signalwege zu regulieren, die an der Etablierung und Aufrechterhaltung der Symbiose beteiligt sind. Wir sind besonders an exRNAs interessiert, die das Pflanzenwachstum und die Stressresistenz regulieren. Im Rahmen des geplanten Projekts werden wir Analysen von Sequenzierungsdatensätzen und molekularbiologische Ansätze nutzen, um unsere Pilz-exRNA-Kandidaten zu validieren und ihnen eine pflanzenfördernde Funktion zuzuweisen. Darüber hinaus hat Serendipita indica ein breites Wirtsspektrum, so dass wir die identifizierten exRNAs und ihre Targets zwischen Arabidopsis und Gerste vergleichen können. Dies wird zu Erkenntnissen über die Konservierung von exRNAs und ihren Targets in einer Modell- und einer Kulturpflanze führen. Unsere Hauptziele in diesem Antrag lassen sich wie folgt zusammenfassen: I) Auf welche Signalwege zielen die exRNAs von Serendipita indica ab, um die Etablierung von Symbiosen und/oder positive Pflanzeneffekte zu regulieren? II) Wie konserviert sind die zugrundeliegenden Serendipita indica exRNA-regulierten symbiotischen Prozesse zwischen Modellpflanzen-Symbionten-Systemen und Nutzpflanzen-Symbionten-Systemen?
Das SPP DECRyPT trägt dazu bei, die Rolle des pflanzlichen Immunsystems bei der Regulierung von Mikrobiomen und deren Leistungen für Pflanzen aufzuklären. Dieses DECRyPT-Projekt untersucht die wechselseitigen Interaktionen zwischen der systemischen Immunität von Pflanzen und dem Mikrobiom der Phyllosphäre. Wir fanden heraus, dass induzierte systemische Resistenz (ISR), ausgelöst durch Interaktionen der Wurzeln von Arabidopsis thaliana mit nützlichen Mikroben, die Zusammensetzung der Blattmikrobiota durch Pflanzen-Mikroben-Mikroben-Interaktionen verändert. Diese Interaktionen führten zur Rekrutierung neuer Mikrobiota mit pflanzenwachstumsfördernden Eigenschaften auf dem Blatt. In den für DECRyPT Phase-II vorgeschlagenen Arbeiten wollen wir die molekularen Mechanismen charakterisieren, die den von uns beobachteten Mikroben-Mikroben-Interaktionen zwischen Pseudomonas simiae und At-L-Sphere Flavobakterium Leaf82 zugrunde liegen und zur Rekrutierung von Leaf82 auf A. thaliana Blättern und zur Wachstumsförderung der Pflanzen führten. Zusätzlich wollen wir die Auswirkungen der gleichen Bakterien und zusätzlicher Pflanzen-Mikroben-Interaktionen auf das Phyllosphären-Mikrobiom von Hordeum vulgare (Gerste) untersuchen. In Gerste werden wir ISR mit synthetischen Gemeinschaften (SynComs) auslösen und die modulierenden Effekte des Pathogens Bipolaris sorokiniana untersuchen. Wir werden auch abiotischen Stress anwenden, mit dem übergeordneten Ziel, Veränderungen im Mikrobiom der Phyllosphäre als Reaktion auf mehrere Stressfaktoren zu identifizieren. Dabei folgen wir der Arbeitshypothese, dass robuste Mikrobiom-Veränderungen, die mit abiotischen und nützlichen und/oder pathogenen biotischen Stimuli assoziiert sind, wahrscheinlich einen breiten Spektrum an Stresstoleranzen in Pflanzen stärken. Darüber hinaus werden wir durch die Untersuchung der Blattmikrobiom-Dynamik als Reaktion auf Pflanze-Pflanze-Interaktionen untersuchen, ob Interaktionen zwischen Pflanzen das Mikrobiom der Phyllosphäre stabilisieren und Pflanzen und Pflanzengemeinschaften in die Lage versetzen, dem Pathogendruck besser zu widerstehen. Die damit verbundenen Funktionen des Mikrobioms werden in SynCom-Experimenten getestet. Parallele Analysen von Pflanzenwachstumsparametern und von Genexpressionsprofilen von sowohl Pflanzen als auch Mikrobiota werden Einblicke in die Auswirkungen der Mikrobiomdynamik auf die Pflanzenfitness und -gesundheit liefern. Zusammengenommen werden die Ergebnisse dieser Experimente Einblicke in Mikroben-Mikroben-, Mikroben-Pflanzen- und Pflanzen-Pflanzen-Interaktionen liefern und deren Rolle bei der Rekrutierung und Verbreitung von (der Pflanzenfitness fördernden) Mikrobiota-Funktionen in der Phyllosphäre charakterisieren.
