StartseiteFörderungProjekteBioökonomie International 2017: TEABAG – Ein pangenomischer Ansatz zur Sicherung der Teeproduktion

Bioökonomie International 2017: TEABAG – Ein pangenomischer Ansatz zur Sicherung der Teeproduktion

Laufzeit: 01.04.2019 - 31.12.2022 Förderkennzeichen: 031B0779A
Koordinator: Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf – Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät – Biologie – Institute for Biological Data Science

Hauptziel des Projekts TEABAG ist es, die Produktion von Tee zu sichern und diesen in Bezug auf gesundheitliche Aspekte zu verbessern. Zu diesem Zweck soll ein Panel an Tee-Linien, die von Prof. Wen an der Huangzhong Agricultural University gesammelt wurden, sehr tief mit modernen Methoden der OMICS Forschung charakterisiert werden. Dazu sollen die Teesorten einzeln auf gesundheitlich relevante Metabolite wie Polyphenole, etc. getestet werden. Zusätzlich soll der Fluorgehalt der Teesorten bestimmt werden, um die Akkumulation dieses Elements zu bewerten und eine Verringerung einer Akkumulation erzielen zu können. Zweitens soll eine Transkriptomanalyse mittels RNASeq durchgeführt werden. Dies liefert umfassende Informationen über die Genexpression im gesamten Panel und wird für eine eQTL-Analyse verwendet werden, um die Expressionsinformationen mit den gesundheitsrelevanten Inhaltsstoffen und Geschmacksstoffen zu verknüpfen. Darüber hinaus soll das Panel mithilfe von Genomteilsequenzierungen analysiert werden, das bereits vorhandene Referenzgenom soll durch Third Generation-Sequenzierung dramatisch verbessert werden und aus verschiedenen Genotypen neue Referenzgenome generiert werden. Zusammen sollen diese genomischen Ressourcen mit den RNASeq-Daten verwendet werden, um eine großen Menge an genetischen Markern für das gesamte Panel zu generieren. Zusammen mit den phänotypischen Analysen ermöglichen diese Marker die Bestimmung genetischer Regionen, die mit gesunden Metaboliten, Ertragsparametern und dem Fluorgehalt gekoppelt sind. Darüber können diese Marker in sich anschliessenden Projekten genutzt werden. In einem nächsten Schritt werden die großen Multi-Omics-Datensätze in einen integrativen Ansatz integriert. Hier werden Metaboliten- und Transkriptom-Daten durch a priori-Stofffwechelweg-Informationen angereichert, um neue biologische und züchterische Erkenntnisse zu erzeugen.

Verbund: Bioökonomie International 2017: TEABAG Quelle: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) Redaktion: DLR Projektträger Länder / Organisationen: China Themen: Förderung Lebenswissenschaften

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