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Mit Gen-Markern schneller zu optimierten Rebsorten

18.08.2025 | von Redaktion Pflanzenforschung.de

Von Botrytis cinera befallene Riesling-Traube. (Bildquelle: © Tom Maack, eigenes Werk / Wikipedia, CC BY-SA 3.0)

Von Botrytis cinera befallene Riesling-Traube. (Bildquelle: © Tom Maack, eigenes Werk / Wikipedia, CC BY-SA 3.0)

Der Weg von der Kreuzung bis zur neuen Rebsorte ist im Weinbau äußerst lang. Zudem lassen sich Merkmale wie der Geschmack oft erst sehr spät beurteilen. Genetische Marker, die Reben mit hohem und geringem Qualitätspotenzial unterscheiden, verkürzen diesen Prozess nun erheblich.

Das Paradies für Winzer endete mit der Eroberung der Neuen Welt: Ab Mitte des 19. Jahrhunderts schleppten Händler, zusammen mit amerikanischen Wildreben, den Echten und den Falschen Mehltau sowie die Reblaus nach Europa ein. Während sich die amerikanischen Reben über Jahrtausende hinweg an diese Pilzkrankheiten anpassen konnten, trafen die Erreger in Europa auf heimische Reben, die praktisch keine natürlichen Resistenzen gegen die Schädlinge aus Übersee besaßen. Um das Jahr 1870 zerstörte die Reblaus zusammen mit echtem und falschem Mehltau etwa 70 Prozent der französischen Weinbauflächen. Seitdem bemühen sich Züchter, Resistenzen der amerikanischen Reben in europäische Sorten einzukreuzen – jedoch ohne dabei geschmackliche Qualität und andere wichtige Anbaueigenschaften wie hohe Weinqualität, Widerstandsfähigkeit gegen die heimische Pilzkrankheit Botrytis (Grauschimmel) und ausreichende Ertragsmenge zu beeinträchtigen.

18 Jahre bis zu einer neuen Sorte

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Schäden durch falschen Mehltau an Sauvignon blanc.

Schäden durch falschen Mehltau an Sauvignon blanc.

Bildquelle: © SelWineQ

Doch die Rebenzüchtung ist ein langwieriger Prozess: Für einen neuen Rebenzuchtstamm bedarf es fünf Jahre Wachstum, bis er ausreichend Trauben liefert, um auch nur einen Liter Wein zu produzieren. Erst wenn diese erste Probe überzeugt, kann der Züchter die Kreuzung in größerem Umfang anpflanzen und weiter testen. Mindestens 18 Jahre dauert es in der Regel von der ersten Kreuzung bis zu dem Zeitpunkt, an dem sich herausstellt, ob eine neue Sorte wirklich für attraktive Weine geeignet ist. „Erst dann lässt sich sicher sagen: Das ist ein guter Wein – diese Rebsorte können wir empfehlen und sie hat das Potenzial sich bei Winzern und am Markt durchzusetzen“, resümiert Ulrich Fischer vom Institut für Weinbau und Oenologie am Dienstleistungszentrum Ländlicher Raum Rheinpfalz.

Fischer koordiniert seit acht Jahren das Projekt SelWineQ, das sich zum Ziel gesetzt hat, den Züchtungsprozess zu beschleunigen. „Wir wollen die Zeit von der Züchtung bis zum Anbau halbieren“, erklärt der Forscher. „Wenn ich jede Kreuzung achtzehn Jahre im Programm behalten muss, bevor ich sicher bin, ob daraus ein guter Wein entsteht, begrenzt das erheblich die Kapazitäten im Feld.“ Könnte man hingegen bereits im ersten Jahr erkennen, ob eine Kreuzung überhaupt Potenzial für gute Weine hat, ließe sich die schlechtere Hälfte anhand genetischer Marker sofort aussortieren. Dadurch wäre bereits im Folgejahr die Hälfte der Anbaufläche frei für neue Experimente. „Das entspricht locker einem Plus von 16.000 kleinen Reben pro Jahr“, schätzt Fischer. So könnte ein Züchter am Ende eines Züchtungszeitraums statt vielleicht fünf Kreuzungen mit guten Resistenzen und hohem Geschmackspotenzial sogar 50 oder 100 erzeugen – und aus diesen dann die qualitativ besten auswählen.

Die Projektpartner und Ziele

Wissenschaftliche Partner:

  • Julius Kühn-Institut (JKI) – Institut für Rebenzüchtung: Dr. Florian Schwander
  • Technische Universität Dresden – Institut für Botanik: Prof. Dr. Stefan Wanke, Goethe Universität Frankfurt
  • Dienstleistungszentrum Ländlicher Raum (DLR) – Rheinpfalz – Institut für Weinbau und Oenologie: Prof. Dr. Ulrich Fischer (Projektkoordinator)

Industriepartner:

Weinqualität schon an junger Rebe erkennen

„Unser Ziel ist, bereits an einer zwei Zentimeter kleinen Pflanze anhand genetischer Marker abzulesen, ob sie das Potenzial für eine gute oder eher schwache Qualität besitzt“, erläutert Fischer. Doch im Gegensatz zu Merkmalen wie Schädlingsresistenz ist die Eigenschaft „schmackhafter Wein“ ausgesprochen komplex: Welche genetischen Faktoren bestimmen überhaupt einen guten Wein?

