Applications of Evolutionary Theory in Agriculture. Population Genomics of Crop Pathogens and Disease Management (Wahl Genomik/-Biostatistik) - Cheatsheet.pdf

Analyse von genetischen Daten aus Pflanzen- und Pathogenpopulationen

Definition:

Untersuchung der genetischen Variation und Struktur von Pflanzen- und Pathogenpopulationen zur Verbesserung der Pflanzenresistenz und Krankheitsbewältigung.

Details:

• Populationsgenetik: Analyse von Allelfrequenzen und genetischer Diversität.
• Genetische Marker: Einsatz von SNPs, Mikrosatelliten und anderen Markern.
• Phylogenetische Analysen: Verwandtschaftsverhältnisse zwischen Populationen.
• Genomweite Assoziationsstudien (GWAS): Identifikation von Genen, die mit Resistenzeigenschaften assoziiert sind.
• Sequenzierungstechnologien: Nutzung von Next-Generation Sequencing (NGS) für datenintensive Analysen.
• Bioinformatik-Tools: Anwendungen wie STRUCTURE, ADMIXTURE, und Clustering-Methoden.
• Statistische Tests: Hardy-Weinberg-Gleichgewicht, F_ST-Berechnungen.
• Populationsdynamik: Migration, genetischer Drift, Selektion und Rekombination.

Genomische Sequenzierung und Genotypisierungsmethoden

Definition:

Bestimmung der Abfolge von Nukleotiden (Sequenzierung) und Identifizierung genetischer Varianten (Genotypisierung).

Details:

• Ermöglichen die Analyse genetischer Diversität und Identifizierung von Krankheitsresistenzen.
• Wichtige Methoden: Sanger-Sequenzierung, Next-Generation Sequencing (NGS), PCR-basierte Genotypisierung.
• NGS bietet hohe Durchsatzrate und geringere Kosten pro Basenpaar.
• Genotypisierung identifiziert SNPs, Indels, CNVs und strukturelle Varianten.

Statistische Methoden zur Auswertung von Populationsgenomikdaten

Definition:

Verwendung statistischer Techniken zur Analyse von Genomdaten einer Population.

Details:

• Hauptkomponenten: Genotypdaten, Haplotypen, SNP-Daten
• Ziel: Identifikation genetischer Variation und ihrer Assoziation mit Phänotypen
• Verfahren: PCA, GWAS, Admixture Analysen
• Software: PLINK, STRUCTURE, ADMIXTURE
• Wichtige Kenngrößen: Allelfrequenzen, Fst, LD (Linkage Disequilibrium)
• Methoden zur Fehlerkontrolle: Bonferroni-Korrektur, False Discovery Rate (FDR)
• Anwendung: Entdeckung krankheitsresistenter Gene, Populationsstruktur, Migrationsmuster
• Modellierung und Simulation: Coalescent-Modelle, Wright-Fisher Modell

Genetische Drift, Selektion und ihre Anwendungen in der Landwirtschaft

Definition:

Unterschiedliche Mechanismen der Evolution; Anwendung zur Verbesserung von Ernteerträgen und Krankheitsresistenz.

Details:

• Genetische Drift: Zufällige Änderungen der Allel-Häufigkeit in einer Population.
• Selektion: Überleben und Fortpflanzen von Individuen mit vorteilhaften Eigenschaften.
• Anwendungen in der Landwirtschaft:
• Ertragssteigerung: Selektion für ertragreiche Sorten.
• Krankheitsresistenz: Selektion für resistente Pflanzen.
• Population Genomics: Untersuchung der genetischen Variation zur Identifikation nützlicher Allele.
• Krankheitsmanagement: Verständnis und Kontrolle von Krankheitsausbrüchen durch genetische Analyse.

Strategien und Techniken zur Bekämpfung von Pflanzenkrankheiten

Definition:

Strategien und Techniken zur Bekämpfung von Pflanzenkrankheiten in der Landwirtschaft evolutionäre Theorie anwenden, um pathogeninduzierten Ernteverlust zu vermindern.

Details:

• Resistenzzüchtung: Resistenzgene via Kreuzung oder Gentechnik einführen.
• Integriertes Krankheitsmanagement (IPM): Kombination von biologischen, chemischen und physikalischen Strategien.
• Krankheitsfrüherkennung: Einsatz von Genomik und Phänotypisierung zur Identifizierung von Krankheitsresistenz.
• Populationsgenomik der Pathogene: Genomische Überwachung zur Nachverfolgung pathogenischer Populationsdynamiken und -entwicklungen.
• Boden- und Pflanzenhygiene: Fruchtfolge, Anbausysteme, und Hygienepraktiken zur Reduktion von Krankheitsquellen.

Molekulare Grundlagen und Techniken der Resistenzzüchtung

Definition:

Verfahren zur Verbesserung der Krankheitsresistenz von Kulturpflanzen durch Nutzung molekulargenetischer Ansätze.

Details:

• Verwendung von molekulargenetischen Markern, z.B. SNPs, zur Identifizierung resistenter Genotypen
• Gezielte Kreuzung und Selektion in Zuchtprogrammen
• CRISPR-Cas9 zur gezielten Mutagenese resistenzvermittelnder Gene
• Genomweite Assoziationsstudien (GWAS) zur Erkennung resistenzassoziierter Loci
• Introgression resistenter Gene von verschiedenen Arten oder Wildtypen
• Quantitative Trait Loci (QTL) Mapping zur Identifizierung von Genomabschnitten, die mit Krankheitsresistenz korreliert sind

Überwachung und Vorhersage von epidemiologischen Trends bei Pflanzenpathogenen

Definition:

Überwachung und Vorhersage von epidemiologischen Trends bei Pflanzenpathogenen

Details:

• Erfassung und Analyse von Daten zur Verbreitung und Entwicklung von Pflanzenkrankheiten
• Nutzung von Population-Genomik zur Identifizierung pathogenetischer Marker
• Mathematische Modelle und Bioinformatik zur Vorhersage von Krankheitsausbrüchen
• Effektives Management und Prävention basierend auf Vorhersagen
• Wichtige Methode: GIS (Geographische Informationssysteme) für Raum-Zeit-Analyse

Ko-evolutionäre Prozesse zwischen Pflanzen und Pathogenen

Definition:

Eng gekoppelte evolutionäre Veränderungen von Pflanzen und ihren Pathogenen, die zu einem anhaltenden Wettrüsten zwischen Abwehrmechanismen der Pflanzen und Angriffsstrategien der Pathogene führen.

Details:

• R-Gen/Avr-Gen Modell: Pflanzen tragen Resistenzgene (R-Gene), Pathogene besitzen avirulente Gene (Avr-Gene).
• Gen-Frequenzänderungen in Populationen durch natürliche Selektion.
• Zickzack-Modell: Wechsel zwischen Phasen der Resistenz und Anfälligkeit.
• Fitness-Kosten: Anpassung an Pathogene kann andere Fitnessaspekte bei Pflanzen reduzieren.
• Beispiel: Reispflanzen und Magnaporthe oryzae (Reisbrennerkrankheit).
• Strategien des Krankheitsmanagements basieren auf Verständnis dieser Prozesse.