Projekte in den Förderprogrammen des BMLEH, betreut durch den Projektträger BLE (PT BLE)
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| Titel: | Verbundprojekt: Zuchtoptimierung von Honigbienen in der ökologischen Imkerei mit Hilfe von Sensoren (Breedwatch) - Teilprojekt A |
|---|---|
| Titel (englisch): | Collaborative project: Breeding optimisation of honey bees in organic beekeeping using sensors (Breedwatch) - subproject A |
| Akronym: | Breedwatch |
| Beschreibung (dt.): | Ziel des Vorhabens ist die Optimierung der Zuchtauslese mit Hilfe von Sensoren bei Honigbienen zur Verbesserung der Bienengesundheit und Produktivität. Die aus Asien eingeschleppte Varroamilbe stellt zur Zeit eines der größten Probleme in der Bienenzucht dar. Unbehandelt führt diese Parasitose in der Regel zum Tod der Bienenvölker. Die Bekämpfung erfolgt im Wesentlichen mit chemischen Mitteln, in der ökologischen Imkerei mit wenig selektiven organische Säuren und ätherische Ölen, was einerseits die Vitalität der Völker, andererseits auch die gesamte Imkerbranche über wiederkehrende Mittel- und Arbeitskosten belastet. Der Ansatzpunkt 'Prävention durch Zucht auf Selektionsmerkmale', wie z.B. varroasensitives Hygieneverhalten (VSH) und geringe Varroa-Reproduktion (SMR), hat hier entscheidende ökonomische Bedeutung und somit Hebelwirkung zur nachhaltigen Entlastung der gesamten Imkerbranche. Allerdings benötigt die erfolgreiche Zuchtarbeit und die darin beinhaltende Zuchtwertschätzung bei Honigbienen solides Fachwissen und zeitintensiven Einsatz des Züchters. Auch regelmäßige intensive Kontrollen zur Begutachtung des Zustands des jeweiligen Zuchtvolkes durch den Züchter sind zwar nötig, aber für die Gesundheit des Volkes abträglich. Der Einsatz von Sensorik zur Unterstützung der Zuchtauslese bietet hier ein erhebliches Potential gegenüber dem herkömmlichen Zuchtmanagement, den Zuchtfortschritt zu beschleunigen und zu verbessern. Ziele des Vorhabens ist die Optimierung der Zuchtarbeit durch das Identifizieren von objektiven Indikatoren durch KI-gestützte Datenexploration. Dafür werden Zuchtvölker kontinuierlich sensorisch überwacht und mit den vom Züchter erfassten Zuchtmerkmalen korreliert. Neben allgemeinen Parametern wie Volksstärke und Entwicklung werden VSH, SMR, Schwarmneigung und Winterbrutneigung untersucht, um einen verbesserten Zuchtfortschritt zu ermöglichen. |
| Beschreibung (engl.): | The aim of the project is the optimization of breeding selection with the help of sensors in honey bees to improve bee health and productivity. The varroa mite introduced from Asia is currently one of the biggest problems in beekeeping. Untreated, this parasitosis usually leads to the death of bee colonies. The control is mainly done with chemical means, in organic beekeeping with less selective organic acids and essential oils, which on the one hand burdens the vitality of the colonies and on the other hand the whole beekeeping industry through recurring costs of means and labor. The starting point 'prevention by breeding for selection characteristics', such as varroa-sensitive hygiene behaviour (VSH) and low varroa reproduction (SMR), has decisive economic significance here and thus leverage effect for the sustainable relief of the entire beekeeping sector. However, the successful breeding work and the breeding value estimation of honey bees requires solid expert knowledge and time-consuming efforts of the breeder. Also regular intensive controls to assess the condition of the respective breeding colony by the breeder are necessary, but detrimental to the health of the colony. The use of sensor technology to support breeding selection offers considerable potential here compared to conventional breeding management to accelerate and improve breeding progress. The aim of the project is to optimize breeding work by identifying objective indicators through AI-supported data exploration. For this purpose, breeding populations are continuously monitored by sensors and correlated with the breeding traits recorded by the breeder. In addition to general parameters such as population strength and development, VSH, SMR, swarm tendency and winter breeding tendency are investigated to enable improved breeding progress. |
| Ergebnis (dt.): | Innerhalb des Projektvorhabens wurde ein neuartiges Vor-Ort-Analysekit in Form eines Lateral-Flow-Assays (LFA) zur sensitiven und sicheren Diagnose der bakteriellen Infektionskrankheiten Amerikanische- (AFB) und Europäische (EFB) Faulbrut bei Honigbienen entwickelt und optimiert. Der Schnelltest ist in der Lage, die zwei hauptsächlich vorkommenden Genotypen des AFB-Erregers ERIC I und ERIC II zu differenzieren. Die schnelle Vor-Ort Diagnose und genotypische Unterscheidung ist für die Maßnahmenergreifung aufgrund der unterschiedlichen Virulenz für Bienenvölker relevant, beschleunigt die Bekämpfung der Faulbrut und verringert so wirtschaftliche Verluste im Imkereisektor. Im Verlauf des Vorhabens wurden die LFAs mit in-vitro infizierten Larven, sowie mit unterschiedlichen im Feld gesammelten Probenmaterialien evaluiert. Außerdem wurde ein neuartiges Probennahmetool entworfen, welches eine reproduzierbare Probenapplikation ermöglicht und so häufigen Anwenderfehlern vorbeugt. |
| Ergebnis (engl.): | Within the project, a novel on-site analysis kit in the form of a lateral flow assay (LFA) was developed and optimized for the sensitive and reliable diagnosis of the bacterial infectious diseases American foulbrood (AFB) and European foulbrood (EFB) in honey bees. The rapid test is able to differentiate between the two main genotypes of the AFB pathogen ERIC I and ERIC II. The rapid on-site diagnosis and genotypic differentiation is relevant for taking measures due to the different virulence for bee colonies, accelerates the control of foulbrood and thus reduces economic losses in the beekeeping sector. In the course of the project, the LFAs were evaluated with in-vitro infected larvae as well as with different sample materials collected in the field. In addition, a novel sampling tool was designed, which enables reproducible sample application and thus prevents frequent user errors. |
| Laufzeit: | Beginn: 02.02.2021 / Ende: 31.03.2024 |
| Ausf. Einrichtung: | Universität Kassel - Fachbereich 11 Ökologische Agrarwissenschaften - Fachgebiet Agrartechnik, Witzenhausen |
| Themenfelder: | Tierzucht, animal breeding |
| Förderprogramme: | Programm zur Innovationsförderung des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft |
| Schlagworte: | Verarbeitung, processing, Tierzucht, animal breeding, Tiergesundheit, animal health, Digitalisierung, Digitale Welt, digital world, Prävention, Prevention, Haltungsverfahren/Haltungstechnik, husbandry techniques, Bienen, bees, Bienen, bees, Tierseuchen, epizootic, Datenmanagement, data management |
| Förderkennzeichen: | 281C304A19 |
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Weizen Stroh
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"Kleegras und Grünland"
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