Optimierung der Wassernutzungseffizienz (WUE) von Nutzpflanzen bleibt ein vorrangiges Ziel moderner landwirtschaftlicher Praktiken. Unser derzeitiges Verständnis der Pflanzenreaktionen auf Bewässerung konzentriert sich überwiegend auf stationäre Bedingungen. Jüngste Studien unter Feldbedingungen haben jedoch faszinierende Unterschiede in der Produktivität bestimmter Mais- (Zea mays) und Tomaten- (Solanum lycopersicum) Sorten bei Bewässerung zu unterschiedlichen Tageszeiten aufgedeckt und das Konzept der periodischen Bewässerung aufgezeigt. Trotz der anerkannten Rolle der Spaltöffnungsbewegungen bei der Regulierung der WUE und des Ertrags von Pflanzen bleibt deren spezifische Beteiligung an der Koordinierung von Reaktionen auf periodische Bewässerung unerforscht. Daher scheint es vielversprechend, die komplexe Regulierung der Spaltöffnungsbewegungen als Reaktion auf Bewässerung bei Morgengrauen und Dämmerung zu untersuchen, um die WUE in Nutzpflanzen erheblich zu verbessern. Meine vorläufigen Ergebnisse deuten darauf hin, dass Bewässerung bei Dämmerung im Vergleich zu Morgengrauen die WUE von Arabidopsis thaliana Pflanzen verbessert, während Gene, die an der Schließung der Spaltöffnungen beteiligt sind, zu dieser Zeit das höchste Expressionsniveau aufweisen. Das Ziel dieses Forschungsprojekts ist es, die Auswirkungen von Bewässerung bei Morgengrauen und Dämmerung auf die Regulierung der Spaltöffnungsbewegungen zu verstehen, indem i) der Einfluss von Bewässerung bei Morgengrauen und Dämmerung auf die Genexpression in Schließzellen bestimmt wird, ii) die ABA-Antwort in einzelnen Schließzellen von Pflanzen, die periodisch bewässert wurden, überwacht wird; iii) die Aktivität und Verfügbarkeit von SLAC1 und SLAH3 in bei Morgengrauen und Dämmerung bewässerten Pflanzen verglichen wird. Die erwarteten Ergebnisse dieses Projekts sollen unser Verständnis der zeitlichen Dynamik, die den Spaltöffnungsreaktionen auf Schwankungen in der Wasserverfügbarkeit zugrunde liegt, erweitern. Darüber hinaus haben die praktischen Erkenntnisse aus dieser Untersuchung das Potenzial, landwirtschaftliche Programme zur Optimierung der WUE in Nutzpflanzen voranzutreiben und somit nachhaltige landwirtschaftliche Praktiken zu fördern.
