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Institut für Bio- und Geowissenschaften

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CROP.SENSe.net GS5

Trockenstress-Toleranz in Gerste

Die gekoppelte Untersuchung von Wurzel- und Sprosswachstum in Laborsituationen unter Anlegung von Trockenstress ermöglicht eine hoch effiziente Selektion besonders erfolgversprechender Linien für die weitere züchterische Bearbeitung. Da in Zukunft die genetische Auflösung von Merkmals-Marker-Assoziationen nicht mehr durch die genetischen Marker (Genotypisierung), sondern durch die Merkmalserfassung (Phänotypisierung) bestimmt wird, ist es von großer Bedeutung, die Leistungsfähigkeit der Phänotypisierung zu steigern. Dies geschieht im Rahmen dieses Projektes durch eine Weiterentwicklung der Analysen und Monitoring-Konzepte hinsichtlich Wurzelwachstum, Charakterisierung der Wurzel-Architektur, Sprosswachstum und -Architektur sowie eine damit integrierte Analyse der Chlorophyll-Fluoreszenz-Signatur, die die Leistungsfähigkeit des photosynthetischen Apparats charakterisiert.

Das Vorhaben zielt in drei Kernbereichen darauf ab, das wissenschaftliche Verständnis von Trockenstresstoleranz in Gerste zu verbessern:

  • verbessertes Verständnis des Zusammenhangs zwischen Wurzelsystemarchitektur und Trockenstress-Toleranz
  • Erhebung von Parametern, die das Wurzelwachstum charakterisieren, Analyse des Wachstums des Sprosses sowie dessen Photosynthese unter Trockenstress und unter Kontrollbedingungen
  • Erarbeitung eines Konzepts , das es erlaubt, in zukünftigen Analysen zielgerichtet diejenigen, nicht-invasiv erfassbaren Parameter der Charakterisierung von Wurzel- und Spross-Morphologie sowie von deren Wachstum zu selektieren, die es erlauben, in Stressanalysen möglichst effizient genetisches Material mit besonders günstigen Eigenschaften zu identifizieren.

Hierfür werden Zustände in Einzelpflanzen und Pflanzenbeständen unter Hochdurchsatzbedingungen (High Throughput Screening) und in mechanistischen Analysen (Deep Phenotyping) charakterisiert. Es erfolgt eine Neu- und Weiterentwicklung und Anwendung von Sensorik an die relevanten Fragestellungen in angepasster räumlicher und zeitlicher Auflösung sowie eine Neu- und Weiterentwicklung von Auswerteverfahren komplexer Datensätze aus zerstörungsfreien Messungen an Einzelpflanzen und in größeren Populationen.

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