Anschlussprojekte | Sonderprojekte

Förderbeginn 01.01.2024

Maschinelles Lernen zum Schließen der Wissenslücke in der Genotyp-Phänotyp Assoziation und der Genomevolution

Prof. Dr. Claude Becker
Ludwig-Maximilians-Universität München
Genetik

Prof. Dr. Daniel Koenig
University of California, Riverside
Department of Botany and Plant Sciences


Dieses Forschungsprojekt adressiert zwei Limitierungen der Produktivität von Nutzpflanzen. Bei der ersten beleuchten wir den Aspekt, dass im dichten Pflanzenanbau Pflanzen oft in wachstumshemmendem Wettbewerb stehen. Zwar gab es in den vergangenen hundert Jahren Erfolge bei der Züchtung weniger kompetitiver Sorten, allerdings nur auf einer sehr eingeschränkten Zahl von Nutzpflanzen. Der zweite Ansatz des Projekts beschäftigt sich mit den Auswirkungen von Retrotransposons, genomischen Parasiten, die sich im Genom vervielfältigen und dabei Einfluss auf Diversität und Produktivität nehmen können. Wir wollen die vielfältige Expertise der beteiligten Forscher verbinden, um mittels maschinellen Lernens zwei Ziele zu erreichen: (i) durch Kombination von Daten zu genetischer Variation, Phänotyp und mikrobiellen Interaktionen Vorhersagen zu Gewinnern des kompetitiven Wachstums zu treffen, und (ii) Ungleichverteilungen bei künftigen Transposon-Insertionen im Genom vorher zu sagen.