PflanzenFachagentur Nachwachsende Rohstoffe e. V.

 

Projekte - Details

Verbundvorhaben: Sensorbasierte Präzisionszüchtung von Triticale als ressourceneffiziente Rohstoffpflanze (SENSELGO); Teilvorhaben 1: Phänotypisierung, Genomik und Merkmalsvorhersage - Akronym: SENSELGO

Anschrift
Universität Hohenheim - Landesanstalten & Versuchsstation - Landessaatzuchtanstalt
Fruwirthstr. 21
70599 Stuttgart
Kontakt
Dr. Tobias Würschum
Tel: +49 711 459-22687
E-Mail schreiben
FKZ
22024515
Anfang
15.03.2017
Ende
31.12.2020
Aufgabenbeschreibung
Das vorgeschlagene Projekt dient der Weiterentwicklung und Optimierung der sensorbasierten Präzisionsphänotypisierung für die Pflanzenzüchtung sowie der Etablierung von Triticale als Rohstoffpflanze. Dabei wird eine Kombination von sensorbasierter Feldphänotypisierung und Genomik eingesetzt um eine Steigerung des Biomasseertrags und die zielgerichtete Verbesserung von dessen Komponenten zu erreichen. Desweiteren erfolgt eine direkte und indirekte Selektion auf die Ressourceneffizienz von Triticale, insbesondere die Verbesserung der Stickstoffeffizienz. Das Projektvorhaben gliedert sich in folgende Komponenten: (1) eine praxisrelevante Population von 1.000 aus aktuellen Zuchtprogrammen stammenden Triticalelinien aufzubauen und mit genomweiten Markern sowie für Kandidatengene zu genotypisieren, (2) neue, zu den bisher verwendeten komplementäre Sensoren mit Selektivität für bisher überhaupt nicht erfasste pflanzenphysiologische Parameter ins Sensormodul der BreedVision Phänotypisierungsplattform zu integrieren und an Triticale, Weizen und Roggen zu evaluieren, (3) ein neues Sensormodul zur Erfassung der Bestandesdichte zu entwickeln und ebenfalls an Triticale, Weizen und Roggen zu evaluieren, (4) das BreedVision System neben der kontinuierlichen Messfahrt zu erweitern für statische Messungen im Stop-and-Go Messmodus, (5) die BreedVision Platform zur Erfassung und Vorhersage des Biomasseertrags sowie für bisher nicht erfasste, für die Ertragsbildung relevante Komponenten, wie die Bestandesdichte und die Pflanzenphysiologie, in der etablierten Triticalepopulation zu nutzen, (6) die Effizienz von Triticalegenotypen unter reduziertem Stickstoff- und Pestizideinsatz zu evaluieren, und (7) die gewonnenen Daten zur prädiktiven Züchtung von Triticale als ressourceneffiziente Rohstoffpflanze zu nutzen.
Stichworte
Digitalisierungsprojekt

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Basisdaten Nachwachsende Rohstoffe