Record #348581 - GSI Repository

DFG project G:(GEPRIS)529673439

Entwicklung von Modellen zur genomischen Vorhersage in Kombination mit Wetter- und Bodenwasserinformationen in Zuckerrüben

Coordinator	Professor Dr. Hans-Peter Piepho
Grant period	2023 -
Funding body	Deutsche Forschungsgemeinschaft
	DFG
Identifier	G:(GEPRIS)529673439

Note: Finlay-Wilkinson Regression ist eine populäre Methode zur Analyse von Genotyp-Umwelt Interaktionen in Versuchsserien in der Pflanzenzüchtung und im Sortenprüfungswesen. Diese Methode beinhaltet eine Regression auf das Umweltmittel, berechnet als Durchschnitt aller Genotypmittelwerte. Das Umweltmittel ist ein Index für die Ertragsfähigkeit einer Umwelt, welche durch eine Vielzahl von Faktoren bestimmt wird. Es wird in letzter Zeit zunehmend möglich, die Prüfumwelten explizit durch eine große Zahl von Umweltkovariablen zu charakterisieren. Daher besteht ein gesteigertes Interesse, den Umweltindex durch eine explizite Regression auf Umweltkovariablen zu ersetzen. Dieses Projekt entwickelt einen statistischen Modellierungsansatz für diesen Zweck und implementiert diesen in einem kommerziellen Züchtungsprogramm für Zuckerrüben. Der Fokus liegt dabei auf Modellen mit einer geringen Zahl von Parametern, welche es erlauben, den Umweltindex durch eine Regression auf synthetische Kovariablen zu ersetzen, welche als Linearkombination der direkt messbaren Umweltkovariablen berechnet werden können. Verschiedene Methoden werden verwendet, um diese synthetischen Umweltkovariablen zu ermitteln. Eine größere Zahl von Umweltkovariablen für Wetterbedingungen und die Bodenwasserversorgung wird hierfür mittels Sensoren an zehn Standorten erfasst und für die Berechnung dieser Indices verwendet, welche den für die genomische Vorhersage der Leistung von Hybriden in einem Zuckerrübenzuchtprogramm eingesetzt werden. Wir werden außerdem einen Ansatz entwickeln, der es erlaubt, phänotypische Leistungsdaten zu den Elternlinien der Hybriden zur Verbesserung der Vorhersage der Hybriden einzusetzen.

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Record created 2024-01-20, last modified 2024-09-28

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