Projekte in den Förderprogrammen des BMEL, betreut durch den Projektträger BLE (PT BLE)
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| Titel: | Verbundprojekt: Nutzung von Big Data in Weizen zur Präzisionszüchtung (BigData) - Teilprojekt 1 |
|---|---|
| Titel (englisch): | Collaborative project: Use of Big Data in Wheat for Precision Breeding (BigData) - Subproject 1 |
| Akronym: | Weizen 2.0 |
| Beschreibung (dt.): | Für die wissensbasierte Züchtung von resilienten Weizensorten sind umfangreiche phänotypische und genomische Daten (Big Data) eine wichtige Voraussetzung. Das Hauptanliegen des Forschungsvorhabens ist es, das Potenzial von Big Data für die Züchtung von leistungsfähigen Sorten angesichts des Klimawandels zu erschließen. In einer Vielzahl von Forschungs- und Züchtungsvorhaben werden wertvolle Daten von Weizenpopulationen einiger hundert bis weniger tausend Genotypen (Small Data) erhoben, die zu unterschiedlichen Teilaspekten der Züchtung von leistungs- und widerstandsfähigen Sorten beitragen. Um die Ebene von Big Data zu erreichen, müssen diese unterschiedlichen, projektspezifischen Datensätze integriert werden. Dazu sind zwei Schritte erforderlich: Zuerst müssen die Daten Qualitätsanalysen, Harmonisierung und Kuration unterzogen werden. In einem zweiten Schritt sind substanzielle Innovationen in der biometrischen Analyse heterogener phänotypischer und genomischer Daten und in genomweiten Vorhersage- und Kartierungsverfahren erforderlich. Das Projektvorhaben vereint Partner aus Wissenschaft und Industrie mit weltweit einzigartigem Know-how in der Züchtungsinformatik und Weizenzüchtung. |
| Beschreibung (engl.): | Extensive phenotypic and genomic data (Big Data) are an important prerequisite for the knowledge-based breeding of resilient wheat varieties. The main objective of the research project is to exploit the potential of Big Data for the breeding of efficient varieties to face the challenges of the climate change. In a large number of research and breeding projects, valuable data from wheat populations of several hundred to a few thousand genotypes (small data) have been collected, which contribute to various aspects of breeding efficient and resistant varieties. In order to reach the level of Big Data, these different, project-specific data sets must be integrated. This requires two steps: First, the data must be subjected to quality analysis, harmonization and curation. In a second step, substantial innovations are required in the biometric analysis of heterogeneous phenotypic and genomic data and in genome-wide prediction and mapping techniques. The project combines partners from science and industry with worldwide unique know-how in breeding informatics and wheat breeding. |
| Laufzeit: | Beginn: 01.02.2020 / Ende: 31.01.2025 |
| Ausf. Einrichtung: | Gemeinschaft zur Förderung von Pflanzeninnovation e.V. (GFPi), Bonn |
| Themenfelder: | Pflanzenzüchtung, plant breeding |
| Förderprogramme: | Programm zur Innovationsförderung des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft |
| Schlagworte: | Digitalisierung, Digitale Welt, digital world, Ackerbau, crop production, Weizen, wheat, Datenmanagement, data management, Modellierung, modeling, Klimaanpassung, climate change adaptation |
| Förderkennzeichen: | 2818408ANZ |
| Dokument zum Download: | Kein Dokument vorhanden! |
Kontakt: |
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