Um das zu beantworten, arbeiten die Forschenden auf drei Ebenen. Zunächst betrachten sie Gene, die für die Bildung wertgebender Aromastoffe verantwortlich sind. „Wir kennen beispielsweise die Gene für die Ausprägung von Aromen wie blumig, fruchtig oder exotisch“, so Fischer. „Bei Kreuzung werden aber auch Gene für die Bildung unerwünschter Aromanoten wie unreife, grüne Paprika oder Akazienblüte – womit teilweise Klosteine aromatisiert werden – übertragen.“

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Weinprüfung: Geschulte Personen bewerten Weine hinsichtlich Kriterien wie Fruchtigkeit oder Säure.

Weinprüfung: Geschulte Personen bewerten Weine hinsichtlich Kriterien wie Fruchtigkeit oder Säure.

Bildquelle: © SelWineQ

Auf der zweiten Ebene beurteilen 15 geschulte Prüfpersonen die Weine. Dabei geht es ausdrücklich nicht darum, ob ihnen der Wein subjektiv schmeckt oder nicht – „denn das variiert bei jedem Menschen“, betont Fischer. Stattdessen bewerten die Tester auf einer standardisierten Skala objektive Kriterien wie die Intensität von Fruchtigkeit, Bitterkeit oder Säuregehalt. Um eine möglichst einheitliche Bewertung sicherzustellen, werden die Prüfpersonen zuvor „kalibriert“: Mithilfe spezieller Standardlösungen lernen sie beispielsweise, was die Werte 1, 5 oder 10 auf der Säureskala bedeuten. Die sensorischen Eigenschaften werden dann mit den Gehalten an positiven und negativen Aromastoffen in den aus den Kreuzungen gewonnenen Weinen korreliert.

Auf der dritten Ebene geben schließlich Winzer und Konsument:innen in Blindverkostungen an, welche Weine ihnen persönlich am besten gefallen.

Weltweit einzigartiger Versuchsaufbau

Konzeption und Realisierung der Versuchsanbaus sind weltweit wohl einzigartig: Auf zwei Versuchsflächen – in der Südpfalz und an der pfälzischen Mittelhaardt – wachsen jeweils fünf Reben der Elternpflanzen sowie fünf Reben von 150 „Kindern“ dieser Eltern. Dadurch erfahren die Reben unterschiedliche Wetterbedingungen und Böden. Schließlich sollen die Ergebnisse zu Züchtungen führen, die nicht nur auf einem Weinberg in der Pfalz, sondern beispielsweise auch in Frankreich oder Italien gut gedeihen. Ein drittes Feld mit einer weiteren Anpflanzung von 850 Kreuzungen der gleichen Eltern dient dazu, die gefundenen Zusammenhänge unter nochmals anderen Bedingungen zu überprüfen.

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Versuchsanbau der neuen Rebkreuzungen.

Versuchsanbau der neuen Rebkreuzungen.

Bildquelle: © DLR Rheinland-Pfalz

„Uns ist es bereits gelungen, eine Reihe von genetischen Markern für geschmackliche Merkmale wie fruchtig oder blumig zu identifizieren“, berichtet Fischer. Gute Weine unterscheiden sich jedoch nicht nur durch bestimmte Aromastoffe, sondern ebenso durch deren Konzentrationen. Zudem kennt das Team mittlerweile genetische Marker für Geruchsstoffe wie Rosenoxid und Linalool. Besonders interessant sind zwei Marker für Thiole: Diese Duftstoffe verleihen beispielsweise Sauvignon Blanc den typischen Duft nach Grapefruit und Maracuja und bestimmten Rotweinen ihre Cassis-Note – und wirken bereits ab einer extrem niedrigen Geruchsschwelle von 4 ng/L. Die entdeckten Marker erklären bereits 24 Prozent dieser Ausprägungen, die natürlich zusätzlich auch vom Standort und Hefeauswahl beeinflusst werden.

Anhand dieser Marker lassen sich zwar noch keine „Silber- oder Goldmedaillen-Weine“ zuverlässig vorhersagen, aber immerhin die bessere von der schlechteren Hälfte der Kreuzungsnachkommen unterscheiden. Außerdem erleichtern sehr detaillierte genetische Karten der 19 Chromosomen jeder Kreuzung die zukünftige Züchtungsarbeit, etwa um weitere Resistenzen gezielt einzukreuzen.

KI sagt Qualität anhand der Metabolite voraus

Maschinelles Lernen und statistische Modelle sollen künftig anhand der Metabolit-Zusammensetzung eines Weins dessen Qualität zuverlässig vorhersagen. Dadurch könnten sensorische Tests und Verkostungen reduziert und zugleich wertvolle biochemische Einblicke gewonnen werden. „Unsere Modelle sind inzwischen so gut, dass sie von 60 Weinen, die in Best- und Worst-Case eingeteilt werden sollten, bis auf zwei alle korrekt klassifizierten“, berichtet Fischer. Diese Genauigkeit gelte sogar für Weine, mit denen das Modell zuvor nicht trainiert worden war.

