plantenveredeling

Project

EU-SPICY: Toolbox voor data-analyse en fenotypering

Om in de toekomst voldoende energie en voedsel te leveren, worden steeds hogere eisen gesteld aan planten. Om hieraan te voldoen, bestaat behoefte aan mogelijkheden voor large-scale veredeling.

Hiermee kunnen rassen worden gemaakt voor diverse omstandigheden, bijvoorbeeld aangepast aan klimaatverandering, geschikt voor verzilting of groei in marginale gebieden.

Voor een large-scale veredeling zijn nieuwe methoden nodig voor snelle high-throughput fenotypering enerzijds, en methoden voor het analyseren van de data om een goede relatie te leggen tussen genotype en fenotype anderzijds.

Betere voorspellings- en selectiemethoden in de veredeling zullen leiden tot rassen die beter geschikt zijn voor het gewenst doel.

Om de methoden te ontwikkelen, is antwoord nodig op de volgende vragen:

  • Welke tools zijn geschikt voor high-throughput fenotyping in de plantenveredeling?
  • Welke statistische tools zijn geschikt voor om betere voorspelling van het plant fenotype te doen?

Doelstelling

Doel van dit project is het ontwikkelen van een toolbox van data-analysetechnieken, algoritmen en automatische fenotypering (image analysis) van planten voor de voorspelling en verbetering van eigenschappen van planten, zoals opbrengst en kwaliteit. Deze toolbox wordt gebruikt voor large-scale moleculaire veredeling om betere rassen te maken voor diverse omstandigheden.

Aanpak en tijdspad

Activiteiten zijn:

  • Schrijven wetenschappelijk artikel over gebruik van beeldanalyse tools om phenotypische kenmerken te scoren en te gebruiken in genetische analyses, o.a. QTL mapping.
  • Ontwikkeling en toepassen van Bayesiaanse methoden om multivariate QTL analyses uit te voeren waarbij rekening gehouden wordt met correlaties en onzekerheden in de data.

Resultaten

Resultaten zijn 2 wetenschappelijke artikelen in 2012 en presentatie op wetenschappelijk congres.

Publicaties