Mais
MAZE - Verbesserung quantitativer Merkmale durch Erschließung genomischer und funktionaler Diversität aus Mais Landrassen
Fabio Guffanti, Sebastian Urzinger, Yan-Cheng Lin, Clara Polzer, Michelle Teran, Chris-Carolin Schön
Projektkoordination: Ulrike Utans-Schneitz
Laufzeit: 1.10.2016 - 31.01.2020 (Phase 1), 1.02.2020 - 31.01.2023 (Phase 2), 1.02.2023 - 31.01.2026 (Phase 3)
Projektpartner:
Frank Hochholdinger, Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn
Klaus Mayer, Georg Haberer, Manuel Spannagl, Helmholtz Zentrum München
Kerstin Nagel, Forschungszentrum Jülich
Andreas Weber, Peter Westhoff, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf
Sebastian Schultheiss, Computomics GmbH
Milena Ouzunova, KWS SAAT SE & Co. KGaA
Projektträger: Projektträger Jülich
Förderung: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Projektbeschreibung (Phase 3):
Das Projekt MAZE hat zum Ziel Mais-Landrassen als Quelle neuer Diversität zugänglich zu machen. Die Aufklärung von Struktur-Funktionsbeziehungen auf Basis von DNA und Protein Polymorphismen ist ein zentraler Baustein der wissensbasierten Pflanzenzüchtung. Aufbauend auf den bisher in MAZE erzielten Ergebnissen sollen genomische Regionen, die Merkmale wie frühe Jugendentwicklung, Wurzelmorphologie und Trockentoleranz bestimmen, molekular charakterisiert werden. Unser Ziel ist, die Funktion der beteiligten Gene zu verstehen und im verfügbaren Genpool des Mais Allele zu identifizieren, die die Zielmerkmale positiv beeinflussen. Dafür haben wir in MAZE eine effiziente Analysepipeline für die Identifizierung und funktionale Validierung von Kandidatengenen entwickelt. Es sollen nun die entsprechenden genomischen Regionen mittels Feinkartierung auf wenige Kandidatengene eingegrenzt werden. Für europäisches Flintmaterial werden wir die bestehende Analysepipeline um einen Transkriptom-Atlas erweitern, um die prädiktive funktionale Analyse des Flintmais-Genoms spezifisch und im Pangenom Kontext weiterzuentwickeln. Die Erweiterung der genetischen Diversität von quantitativen Merkmalen im Zuchtmaterial erfordert die rekurrente Populationsverbesserung. Genombasierte Methoden erlauben die Dauer von Selektionszyklen zu verkürzen und die Anzahl der Selektionskandidaten massiv zu erhöhen. In MAZE wurde ein genombasiertes Rapid Cycling Selektionsschema etabliert. Die daraus resultierenden Ergebnisse sollen genutzt werden, um das Potenzial der genombasierten rekurrenten Selektion in Landrassen abzuschätzen und eine Kosten-Nutzen Analyse für die züchterische Nutzung zu liefern. Weiterhin erwarten wir Erkenntnisse zu genetischen Mechanismen, die dem Selektionsgewinn bei Landrassen zugrunde liegen. Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse werden die genombasierte Vorzüchtung und ihre Implementierung in der Entwicklung von Elitesorten optimiert.
Mehr Informationen: www.europeanmaize.net