Die CO2 - Aufnahme höherer Pflanzen erfolgt diffusiv über kleine Öffnungen der Blattoberfläche, die Stomata. Gleichzeitig geht auf demselben Weg Wasserdampf verloren, angetrieben vom atmosphärischen Sättigungsdefizit (VPD). Die Flüsse beider Gase werden durch die stomatäre Öffnungsweite bestimmt. Seit mehreren Jahrzehnten ist daher die wechselseitige Skalierung der Flüsse von Wasserdampf und CO2 ein zentraler Teil aller wichtigen Gaswechsel-Modelle - erkennbar am Faktor 1.6, dem Verhältnis der Diffusionskonstanten. Allerdings wird die Gültigkeit dieser Annahme in Frage gestellt, wenn sich Feinstaubablagerungen auf den Blättern befinden. Hygroskopische Feinstaubbestandtteile lösen sich in der feuchten Blattgrenzschicht auf, kriechen als dünne Filme in die substomatäre Höhle und verbinden sich dort mit apoplastischem Wasser. Durch diese „hydraulische Aktivierung der Stomata“ (HAS) transportieren die Stomata sowohl flüssiges als auch gasförmiges Wasser vom Blattinneren in die Atmosphäre. Wir konnten zeigen, dass bereits moderate Luftverschmutzung die stomatäre Transpiration bei Tag, die minimale Leitfähigkeit bei Nacht, sowie das Verhältnis zwischen Transpiration und Blattöffnungsweite signifikant beeinflusste. Diese Effekte werden durch den klimawandelbedingten Anstieg von VPD noch verstärkt: Wassernutzungseffizienz und Trockentoleranz nehmen ab und die Modellentwicklung auf Basis der gegenseitigen Skalierung von CO2 und H2O wird unzuverlässiger. In diesem Projekt soll in Labor, Gewächshaus und Freiland der HAS-Einfluss auf den pflanzlichen Gaswechsel und die Hydraulik quantifiziert werden, wobei iso- und anisohydrische Arten unterschiedlich auf Feinstaubablagerungen reagieren. Sowohl experimentelle Erhöhung als auch Verringerung der Feinstaubkonzentration werden als Versuchsansätze genutzt, gemeinsam mit aktuellen Gaswechsel-, optischen und Isotopen-Techniken. Die Ergebnisse sind bedeutsam für das Verständnis der Atmosphäre/Pflanze-Interaktion auf allen Skalen von der Schließzelle bis zum Pflanzenbestand.
Vor dem Hintergrund des globalen Wandels stehen die Ökosysteme weltweit vor großen Herausforderungen. In Europa haben die jüngsten Dürren zu einem verheerenden Waldsterben geführt, das auf direkte und indirekte Auswirkungen der Trockenheit zurückzuführen ist. Hydraulische Umverteilung (HR) - der passive Transport von Wasser zwischen verschiedenen Bodentiefen über das Wurzelsystem der Pflanzen - ist ein Prozess, der potentiell Auswirkungen auf die Fähigkeit der Ökosysteme, Dürren abzuschwächen, haben kann. „Hydraulic Lift“ (HL) ist die häufigste Form von HR, bei der sich das Wasser aufgrund des Wasserpotenzialgefälles zwischen dem feuchteren Boden in der Tiefe und dem trockenen Boden an der Oberfläche während der Nacht passiv in die trockene Bodenregion bewegt und so möglicherweise eine wichtige Wasserquelle für die Pflanzen darstellt. Mehr als zwei Jahrzehnte Forschung über HR haben gezeigt, dass es sich dabei um einen Prozess mit globaler Bedeutung für Ökosysteme handelt. Trotz dieser Bedeutung sind konsistente Datensätze zu HR auf räumlichen Skalen größer als der Baumskala, und evidenzbasierte Modellierungsansätze äußerst selten. Infolgedessen sind wir derzeit nicht in der Lage, genau vorherzusagen, ob und unter welchen Bedingungen HR eine wichtige Komponente für die Resilienz von Wäldern und anderen Ökosystemen unter den prognostizierten klimatischen