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Biometry and Population Genetics

Selektion wird seit jeher in der Pflanzenzüchtung eingesetzt, um Individuen mit einer besonders guten beobachteten Leistung auszuwählen und mit der Zeit das Leistungsniveau einer Fruchtart zu verbessern. Die Verfügbarkeit von Markerdaten hat die Möglichkeiten zur Selektion erweitert: Sie können verwendet werden, um den genomischen Wert von Individuen zu schätzen und die Individuen mit dem besten genomischen Wert auszuwählen. So werden z. B. 100 von 300 Genotypen in Feldversuchen auf ihren Ertrag hin untersucht, mit 5000 SNP-Markern genotypisiert und anschließend wird für jeden Marker ein Effekt errechnet. Die anderen 200 Genotypen müssen dann nicht mehr in Feldversuchen angebaut, sondern nur noch genotypisiert werden, und ihr voraussichtlicher Ertrag wird anhand der zuvor berechneten Markereffekte geschätzt. Dies nennt man genomische Selektion (genomic selection) oder genomweite Vorhersage (genomewide prediction). Dieses Verfahren bildet die Basis für verschiedene Abschlussarbeitsthemen in unserer Arbeitsgruppe.

 

Selection has been used in plant breeding for a very long time in order to identify the best individuals from a breeding population and improve the performance of crops by producing progeny only from those. The availability of marker data expanded the possibilities for selection: Markers can be used to estimate the genotypic value of individuals and select those with the highest genotypic value. For example, from 300 selection candidates, 100 are evaluated for their yield in field trials. They are then genotyped with 5,000 SNP markers and an effect is assigned to each of the markers. The other 200 individuals then only have to be genotyped and their potential yield is estimated from the marker effects without the need to conduct any additional field trials. This is called genomic selection or genomewide prediction and it is the basis for different possible thesis topics at our working group.

 

 

Abschlussarbeitsthemen / Thesis topics

 

Simulationsstudie: Haplotypbasierte Kreuzungsplanung in Weizen

Die Daten aus der genomischen Selektion können auch zur Kreuzungsplanung eingesetzt werden: Die errechneten Markereffekte werden verwendet, um herauszufinden, welche der selektierten Genotypen besonders gute Kreuzungsnachkommen versprechen.
Um das Potenzial der möglichen Kreuzungen zu berechnen, gibt es verschiedene Ansätze. Neuere Verfahren teilen unter anderem das Genom in verschiedene Abschnitte, sogenannte Haploypblöcke, ein und versuchen, in den Nachkommen möglichst solche Haplotypblöcke zu vereinen, die einen positiven Einfluss auf das Zielmerkmal, z. B. den Ertrag, haben. Es ist aber unklar, wie die Haplotypblöcke idealerweise gebildet werden sollen und ob dieser Ansatz in jedem Fall der Kreuzungsplanung mit einzelnen SNP-Markern überlegen ist. Diese Fragestellung soll in der Abschlussarbeit anhand einer Simulationsstudie in R mit dem Paket SelectionTools untersucht werden. Grundlage dafür ist ein Datensatz mit Eliteweizenlinien.

# Zielgruppe: Masterstudierende der Nutzpflanzenwissenschaften oder der Bioinformatik und Systembiologie
# Beginn: jederzeit
# BetreuerIn: Dr. Carola Zenke-Philippi (carola.zenke@agrar.uni-giessen.de)
Voraussetzungen: MK-002 und/oder MP-028 erfolgreich absolviert

 

Genomische Vorhersage von Resistenzbonituren

Zur Schätzung der Markereffekte in der genomischen Selektion gibt es zahlreiche verschiedene Verfahren. Viele davon setzen eine metrische Skalierung der Zieldaten voraus. Diese ist z. B. beim Ertrag gegeben, nicht aber bei Resistenzbonituren, die ordinalskaliert sind. Daher sind die Vorhersagegenauigkeiten bei ordinalskalierten Merkmalen oft niedriger. Welches Verfahren hier am besten funktioniert, hängt unter anderem von der genetischen Architektur der betrachteten Krankheit ab, d.h. davon, wie viele Gene an der jeweiligen Resistenz beteiligt sind.
In der Abschlussarbeit sollen Vorhersageverfahren für zwei Rostkrankheiten in Weizen oder Hafer mit unterschiedlicher genetischer Architektur der Resistenzen verglichen werden. Die Berechnungen werden mit R durchgeführt.

# Zielgruppe: Masterstudierende der Nutzpflanzenwissenschaften, Bachelorstudierende der Agrarwissenschaften. Bei einer Vergabe des Themas als Masterarbeit ist die Beschaffung der benötigten Datensätze (Downloadplattform wird vorgegeben) Teil der Aufgabenstellung.
#Beginn: jederzeit
# BetreuerIn: Dr. Carola Zenke-Philippi (carola.zenke@agrar.uni-giessen.de)
Voraussetzungen: BK-005 oder MK-002 erfolgreich absolviert; MP-028 ist hilfreich, aber keine Voraussetzung

 

Simulation study: Cross planning in barley

Data from genomic selection can also be used for cross planning: Individuals are selected based on their potential to produce very good offspring. Alternatively, not the parental individuals are selected, but the potential of all possible crosses is evaluated and the most promising ones are conducted, thereby indirectly selecting the parental individuals as well.
The thesis consists of a simulation study in R with the package Selection Tools. The simulation investigates whether it is more useful to first select the parental genotypes or if the better approach ist o indirectly select the parents by selecting the most promising crosses. The results will be compared to already existing results for the dataset with 249 barley lines.

# Target group: Master students of Nutzpflanzenwissenschaften, Bioinformatik und Systembiologie, Agrobiotechnology
# Language: English
# Start: anytime
# BetreuerIn/Supervisor: Yohannes F. Difabachew (yohannes.f.difabachew@agrar.uni-giessen.de)
Voraussetzungen/Requirements: MK-002/MK-002-EN and/or MP-028/MP-100-EN completed successfully