BreedPatH3
PLANT BREEDING RESEARCH III


Zuchtwert-Mustererkennung in Hybridkulturarten

Koordinator: Herr Dr. Amine Abbadi – (NPZ Innovation GmbH)

Projektbeschreibung

Der Züchtungsfortschritt lässt sich am schnellsten durch eine Verkürzung der Zeit, die für den Abschluss jeder Züchtungsgeneration benötigt wird, beschleunigen. In diesem Zusammenhang haben wir in BreedPatH I und II gezeigt, dass unsere Erkenntnisse einen wichtigen Fortschritt für die praktische Züchtung darstellen, mit einem sehr wertvollen Übertragungspotenzial für die Anpassung anderer Inzuchtkulturen. In BreedPatH Phase III wollen wir die Methoden und Erkenntnisse aus den Phasen I und II auf die Ackerbohne übertragen. Die Ackerbohne stellt ein hervorragendes Modell für die Übertragung der Ergebnisse dar, da die leistungsstärksten Sorten auf synthetischen Hybriden basieren, die aus Inzuchtlinien mit hoher Leistung abgeleitet wurden. Die Entwicklung synthetischer Ackerbohnensorten ist jedoch ein äußerst zeitaufwändiger Prozess, der bisher weder von genomischen Werkzeugen noch von datengesteuerten Züchtungsmethoden profitiert hat. 

Unter Verwendung der in den BreedPatH-Phasen I und II entwickelten Methoden und Konzepte werden wir genomische SNP- und Strukturvariantendaten für Simulationsansätze nutzen, die auf genomweiten Haplotypen basieren, um heterotische Pools und frühe Selektionsstrategien für leistungsstarke Ackerbohnensynthetik zu entwickeln. Die Anwendung der neu entwickelten genomischen Vorhersagemodelle ermöglicht auch die gezielte Auswahl und Kreuzung von Linien mit hohem Zuchtwert und guter Kombinationsfähigkeit aus den Pools, was zu einer raschen Kombination positiver Allele für quantitative Merkmale wie Ertrag per se und Ertragsstabilität führt. 

Durch die Übertragung des im Rahmen des Projekts entwickelten Pflanzenmaterials, umfassender Datensätze und Vorhersagemethoden in den kommerziellen Kontext der Ackerbohnenzüchtung erwarten wir mittelfristig eine effizientere Züchtung leitfähiger, ertragsstarker synthetischer Sorten. Wir gehen davon aus, dass mit dieser Strategie der Züchtungszyklus von Ackerbohnensynthetik von 14 auf 10 Jahre verkürzt werden kann, was zu einer deutlichen Beschleunigung des Züchtungsfortschritts führt. 

Wir hoffen, zeigen zu können, dass ein neu konzipiertes Züchtungsprogramm auf der Grundlage umfassender genomischer Daten den Verlust an Vielfalt und Anpassungsfähigkeit, der mit intensiver Linienzucht einhergeht, schnell umkehren kann. Dies wird sich nachhaltig auf den Ertrag auswirken. Aufgrund der großen Bedeutung für die globale Landwirtschaft und des hochinnovativen, interdisziplinären Ansatzes erwarten wir, dass die wissenschaftlichen Methoden zu wirkungsvollen Publikationen und einem bedeutenden nachgelagerten Forschungs- und Entwicklungspotenzial führen werden.


Breeding Value Pattern Recognition in Hybrid Crops 

Coordinator: Herr Dr. Amine Abbadi – (Institut)

Project description

According to breeding theory, breeding progress can be accelerated most rapidly by reduction of the time needed to complete each breeding generation. In this context, we demonstrated in BreedPatH I and II that our findings represent a hugely significant advance for practical breeding, with highly valuable transfer potential for adaptation of other inbreeding crops. In BreedPatH Phase III we intend to transfer methods and knowledge from Phases I and II to faba bean. Faba bean represents an excellent model for translation of results, because best-performing varieties are based on synthetic hybrids derived from inbred lines with high per se performance. However, development of faba bean synthetics is an extremely time-consuming process which to date has not profited at all from genomic tools or data-driven breeding methods. 

Using the methods and concepts developed in BreedPatH Phases I and II, we will use genomic SNP and Structural Variant data for simulation approaches based on genome-wide haplotypes to design heterotic pools and early selection strategies for high-performing faba bean synthetics. The application of the newly developed genomic prediction models also allows the targeted selection and crossing of lines with high breeding values and good combining ability from the pools, leading to a rapid combination of positive alleles for quantitative traits such as yield per se and yield stability. 

By transferring the plant materials developed during the project, comprehensive data sets and prediction methods into a commercial faba bean breeding context, we expect a more efficient breeding for conductive, high-yielding synthetic varieties in the medium term. We anticipate that this strategy can reduce the breeding cycle of faba bean synthetics from 14 to 10 years, resulting in a significant acceleration of breeding progress.

We hope to show that a redesigned breeding program based on comprehensive genomic data can quickly reverse the loss of diversity and adaptability associated with intensive line breeding. This will have a lasting impact on yield. Due to the broad significance for global agriculture and the highly innovative, interdisciplinary approach, we expect that the scientific methods will lead to effective publications and significant downstream research and development potential.

Teilprojekte

031B1307A
Fördersumme: 466.368,10 €

Laufzeit 01.02.2023 – 31.01.2026


Herr Dr. Amine Abbadi

NPZ Innovation GmbH


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Tel: +49 4351 736-164

Hohenlieth-Hof

24363 Holtsee

Deutschland


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031B1307B
Fördersumme: 431.839,40 €

Laufzeit 01.02.2023 – 31.01.2026


Herr Prof. Dr. Rod Snowdon

Justus-Liebig-Universität Gießen


E-Mail-Kontakt

Tel: 0641 9937420

Institut für Pflanzenbau und Pflanzenzüchtung I

Bismarckstr. 24

35390 Gießen

Deutschland

031B1307C
Fördersumme: 215.784,61 €

Laufzeit 01.02.2023 – 31.01.2026


Herr Prof. Dr. Björn Usadel

Forschungszentrum Jülich GmbH


E-Mail-Kontakt

Tel: +49 2461 61-9503

Institut für Bio- und Geowissenschaften

Pflanzenwissenschaften

Wilhelm-Johnen-Straße

52428 Jülich

Deutschland


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