Doel
Doel is het ontwikkelen van een toolbox van data-analyse technieken en algoritmen en automatische fenotypering (image analysis) van planten voor de voorspelling en verbetering van eigenschappen van planten, zoals opbrengst en kwaliteit.
Deze toolbox zal gebruikt worden voor large-scale moleculaire veredeling om betere rassen te maken voor diverse omstandigheden, bv in het licht van klimaatverandering, voor bijdrage aan de bio-based economy (inclusief energie), competing claims, verzilting, marginale gebieden etc.
Betere voorspelling en selectie zal leiden tot meer rassen, die beter zijn aangepast aan locale omstandigheden, en die beter geschikt zijn voor het doel waarvoor ze worden ingezet.
Werkwijze
Er worden kas- en veldproeven aangelegd met nakomelingen uit een kruisingspopulatie in paprika onder verschillende milieu-omstandigheden. Paprika dient als model gewas.
Doel is inzicht te krijgen in de relatie tussen het genotype (genetische merkers) en het fenotype, waarbij vooral wordt gekeken naar dynamische (groei) kenmerken en de invloed van de omgevingsfactoren op de uiteindelijke fenotype. Hierbij wordt gebruik gemaakt van gewasgroeimodellen, nieuwe modellen voor de QTL-analyse, en beeldanalyse. De diepgaande integratie van de toegepaste methoden en technieken zorgen voor een beter inzicht in de relatie tussen genotype en fenotype. Op basis hiervan wordt met behulp van moleculaire technieken geprobeerd (merkers van) de genen in handen te krijgen die verantwoordelijk zijn voor bepaalde eigenschappen.
Hierbij richt de aanvraag voor dit KB-programma zich op de ontwikkeling van methoden/raamwerk voor QTL analyse en beeldanalyse.
Resultaten
Resultaat zal o.a. zijn: software, beeldopname station (SPY-SEE), lezingen, artikelen, training/cursus materiaal
Publicaties bij dit project zijn beschikbaar via deze Link |
