Kwantitatieve aspecten van plantenveredeling
Deze groep doet onderzoek om te begrijpen hoe genotype, omgeving en teeltbeheer samenhangen met elkaar. Daarbij worden allerlei verschillende technieken en databases gebruikt. Ontwikkeling, onderhoud en gebruik van databases is daarom een belangrijk aandachtsgebied. Een ander belangrijk aandachtspunt van ons onderzoek zijn de statistische aspecten van het gebruik van grote datasets, met name op het gebied van transcriptomics en metabolomics.
Plantenveredeling is nauw gekoppeld aan kwantitatieve genetica, statistiek en bio-informatica, bijvoorbeeld bij het identificeren van gebieden in het gewasgenoom die samenhangen met waargenomen variatie in fenotypische kenmerken, en bij het identificeren van lijsten met aanwezige genen in deze genoomgebieden. We kunnen deze lijsten dan beperken tot de waarschijnlijkere kandidaatgenen. Daarvoor maken we gebruik van genannotatie en informatie uit andere bronnen (literatuur en databases) over genfunctie, homologie tussen soorten, genetische en metabole routes. Er komen ook veel kwantitatieve aspecten kijken bij het analyseren en behandelen van de interactie tussen genotype en omgeving interactie, en bij het verbeteren van de resultaten en de efficiëntie van de selectie. Ontwikkelingen op het gebied van high-throughputanalyse van fenotypische eigenschappen, genotypisch onderzoek aan de hand van DNA-sequentiegegevens en moleculaire merkers, RNA-transcripten, eiwitten en primaire en secundaire metabolieten leveren nieuwe mogelijkheden op om plantenfenotypes beter te kunnen voorspellen en te ontdekken welke kenmerken (genen, eiwitten, metabolieten) ten grondslag liggen aan genetische variatie.
Onderzoeksfocus
Wij richten ons op onderzoek en onderwijs op het gebied van kwantitatieve genetica en genomics, selectieprocedures, gegevensbeheer en ontwikkeling van tools op het gebied van genetica, statistiek, databases en bio-informatica voor analyse en visualisatie van grote datasets. We houden ons momenteel bezig met gecombineerde gegevensanalyse van moleculaire merkers, genexpressie, metabolomicsgegevens en fenotypen (bijv. ziekteresistentie of productkwaliteit) die gescoord worden in uitsplitsende kruispopulaties. De gebruikte methoden omvatten random-forestprocedures voor classificatie en meervoudige regressie wanneer het aantal voorspellende variabelen (bijv. moleculaire merkers, genen, metabolieten) veel groter is dan het aantal monsters waarin de variabelen worden gemeten (planten, weefsels). Verder doen we onderzoek naar het modelleren van de interactie tussen genotype en omgeving, kartering en QTL-analyse in enkelvoudige uitkruisende populaties, meerdere populaties of kiemplasmacollecties. We richten ons ook specifiek op de ontwikkeling van een pijplijn voor genetische analyse van polyploïde gewassen.
Activiteiten
- BreeDB
- Opbouw van koppelingskaarten en QTL-analyse
- Linkage disequilibrium mapping (karteren van niet-randomuitsplitsing) en associatiekartering
- Epistatiekartering
- Genetische genomics
- Genomische voorspelling en selectie
- Inschatting van genotype x omgevingsinteractie
- Het relateren van fenotypegegevens aan microarray-, metabolomics- of proteomicsgegevens
- Methoden en software voor genetische analyse bij polyploïde soorten
Gegevensbeheer- en integratie
Plantenveredeling leunt sterk op kwantitatieve genetica, statistiek en bio-informatica, bijvoorbeeld bij het identificeren van gebieden in het gewasgenoom die samenhangen met waargenomen variatie in fenotypische kenmerken, en bij het identificeren van kandidaatgenen voor deze genoomgebieden.
Multidisciplinair
Plantenveredelingsonderzoek is multidisciplinair en maakt gebruik van veel verschillende soorten gegevens. Die gegevens zijn niet alleen afkomstig uit veldproeven maar ook uit high-throughputanalyse van moleculaire merkers, RNA-transcripten (microarrays), eiwitten en secundaire metabolieten.
Gegevensbeheer
Een efficiënte database kan gebruikt worden als hulpmiddel om de genetica van economisch belangrijke eigenschappen te verduidelijken en om moleculaire merkers te identificeren die samenhangen met landbouwkundige eigenschappen. Ook kan zo’n database gebruikt worden voor allele mining en bij het kiezen van interessante accessies voor verdere veredeling met verbeterde eigenschappen die belangrijk zijn voor consumenten, verwerkers en producenten.
Semantic web
Een van de doelen van plantenveredeling is het vinden van het gen/de genen die een oorzakelijke verklaring bieden voor een bepaald fenotype. Semantic-webtechnologie biedt mogelijkheden om gegevens en informatie uit verschillende gegevensbronnen te integreren. Annotex en Marker2sequence zijn voorbeelden van toepassingen die door Plant Breeding zijn ontwikkeld. Deze twee methoden zijn gebaseerd op semantic-webtechnologie om genen, eiwitten, metabolieten, routes en literatuur te integreren.
Contact: Richard Finkers
Statistische benaderingen
We houden ons momenteel bezig met gecombineerde gegevensanalyse van moleculaire merkers, genexpressie, metabolomicsgegevens en fenotype (bijv. ziekteresistentie of productkwaliteit) die gescoord worden in uitsplitsende kruispopulaties. De gebruikte methoden omvatten random-forestprocedures voor classificatie en meervoudige regressie wanneer het aantal voorspellende variabelen (bijv. moleculaire merkers, genen, metabolieten) veel groter is dan het aantal monsters waarin de variabelen worden gemeten (planten, weefsels). Verder doen we onderzoek naar het modelleren van de interactie tussen genotype en omgeving, kartering en QTL-analyse in enkelvoudige uitkruisende populaties, meerdere populaties of kiemplasmacollecties. We richten ons ook specifiek op de ontwikkeling van een pijplijn voor genetische analyse van polyploïde gewassen.
Contact: Chris Maliepaard