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Entwicklung von Modellen zur genomischen Vorhersage in Kombination mit Wetter- und Bodenwasserinformationen in Zuckerrüben

Fachliche Zuordnung Pflanzenzüchtung, Pflanzenpathologie
Förderung Förderung seit 2023
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 529673439
 
Finlay-Wilkinson Regression ist eine populäre Methode zur Analyse von Genotyp-Umwelt Interaktionen in Versuchsserien in der Pflanzenzüchtung und im Sortenprüfungswesen. Diese Methode beinhaltet eine Regression auf das Umweltmittel, berechnet als Durchschnitt aller Genotypmittelwerte. Das Umweltmittel ist ein Index für die Ertragsfähigkeit einer Umwelt, welche durch eine Vielzahl von Faktoren bestimmt wird. Es wird in letzter Zeit zunehmend möglich, die Prüfumwelten explizit durch eine große Zahl von Umweltkovariablen zu charakterisieren. Daher besteht ein gesteigertes Interesse, den Umweltindex durch eine explizite Regression auf Umweltkovariablen zu ersetzen. Dieses Projekt entwickelt einen statistischen Modellierungsansatz für diesen Zweck und implementiert diesen in einem kommerziellen Züchtungsprogramm für Zuckerrüben. Der Fokus liegt dabei auf Modellen mit einer geringen Zahl von Parametern, welche es erlauben, den Umweltindex durch eine Regression auf synthetische Kovariablen zu ersetzen, welche als Linearkombination der direkt messbaren Umweltkovariablen berechnet werden können. Verschiedene Methoden werden verwendet, um diese synthetischen Umweltkovariablen zu ermitteln. Eine größere Zahl von Umweltkovariablen für Wetterbedingungen und die Bodenwasserversorgung wird hierfür mittels Sensoren an zehn Standorten erfasst und für die Berechnung dieser Indices verwendet, welche den für die genomische Vorhersage der Leistung von Hybriden in einem Zuckerrübenzuchtprogramm eingesetzt werden. Wir werden außerdem einen Ansatz entwickeln, der es erlaubt, phänotypische Leistungsdaten zu den Elternlinien der Hybriden zur Verbesserung der Vorhersage der Hybriden einzusetzen.
DFG-Verfahren Sachbeihilfen
 
 

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