Abstract:

Die moderne Landwirtschaft befindet sich in einem komplexen Spannungsfeld: einerseits müssen die Erträge immer weiter gesteigert werden um die wachsende Weltbevölkerung zu speisen, auf der anderen Seite verlangt die Bevölkerung aufgrund des gestiegenen Umwelt- und Gesundheitsbewusstseins eine Reduktion des Pestizideinsatzes. Um diesen Ansprüchen gerecht zu werden, forscht man weltweit an alternativen Möglichkeiten, um Nutzpflanzen vor Schädlingen zu schützen. Auch Valentin Hinterberger forscht als Doktorand am Leibniz-Institut für Pflanzengenetik und Kulturpflanzenforschung an diesem Thema: er sucht nach Genen, die Weizen ohne zusätzlichen Einsatz chemischer Fungizide resistent gegenüber Mehltau machen. Dieser Pilz ist hochinfektiös und kann ein Weizenfeld in kurzer Zeit befallen und dadurch den Ertrag signifikant mindern. Wie Valentin bei seiner Arbeit methodisch vorgeht und vor welchen Herausforderungen die Agrarwissenschaft bei der Entwicklung der Landwirtschaft der Zukunft steht erfahrt ihr in dieser Episode.

 

Sendungstranskript:

Wird nachgereicht.

 

Links:

IPK Gatersleben

Agraratlas 2019 (PDF)

Landwirtschaftskammern: Landwirtschaft im Klimawandel (PDF)

Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft: Landwirtschaft verstehen (PDF)

Uni Konstanz: Süßgräser (PDF)

Uni Ulm: Allgemeine Botanik (PDF)

Uni Ulm: Süßgräser

FH Lipppe: Pestizide (PDF)

Amtliche Liste der in Deutschland zugelassenen Pflanzenschutzmittel

Uni Bochum: Morphologie und Systematik der Pflanzen (PDF)

Wikipedia: Fungizide

Wikipedia: Mehltau

Uni Trier: Grundlagen der Genetik (PDF)

Uni Leipzig: Grundlagen der Pflanzenzüchtung (PDF)

Uni Mainz: Gensequenzierung (PDF)

Uni Mainz: Evolutionstheorie (PDF)

Uni Leipzig: Genetische Diversität (PDF)

Uni Leipzig: Genomweiste Assoziationsstudien/ Statistische Genomik (PDF)

Uni Lüneburg: Epigenetik (PDF)

 

Literatur:

Al-Ajlan, Amani; El Allali, Achraf (2018): CNN-MGP: Convolutional Neural Networks for Metagenomics Gene Prediction. In: Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. DOI: 10.1007/s12539-018-0313-4.

Alipanahi, Babak; Delong, Andrew; Weirauch, Matthew T.; Frey, Brendan J. (2015): Predicting the sequence specificities of DNA- and RNA-binding proteins by deep learning. In: Nature Biotechnology 33 (8), S. 831. DOI: 10.1038/nbt.3300.

Appels, Rudi; Eversole, Kellye; Feuillet, Catherine; Keller, Beat; Rogers, Jane; Stein, Nils et al. (2018): Shifting the limits in wheat research and breeding using a fully annotated reference genome. In: Science (New York, N.Y.) 361 (6403). DOI: 10.1126/science.aar7191.

Bonjean, Alain P.; Angus, William J. (Hg.) (2011): The world wheat book. A history of wheat breeding.

Brown, A. H. D. (1989): Core collections: a practical approach to genetic resources management. In: Genome 31 (2), S. 818–824. DOI: 10.1139/g89-144.

Chen, X. M.; Luo, Y. H.; Xia, X. C.; Xia, L. Q.; Chen, X.; Ren, Z. L. et al. (2005): Chromosomal location of powdery mildew resistance gene Pm16 in wheat using SSR marker analysis. In: Plant Breeding 124 (3), S. 225–228. DOI: 10.1111/j.1439-0523.2005.01094.x.

CURTIS, D.; NORTH, B. V.; SHAM, P. C. (2001): Use of an artificial neural network to detect association between a disease and multiple marker genotypes. In: Annals of Human Genetics 65 (1), S. 95–107. Online verfügbar unter https://www.cambridge.org/core/services/aop-cambridge-core/content/view/07BA3D55807A2859018112464F0C2FE1/S0003480000008484a.pdf/div-class-title-use-of-an-artificial-neural-network-to-detect-association-between-a-disease-and-multiple-marker-genotypes-div.pdf.

Stuke; H. Fehrmann (1988): Pflanzenpathologische Aspekte bei Sortenmischung im Weizenbau / Plant pathological aspects in wheat cultivar mixtures. In: Zeitschrift für Pflanzenkrankheiten und Pflanzenschutz / Journal of Plant Diseases and Protection 95 (5), S. 531–543. Online verfügbar unter http://www.jstor.org/stable/43386634.

Gao, Liangliang; Turner, M. Kathryn; Chao, Shiaoman; Kolmer, James; Anderson, James A. (2016): Genome Wide Association Study of Seedling and Adult Plant Leaf Rust Resistance in Elite Spring Wheat Breeding Lines. In: PloS one 11 (2), e0148671. DOI: 10.1371/journal.pone.0148671.

