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DRIVE

Datengetriebene und Genom-editierte Züchtung lokal angepasster Weizensorten zur Steigerung der Agrarbiodiversität, der nachhaltigen Klimaresistenz und der Ressourceneffizienz


Laufzeit

2024-11-01 bis 2028-10-31

Projektleitung

  • Philipp, Schulz
  • Kerstin, Flath


Zuständige Fachinstitut

Institut für Pflanzenschutz in Ackerbau und Grünland


Kooperationspartner

  • Leibniz-Institut für Pflanzengenetik und Kulturpflanzenforschung
  • Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn
  • Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e.V.
  • Max-Planck-Institut für Molekulare Pflanzenphysiologie
  • KWS Lochow GmbH
  • W. von Borries-Eckendorf GmbH & Co. KG
  • Deutsche Saatveredlung AG
  • infotraX GmbH
  • Gemeinschaft zur Förderung von Pflanzeninnovation e. V.
  • Secobra Saatzucht GmbH
  • Saatzucht Streng-Engelen GmbH & Co. KG
  • RAGT 2n -France
  • Nordic Seed
  • Technische Universität München


Gesamtziel des Projektes

Data Science bereichert viele wirtschaftliche und wissenschaftliche Aktivitäten. Die Pflanzenzüchtung gehört noch nicht dazu. Das liegt daran, dass Pflanzenwissenschaftlern Big Data, kuratierte und maschinenlesbare Datensätze fehlen, die groß genug sind, um von künstlicher Intelligenz (KI) verarbeitet zu werden. Im Rahmen des DRIVE-Projekts wird eine Datenplattform mit einer der weltweit umfangreichsten Big-Data-Datenbanken für Nutzpflanzen aufgebaut, um die datengestützte Züchtung von Weizensorten zu erleichtern, die an Klima- und Standortbedingungen angepasst sind. Die Ergebnisse eines groß angelegten Allele-Minings werden für die Genom-Editierung genutzt, um biotische Stressfaktoren mit mutmaßlichen Resistenzgenen zu bekämpfen, die in genetischen Ressourcen von Weizen entdeckt wurden, die bei der Elitezüchtung verloren gegangen sind.


Mittelgeber

Bundesministerium für Bildung und Forschung