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Projekt
Die CARRARA-Pipeline: Nutzung von Machine-learning-Methoden für die automatische Artabgrenzung in intensiv hybridisierenden Pflanzengattungen anhand von Herbarbelegen
Fachliche Zuordnung
Evolution und Systematik der Pflanzen und Pilze
Förderung
Förderung seit 2020
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 447015552
Polyploidie und Hybridisierung stellen herausragende Prozesse bei der Entstehung neuer Arten und in der Evolution der Blütenpflanzen dar. Während wir uns in der ersten Projektphase des SPP Taxon-Omics damit beschäftigt haben, Lösungsmöglichkeiten für die Artabgrenzung in Polyploidkomplexen (am Beispiel der Gattung Leucanthemum Mill.) zu erarbeiten, wendet sich der vorliegende Projektantrag den noch komplexeren Fragen der objektiven und durch Machine-learning-Verfahren beschleunigten, automatischen Artabgrenzung in intensiv hybridisierenden Pflanzengattungen zu. In unserem Forschungsansatz verzichten wir bewusst auf die Durchführung von Sammelreisen, um durch die Beschränkung auf Herbarmaterial realistische Verfahrensweisen für den Einsatz von Museumsmaterial in modernen taxonomischen Arbeiten aufzuzeigen und zu implementieren. Für die molekulargenetische Analyse werden wir hierbei das hyRADseq-Verfahren verwenden und deren Ergebnisse mit der automatischen Erfassung von morphologischen Merkmalen und der Rekonstruktion von öko-klimatologischen Nischen zu einem Gesamtansatz für die Artabgrenzung verbinden (die CARRARA-Pipeline). Unser Ansatz wird dabei in drei Gattungen der Korbblütler (Compositae, Asteraceae) veranschaulicht und getestet werden, die sich durch ihre kritische Taxonomie auszeichnen, die auf umfangreiche Hybridbildung zurückzuführen ist: das Senecio nemorensis Syngameon (8 Arten; Europa), die Gattung Rhodanthemum B.H.Wilcox et al. (15 Arten; Nord-West-Afrika), und die Gattung Baccharis L. in Chile (14 Arten, 26 beschriebene Hybridkombinationen).
DFG-Verfahren
Schwerpunktprogramme