Huang, Xiu-Qiang; Röder, Marion S. (2004): Molecular mapping of powdery mildew resistance genes in wheat. A review. In: Euphytica 137 (2), S. 203–223. DOI: 10.1023/B:EUPH.0000041576.74566.d7.

Kang, Hyun Min; Zaitlen, Noah A.; Wade, Claire M.; Kirby, Andrew; Heckerman, David; Daly, Mark J.; Eskin, Eleazar (2008): Efficient control of population structure in model organism association mapping. In: Genetics 178 (3), S. 1709–1723. DOI: 10.1534/genetics.107.080101.

Kiær, Lars P.; Skovgaard, Ib M.; Østergård, Hanne (2009): Grain yield increase in cereal variety mixtures: A meta-analysis of field trials. In: Field Crops Research 114 (3), S. 361–373. DOI: 10.1016/j.fcr.2009.09.006.

Kumar, K.; Xi, K.; Turkington, T. K.; Tekauz, A.; Helm, J. H.; Tewari, J. P. (2011): Evaluation of a detached leaf assay to measure fusarium head blight resistance components in barley. In: Canadian Journal of Plant Pathology 33 (3), S. 364–374. DOI: 10.1080/07060661.2011.590820.

Lanchantin, Jack; Singh, Ritambhara; Lin, Zeming; Qi, Yanjun (2016): Deep Motif: Visualizing Genomic Sequence Classifications, 02.06.2016. Online verfügbar unter https://arxiv.org/pdf/1605.01133.

Lucas, John A.; Hawkins, Nichola J.; Fraaije, Bart A. (2015): The evolution of fungicide resistance. In: Advances in applied microbiology 90, S. 29–92. DOI: 10.1016/bs.aambs.2014.09.001.

McDonald, Bruce A.; Linde, Celeste (2002): Pathogen population genetics, evolutionary potential, and durable resistance. In: Annual review of phytopathology 40, S. 349–379. DOI: 10.1146/annurev.phyto.40.120501.101443.

McIntosh, R. A.; Baker, E. P. (1970): Cytogenetical studies in wheat iv. Chromosome location and linkage studies involving thePM2 locus for powdery mildew resistance. In: Euphytica 19 (1), S. 71–77. DOI: 10.1007/BF01904668.

Melchinger, A. E.; Messmer, M. M.; Lee, M.; Woodman, W. L.; Lamkey, K. R. (1991): Diversity and Relationships among U.S. Maize Inbreds Revealed by Restriction Fragment Length Polymorphisms. In: Crop Science 31 (3), S. 669. DOI: 10.2135/cropsci1991.0011183X003100030025x.

Mohler, Volker; Zeller, Friedrich J.; Wenzel, Gerhard; Hsam, Sai L. K. (2005): Chromosomal location of genes for resistance to powdery mildew in common wheat (Triticum aestivum L. em Thell.). 9. Gene MlZec1 from the Triticum dicoccoides-derived wheat line Zecoi-1. In: Euphytica 142 (1), S. 161–167. DOI: 10.1007/s10681-005-1251-x.

Mundt, C. C. (2002): Use of multiline cultivars and cultivar mixtures for disease management. In: Annu. Rev. Phytopathol. 40, S. 381–410. DOI: 10.1146/annurev.phyto.40.011402.113723.

Mundt, Christopher C. (2018): Pyramiding for Resistance Durability: Theory and Practice. In: Phytopathology 108 (7), S. 792–802. DOI: 10.1094/PHYTO-12-17-0426-RVW.

Parks, Ryan; Carbone, Ignazio; Murphy, J. Paul; Marshall, David; Cowger, Christina (2008): Virulence Structure of the Eastern U.S. Wheat Powdery Mildew Population. In: Plant disease 92 (7), S. 1074–1082. DOI: 10.1094/PDIS-92-7-1074.

Poland, Jesse A.; Brown, Patrick J.; Sorrells, Mark E.; Jannink, Jean-Luc (2012): Development of high-density genetic maps for barley and wheat using a novel two-enzyme genotyping-by-sequencing approach. In: PloS one 7 (2), e32253. DOI: 10.1371/journal.pone.0032253.

Rogers (1972): Measures of genetic similarity and genetic distance: University of Texas at Austin (VII). In: Studies in Genetics, S. 145–153. Online verfügbar unter https://repositories.lib.utexas.edu/bitstream/2152/27775/2/2013-X-0500-RascoeElder.pdf.

Rutkoski, Jessica E.; Poland, Jesse A.; Singh, Ravi P.; Huerta-Espino, Julio; Bhavani, Sridhar; Barbier, Hugues et al. (2014): Genomic Selection for Quantitative Adult Plant Stem Rust Resistance in Wheat. In: The Plant Genome 7 (3), S. 0. DOI: 10.3835/plantgenome2014.02.0006.

Zu Gast:

Valentin Hinterberger, Doktorand der Agrarwissenschaften