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Genomic Prediction: Vorhersage von Blüte und Ertrag mittels SNP- und Metaboliten-Analyse in der Gerstenpopulation HEB-25 zur Beschleunigung des Züchtungsprozesses
Finanzierung:
EU - EFRE Sachsen-Anhalt ;
 
EUROPÄISCHE UNION - EFRE -  Europäischer Fonds für regionale Entwicklung
Im Rahmen des Verbundprojektes sollen die Expertisen der AG Pillen und der AG Junker an der Martin-Luther Universität gebündelt werden, um am Model der Gerste eine Nutzung der allelischen Diversität der verwandten Wildgersten in der modernen Züchtung zu prüfen. Dazu soll die weltweit erste multiparentale Wildgerstenpopulation HEB-25, (i) mittels SNP-Analyse und Metabolitenprofilierung charakterisiert werden, um anschließend einerseits (ii) QTLs und Kandidatengene mittels GWAS zu lokalisieren, welche die quantitative Expression der geprüften Entwicklungs- und Ertragsparameter sowie der untersuchten Metabolite regulieren. Andererseits soll (iii) mittels des Genomic Predictions, basierend auf SNP und Metabolitendaten eine nichtinvasive, frühzeitige Vorhersage der geprüften Entwicklungs- und Ertragsparameter während des Züchtungsprozesses getestet werden.

Anmerkungen

Projektpartner: Prof. Dr. Björn Junker, MLU Halle, Dr. Monika Spiller, Syngenta Seeds GmbH, Bad Salzuflen

Schlagworte

Genomic prediction, Gerste, Metabolitenprofilierung, Nested association mappping (NAM), Wildgerste
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