Fachagentur Nachwachsende RohstoffeEin Projektträger des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft

 

Projektverzeichnis - Details

Verbundvorhaben: Nutzung von DIVersität zur Entwicklung von GPS-Roggen mit Hilfe von genomischen und spektrometrischen Technologien; Teilvorhaben 1: KWS Lochow GmbH - Akronym: RoggenDIV

Anschrift
KWS LOCHOW GMBH
Ferdinand-von-Lochow-Str. 5
29303 Bergen
Projektleitung
Dr. Andres Gordillo
Tel: +49 5051 477343
E-Mail schreiben
FKZ
22012515
Anfang
01.04.2017
Ende
31.03.2020
Aufgabenbeschreibung
Voraussetzung für die Erzielung von Zuchtfortschritt für komplexe Merkmale, wie etwa Biomasse- und Kornleistung, ist eine ausreichend hohe genetische Diversität im Zuchtmaterial sowie Methoden zur effizienten Erschließung und Nutzung dieser Diversität. Allele, die bisher nicht in den selbstfertilen Genpools vorhanden sind, müssen aus ansonsten wenig leistungsfähigen, genetischen Ressourcen eingelagert werden. Dies ist in akzeptablen Zeiträumen mit molekularen Markern und Hochdurchsatz-Technologien für die Phänotypisierung wie etwa der Hyperspektraltechnik möglich. Übergeordnetes wissenschaftliches Ziel dieses Projektes ist die genomweite Suche nach quantitative trait loci (QTL) und ihre Lokalisation mittels Assoziationskartierung für agronomisch wichtige Merkmale der Korn- und Biomasseleistung. Neben der Vorhersage über eine Assoziationskartierung lassen sich auch genomische Indizes bilden, die im Rahmen der genomischen Vorhersage verwendet werden. In einem synergistischen Konzept können genomische und spektrometrische Indizes mit direkt erfassten agronomischen Merkmalen wie dem Biomasse-und Korn-Ertrag zu einem übergeordneten Selektionskriterium für die Entwicklung von Ganzpflanzensilage (GPS) -Hybriden gebündelt werden. Um effizient Biomasse-Roggen für den einheimischen Markt zu entwickeln, sind folgende Schritte nötig: (A) Durchführung von mehrortigen und mehrjährigen Feldprüfungen von 1.040 Nachkommen vorgeprüfter Elite-Elternlinien: (B) Assoziationskartierung von Biomasse- und Kornertragsleistung, Entwicklung genomischer Indizes; (C) Erfassung von Hyperspektral-Daten anhand mehrerer Drohnenüberflüge während der Vegetationsperiode und Entwicklung spektrometrischer Indizes; (D) Zusammenfassende Analyse der Daten aller Arbeitsbereiche zur Vorhersage relevanter GPS-Eigenschaften.

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