Projekte in den Förderprogrammen des BMEL, betreut durch den Projektträger BLE (PT BLE)
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| Titel: | Verbundprojekt: Steigerung der Trockenstressadaptation in Raps: Ertragsstabilität und Stresstoleranz als Selektionstargets für Optimierung via physiologische Phänotypisierung (STRESS-STOPP) - Teilprojekt D |
|---|---|
| Titel (englisch): | Collaborative project: Improvement of drought stress adaptation in rapeseed: Yield stability and stress tolerance as selection targets for optimisation via physiological phenotyping (STRESS-STOPP) - Subproject D |
| Akronym: | STRESS-STOPP |
| Beschreibung (dt.): | Als Folge von wiederholt trockenen Frühjahren bzw. Sommern verzeichnete der Winterrapsanbau in den vergangenen Jähren vielerorts schwere Ernteausfälle. Eine gezielte Züchtung zur Verbesserung der Ertragsstabilität unter Trockenstress ist jedoch aufgrund der geringen Heritabilität dieses Merkmalskomplexes äußerst schwierig und hängt sehr stark von einer hochwertigen Erfassung relevanter Zielmerkmale in großen Zuchtpopulationen ab. STRESS-STOPP verfolgt die Hypothese, dass eine extrem genaue Erfassung von bisher nicht berücksichtigten, trockenstressassoziierten 'physiologischen Phänotypen' sowie damit zusammenhängenden Genotyp*Umwelt-Reaktionen in geeigneten Zuchtpopulationen, unter Einsatz maschineller Lernverfahren zur Mustererkennung in leistungsrelevanten Phänotyp-, Genotyp- und Umweltdaten, zu einer erhöhten Selektionsgenauigkeit für die Ertragssicherheit von Winterraps in Trockenstressumwelten führen kann. |
| Beschreibung (engl.): | Winter oilseed rape suffered from severe crop losses in many regions of Germany and Europe in recent years as a result of repeated dry and hot spring and summer weather patterns. New, resilient cultivars are essential to overcome yield losses in the face of these challenges. However, targeted breeding to improve yield stability under drought stress is extremely difficult due to the low heritability of this trait complex and depends very much on high-quality recording of relevant target traits in large breeding populations. STRESS-STOPP pursues the hypothesis that an extremely accurate recording of previously ignored, drought-stress-associated 'physiological phenotypes' as well as related genotype-by-environment interactions in suitable breeding populations, using machine learning methods for pattern recognition in performance-relevant phenotype, genotype and environmental data, can lead to increased selection accuracy for the yield security of winter oilseed rape in drought-stress environments. |
| Laufzeit: | Beginn: 15.08.2023 / Ende: 14.08.2026 |
| Ausf. Einrichtung: | NPZ Innovation GmbH, Holtsee |
| Themenfelder: | Pflanzenzüchtung, plant breeding |
| Förderprogramme: | Ackerbaustrategie |
| Schlagworte: | Ackerbau, crop production, Raps, rape seed, Öl- und Faserpflanzen, oil and fibre plants, Abiotischer Stress, abiotic stress, Klimaanpassung, climate change adaptation |
| Förderkennzeichen: | 28AD102D21 |
| Dokument zum Download: | Kein Dokument vorhanden! |
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