PHYTOFLOW
KMU-innovativ


PHYTOFLOW – Modul zur spektralen Charakterisierung von Pollen für die Zuchtauslese

Koordinator: Frau Dr Ute Müller – (PartiQla GmbH)

Projektbeschreibung

Die Züchtung neuer Nutzpflanzensorten ist nach wie vor ein aufwendiger Prozess, der viele Kreuzungsschritte beinhaltet und bis zu 15 Jahre dauern kann. Grund dafür ist, dass nach jedem Kreuzungsschritt jeweils nur ein geringer Teil der Nachkommen die gewünschten Eigenschaften besitzt. Züchter sind sehr interessiert, die Erfolgsrate der Kreuzung zu steigern und sehen als wichtige Faktoren dafür die Fitness sowie den Genotyp von Pollen. PartiQla entwickelt ein bildbasiertes mikrofluidisches Sortiergerät für lebenden Pollen. Es ist für den direkten Einsatz bei Züchtern konzipiert. Die jetzige Entwicklungsstufe erlaubt zunächst die morphologische Charakteri-sierung. Darauf aufbauend plant die Firma eine weitere Ausbaustufe, ein Spektroskopie-Modul, das die Messung molekularer Eigenschaften von Pollen (Fingerprints) erlaubt. Auf Basis eigener Voruntersuchungen hat PartiQla die Hypothese aufgestellt, dass es möglich ist, über die Fingerprints Aussagen zum Genotyp von Pollen zu treffen. Wenn das zutrifft, schätzen Züchter, dass sich ihr Aufwand um bis zu 25% reduziert. PartiQla muss die Hypothese prüfen, denn damit entscheidet sich, welche Vermarktungsmöglichkeiten für den Pollensortierer bestehen. Im Rahmen des beantragten Vorhabens kann die Firma gemeinsam mit dem Verbundpartner iDiv an dessen Versuchsset verschiedener Genotypen von Solanum dulcamara arbeiten. Die Partner verfolgen jeweils eigene Teilprojekte und arbeiten parallel: - PartiQla nimmt spektrale Fingerprints von Pollen der Genotypen und Kreuzungsprodukte auf und analysiert diese. Außerdem entwickelt PartiQla das Konzept für ein spektrales Modul. - iDiv untersucht die Ausprägung verschiedener Eigenschaften in Abhängigkeit vom Genotyp, insbesondere das Metabolom und die Fitness von Pollen sowie ökologische Parameter. Der gemeinsame Abgleich der Ergebnisse erlaubt PartiQla, die Metabolom-Daten zur Prüfung der Hypothese mit heranziehen, und iDiv den Nutzen der Fingerprints für ihre Experimente zu evaluieren.