Veränderungen sein wird. In diesem Projekt werden wir zum ersten Mal einen räumlich und zeitlich hochaufgelösten Datensatz über HR sammeln. Mit diesem Datensatz wollen wir die Relevanz von HR auf der Feldskala untersuchen, die Heterogenität von HR bewerten und ermitteln, welche Pflanzengruppen von HR profitieren. Wir etablieren hierfür ein Monitoringsystem, das speziell für die Identifikation, Monitoring und Quantifizierung von HR entwickelt wurde. Dieses System kombiniert Methoden basierend auf der in situ-Messung stabiler Wasserisotope, ökohydrologischen Ansätzen und isotopischen Markierexperimenten in einem Laubmischwald in Niedersachsen. Der Datensatz wird anschließend zur Parametrisierung und Kalibrierung des isotopengestützten Boden-Vegetations-Atmosphären-Transfermodells (SVAT) MuSICA verwendet. Das kalibrierte Modell wird anschließend genutzt, um die Bedeutung von HR für die Resilienz des untersuchten Laubmischwald-Ökosystems unter verschiedenen Szenarien vorherzusagen. Die Ergebnisse dieses Projekts werden dazu beitragen, die Rolle von HR für Waldökosysteme jetzt und unter den prognostizierten zukünftigen Klimabedingungen zu verstehen. Es wird dazu beitragen, die potenzielle Pufferwirkung von HR bei Dürren und extremen Bedingungen zu bewerten, was für die Waldbewirtschaftung im Hinblick auf die Entwicklung widerstandsfähiger Waldökosysteme der Zukunft essentiell sein kann. Darüber hinaus könnte der vorgeschlagene methodische Rahmen möglicherweise zu einem Standardverfahren für die Bewertung von HR auf größeren räumlichen Skalen werden.
Apfel (Malus domestica) ist einer der wichtigsten angebauten Früchte weltweit. In Baumschulen werden Pflanzen häufig neu gepflanzt (2-3 Jahre), was zu einer verminderten Ernteproduktivität führt, die auch als Apfelnachbaukrankheit (ARD) bezeichnet wird. ARD kann definiert werden als "eine schädlich, gestörte physiologische und morphologische Reaktion von Apfelpflanzen auf Böden, die aufgrund früherer Apfelkulturen Veränderungen in ihrem (Mikro-) Biom ausgesetzt waren". Früher wurden Bodenbegasungsmittel zur Bekämpfung von ARD verwendet. Bei diesen Mitteln sind Anwendungsschwierigkeiten, hohe Kosten und Gefahren für die Umwelt und die menschliche Gesundheit als problematisch anzusehen. Daher wäre die Züchtung und/oder Selektion weniger empfindlicher Genotypen eine nachhaltigere Lösung für ARD. Die Entwicklung von ARD-assoziierten Markern beruht jedoch auf einem besseren Verständnis der molekularen Reaktionen in planta, um die Ätiologie der Krankheit zu entschlüsseln. Kürzlich wurde gezeigt, dass Phytoalexinbiosynthesegene nach sieben Tagen Kultur auf ARD-Boden im Vergleich zu desinfiziertem ARD-Boden stark hochreguliert sind. Es zeigte sich, dass sich die Phytoalexine im Wurzelsystem in sehr hohen Konzentrationen anhäufen, was zu einer möglichen Phytotoxizität führt. ABC-Transporter, die an der Translokation und Exsudation von Phytoalexinen beteiligt sind, zeigten keine Regulation, was zu der Annahme führte, dass Phytoalexine unter ARD-Bedingungen nicht in den Boden ausgeschieden werden und sich daher in sehr hohen Konzentrationen in den Wurzeln anreichern. Zusätzlich kann der vakuoläre Transport behindert werden, was zu einer fehlenden Entgiftung der akkumulierten Substanzen führt. Ein möglicher Grund für die möglicherweise eingeschränkte Exsudation von Phytoalexinen oder von Sequestrierung in Vakuolen über ABC-Transporter