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Fusarien-Resistenz bei Mais: Genetische Analyse mittels komplementärer Kartierungsansätze und züchterische Verbesserung durch genomische Selektion

Subject Area Plant Breeding and Plant Pathology
Term from 2012 to 2017
Project identifier Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 214456196
 
Kolbenfäule, hervorgerufen durch den Pilz Fusarium graminearum, stellt eine ernste Bedrohung für den Maisanbau in Mitteleuropa dar. Ziele des beantragten Projektes sind: (i) die genetischen Grundlagen (inklusive einer Suche nach Kandidatengenen) für die Fusarien-Resistenz bei Mais zu erforschen, (ii) Material für eine Feinkartierung von QTL-Regionen aufzubauen, und (iii) alternative Selektionsverfahren zur Verbesserung dieses Merkmals miteinander zu vergleichen. Mit Hilfe einer hochdichten Markerkarte und bereits vorhandener phänotypischer Daten von 704 DH-Linien aus 5 biparentalen Kreuzungen sollen QTL für Fusarien-Resistenz und Blühdatum mit avancierten statistischen Verfahren kartiert und hinsichtlich ihrer Genwirkungsweise, insbesondere epistatischer Interaktionen, charakterisiert werden. Parallel wird mit einem Satz von 200 Inzuchtlinien eine genomweite Assoziationskartierung durchgeführt und die identifizierten SNP-Marker mit den QTL-Ergebnissen verglichen. Ferner werden für zwei bereits identifizierte QTL-Regionen nahezu isogene Linien (NIL) aufgebaut, um die gefundenen QTLs zu validieren und Material für eine Feinkartierung und spätere Klonierung von Genen aufzubauen. Die experimentellen Daten der 704 DH-Linien und 200 Inzuchtlinien werden außerdem dazu verwendet, um die Aussichten der genomischen Selektion für Merkmale mittlerer genetischer Komplexität zu erforschen und verschiedene biometrische Methoden zur Berechnung der Vorhersagewerte miteinander zu vergleichen. Insbesondere soll der erwartete Selektionserfolg unter (i) genomischer Selektion, (ii) marker-gestützter Selektion und (iii) phänotypischer Selektion berechnet werden, um daraus Empfehlungen für die züchterische Verbesserung der Fusarien-Resistenz abzuleiten.
DFG Programme Research Grants
Participating Person Professor Dr. Thomas Miedaner
 
 

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