Ein integrierter Ansatz zur Analyse von Heterosis und Vorhersage der Hybridleistung von Mais mit mRNA und smRNA Transkriptionsprofilen

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Transkriptionsprofile von Boten RNA (mRNA), die mit Microarray-Technologie erstellt wurden, zeigten ein hohes Potential zur Analyse von Heterosis und zur Vorhersage von Hybridleistung in Mais. Ziel dieses Projekts ist es, das Potential von Transkriptomdaten für die Analyse von Heterosis und die Vorhersage von Hybridleistung zu erschließen und dabei die Technologie der Analyse von nicht für Proteine kodierenden, kurzen RNAs (smRNAs) zu integrieren. Hierzu werden smRNA Transkriptionsprofile mit mRNA Transkriptionsprofilen verknüpft, um integrierte Modelle für Heterosis und Hybridleistung zu entwickeln. Wir werden die mRNA und smRNA Transkriptionsprofile der elterlichen Inzuchtlinien von 1000 Hybriden analysieren, deren phänotypische Leistung für agronomisch wichtige Merkmale in mehrortigen Versuchen erfasst wird. Als mathematische Grundlage für die Analysen werden lineare Modelle und Transkriptom-basierte Distanzmaße verwendet. Mit Hilfe von resampling Verfahren werden Konzepte zur statistischen Evaluierung der Analyse- und Vorhersagemodelle entwickelt. Diese Konzepte werden angewandt, um die Vorhersagegenauigkeit der neu entwickelten Modelle zu evaluieren und mit der von in früheren Arbeiten entwickelten Modellen zu vergleichen, welche machine learning und partial least squares regression Ansätze verwendeten. Die Genauigkeit der Vorhersagemodelle wird mit der von Marker-basierten Vorhersagemodellen verglichen. Hierzu werden single nucleotide polymorphism (SNP) Markerdaten verwendet, die im Rahmen des vom BMBF geförderten Projekts Synbreed erhoben werden und dem hier beantragten Projekt für einen Systemvergleich zur Verfügung stehen. Erstmals wird mit diesem Projekt die Bedeutung des smRNA Transkriptoms für die Ausprägung von Heterosis untersucht. Zusammen mit einer Analyse des mRNA Transkriptoms wird eine vergleichende Betrachtung der funktionellen Charakteristika und der Co-Regulation von Genen zum Verständnis der molekularen Basis der Heterosis beitragen. Darüber hinaus versprechen die zu entwickelnden Vorhersagemodelle eine erhebliche Effzienzsteigerung bei der Sortenentwicklung in der Hybridzüchtung.