„Ein Wein für 300 Euro und einer für drei Euro können exakt den gleichen Zuckergehalt in der Traube haben oder als Reben denselben Ertrag liefern“, betont der Forscher. Die Qualität eines Weines hängt von der Zusammensetzung der Trauben, ihrer Verarbeitung und Vergärung, aber auch den abweichenden Wahrnehmungsmustern und Präferenzen der Weintrinker ab. Trotz dieser komplexen Abfolge gelang es, im Erbgut der Rebe Merkmale zu identifizieren, mit denen sich gute Weinqualität beschreiben lässt, was eine ambitionierte Zielsetzung war. „Wir sind daher entsprechend stolz, valide und stabile Marker gefunden zu haben“, freut sich Fischer.

Marker für Sonnenbrandanfälligkeit und Reifezeitpunkt

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Trauben mit Sonnenbrand.

Trauben mit Sonnenbrand.

Bildquelle: © DLR Rheinland-Pfalz

Doch damit nicht genug: Auch für die Anfälligkeit gegenüber Sonnenbrand konnte das Team genetische Marker identifizieren. Erreicht die Lufttemperatur etwa 35 Grad Celsius, erwärmt sich die Traube bei Sonneneinstrahlung auf bis zu 42 Grad. Dies schädigt die Beerenhaut, Sauerstoff dringt ein, die Haut verfärbt sich braun, und die Traube trocknet ein. Dank der Projektergebnisse können Züchter nun Kreuzungen mit erhöhter Hitzeanfälligkeit frühzeitig aussortieren, ohne dabei Qualitätseinbußen hinnehmen zu müssen.

Zusätzlich haben die Forschenden Marker entdeckt, die den Zeitpunkt der Véraison – also den Beginn der Traubenreife – beeinflussen. So lässt sich bereits frühzeitig bestimmen, ob eine Kreuzung früh-, mittel- oder spätreifend ist. An 50 alten Kultursorten aus Regionen zwischen Schweden und Spanien wurde erfolgreich überprüft, ob sich mithilfe dieser Marker tatsächlich früh-, mittel- oder spätreifende Sorten zuverlässig unterscheiden lassen. Angesichts des Klimawandels und der regional unterschiedlichen Bedingungen ist dieser Faktor für Ertrag und Qualität von großer Bedeutung.

Nicht zuletzt führte das Projekt SelWineQ zu bedeutenden Fortschritten in der Resistenzzüchtung. Auch hier identifizierte das Team entscheidende Marker und verfügt mittlerweile über Sorten mit Dreifachresistenz gegen Mehltau. Da Rebstöcke jahrzehntelang Trauben tragen sollen, ohne ausgetauscht zu werden, ist das besonders wichtig. „Wenn eine Resistenz irgendwann bricht, weil sich der Erreger anpasst und sie umgehen kann, springt zunächst der zweite, notfalls der dritte Resistenzmechanismus ein“, erläutert der Önologe. Aktuell besitzen die meisten PIWIs bei einigen Erregern eine und bei anderen zwei Resistenzen.

Inzwischen konnte das Forscherteam auf dem dritten Versuchsfeld auch Weine produzieren, um die Marker-Prognosen zu validieren. „Wir haben nun Ergebnisse aus drei Jahrgängen der Kontrollpopulation und konnten sehr zuverlässig zwischen schwachen, mittleren und guten Weinen unterscheiden“, freut sich Fischer. Möglich sei dieser Erfolg nur gewesen, weil das Projekt über neun Jahre hinweg gefördert wurde. „Jetzt ernten wir im wahrsten Sinne des Wortes die Früchte!“


Publikationen:

  • Heinekamp T, Röckel F, Herzog K, Trapp O, Töpfer R and Schwander F (2025) Heat waves reveal additive genetic effects leading to sunburn resilience of grapevine berries. Front. Plant Sci. 16:1533345. doi: 10.3389/fpls.2025.1533345
  • Frenzke, L., Röckel, F., Wenke, T., Schwander, F., Grützmann, K., Naumann, J., ... & Wanke, S. (2024). Genotyping-by-sequencing-based high-resolution mapping reveals a single candidate gene for the grapevine veraison locus Ver1. Plant Physiology, kiae272
  • Röckel, F., Schwander, F., Vestner, J., Fischer, U., Frenzke, L., Naumann, J., ... & Töpfer, R. (2024). High-density genetic mapping and linalool content-related QTL analysis in a white wine F1 population. In XI International Symposium on Grapevine Physiology and Biotechnology 1390 (pp. 335-342).
  • Sirén, K., Fischer, U., & Vestner, J. (2019). Automated supervised learning pipeline for non-targeted GC-MS data analysis. Analytica Chimica Acta: X, 1, 100005.

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Titelbild: Von Botrytis cinera befallene Riesling-Traube. (Bildquelle: © Tom Maack, eigenes Werk / Wikipedia, CC BY-SA 3.0)