könnte die Entstehung toxischer Zyanidkonzentrationen in ARD-betroffenen Pflanzen sein, was zu weniger ATP-Verfügbarkeit für ABC-Transporter führt. Ziel des Projektes ist es, die Rolle von ARD-induzierten Phytoalexinen bei ARD und molekulare Reaktionen in ARD-betroffenen Pflanzen aufzuklären. Der Fokus wird darauf liegen, ihre Rolle bei ARD unter Berücksichtigung weiterer interagierender Gene/Proteine abzuleiten. Die Toxizität und Lokalisation der Verbindungen werden ebenso analysiert wie Entgiftungsmechanismen, z.B. Transport aus dem Zytoplasma. Darüber hinaus werden weitere toxische Nebenprodukte im Cyanidstoffwechsel sowie die Energieversorgung näher untersucht, um einen detaillierten Überblick über die molekularen Mechanismen bei ARD zu erhalten. Fluoreszenz-in-situ-Hybridisierung, Mikroskopie, Genexpressionsstudien und metabolische Analysen werden eingesetzt, um dieses Ziel zu erreichen. Vergleiche zwischen einem sensitiven und einem weniger sensitiven Genotyp sollen Erkenntnisse für die frühe Vorhersage von ARD-Schweregraden in Böden liefern und dabei helfen ARD-tolerante Apfelpflanzen auszuwählen.
Um mit fluktuierenden Verfügbarkeiten unterschiedlicher Stickstoff (N)-Verfügbarkeiten im Boden zurecht zu kommen, haben Pflanzen unterschiedliche Transportsysteme für die Aufnahme von Nitrat und Ammonium entwickelt. Um einer Belastung des Metabolismus bei ungleicher Aufnahme dieser beiden entgegen gesetzt geladenen N-Formen zu entgegnen, müssen die Kapazitäten von Ammonium- und Nitrattransportsystemen eng koordiniert werden. Bei geringen Aussenkonzentrationen wird die Wurzelaufnahme von Ammonium über hochaffine AMT1-artige und von Nitrat über hochaffine NRT2-artige und niederaffine NRT1-artige Membrantransporter vermittelt. Dabei vermittelt der Transceptor NRT1.1 nicht nur den Transport sondern auch das ‚Sensing‘ von Nitrat, indem er das Expressionsniveau von NRT2- und AMT1-Transportergenen reguliert. Unsere bisherigen Experimente in Arabidopsis zeigen, dass eine amt-Vierfachmutante mit defekter Ammoniumaufnahme auf Nitrat oder Ammoniumnitrat besser wächst als der Wildtyp, während Influx- und Genexpressionsstudien auf regulatorische Komponenten deuten, die nicht durch die Sensingfunktion von NRT1.1 allein erklärt werden können. Daher ist das übergreifende Ziel dieses Antrags die regulatorischen Mechanismen zu untersuchen, die das Ammonium-zu-Nitrat Verhältnis bei der N-Aufnahme über die Wurzel steuern. Dazu wird i) die spezifische Rolle des Ammoniumtransporters AMT1.5 in der hochaffinen Ammoniumaufnahme in Anwesenheit von Nitrat aufgeklärt; ii) die regulatorische Funktion von N-Form-abhängigen pH-Wert-Veränderungen in der NRT1.1-abhängigen und -unabhängigen Regulation von NRT2- und AMT1-Genen ergründet; und iii) transkriptionale Regulatoren von NRTs und AMTs identifiziert und charakterisiert, die das Aufnahmeverhältnis von Ammonium zu Nitrat modulieren. Die erwarteten Ergebnisse sollen erklären, wie Pflanzen ein unausgewogenes Aufnahmeverhältnis der beiden N-Formen erkennen und Erkenntnisse liefern, wie die pflanzliche N-Ernährung verbessert werden kann.
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.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 27 |
| Wissenschaft | 1 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 27 |
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| Boden | 18 |
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