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ISSN (Print) 2510-0599 - ISSN (Online) 2510-0602
Published by Eugen Ulmer KG Homepage  [6 journals]
  • Genetic architecture of leaf rust and stripe rust resistance in European
           wheat

    • Authors: Ulrike Beukert
      Abstract: Braunrost, verursacht durch Puccinia triticina, und Gelbrost, ausgelöst durch Puccinia striiformis f. sp. tritici, zählen zu den bedeutenden Pilzkrankheiten im Weizen und ihr Auftreten führt weltweit zu Ertragsverlusten. Da ständig neue virulente Rostrassen nachgewiesen werden, zielt die Resistenzzüchtung auf die Erzeugung von Sorten mit langlebiger Resistenz durch die Anreicherung mehrerer Resistenzgene in einem Genotyp ab. Innovative Methoden und die Kombination vielversprechender Werkzeuge sind erforderlich, um neue Resistenzen zu identifizieren und diese über verbesserte Zuchtschemata zu nutzen. In diesem Zusammenhang scheinen die Hybridzüchtung sowie die Selektion basierend auf genotypischen Informationen und automatisierten Phänotypisierungsplattformen für die Verbesserung der Resistenz nützlich zu sein. Im Rahmen dieser Arbeit wurde die genetische Architektur von Braunrost- und Gelbrostresistenz im europäischen Weizen untersucht und der Nutzen innovativer Werkzeuge zur Verbesserung der Rostresistenz bewertet. Unsere Ergebnisse bestätigten das höhere Resistenzniveau von Hybridweizen im Vergleich zu elterlichen Inzuchtlinien, was sich in einem hohen Betrag der Heterosis zum besseren Elter widerspiegelt. Dabei wiesen viele resistenzassoziierte Loci den gewünschten Dominanzgrad auf, welcher eine schnelle Anreicherung von Resistenzgenen durch die Fixierung in einem Elternpool ermöglicht. Aus diesem Grund kann über Hybridzüchtung die Braunrostresistenz im europäischen Weizen erhöht werden. Die Durchführung von markergestützter Selektion (MAS) ist bei der Vorhersage der Braunrostresistenz präziser als genomische Selektion (GS). Daher wird MAS als effiziente Methode zur Steigerung der Braunrostresistenz bei europäischem Hybridweizen empfohlen. Im Gegensatz dazu waren die Ergebnisse für Gelbrostresistenz weniger eindeutig, was eine detaillierte Untersuchung der genetischen Architektur durch die Anwendung einer angepassten Methodik nötig macht. Darüber hinaus zeigte sich die Untersuchung von Blattsegmenten junger Pflanzen, die unter kontrollierten Bedingungen inokuliert und mit einem roboter- und computergestützten Hochdurchsatzsystem phänotypisiert wurden, als eine vielversprechende Methode zur Phänotypisierung. Insgesamt sind die einzelnen Strategien der Hybridzüchtung, der genombasierten Selektion und der modernen Phänotypisierung im Gewächshaus vielversprechend, um die Resistenzzüchtung zu verbessern und ein hohes Maß an Zeitersparnis und Effizienz zu erreichen. Außerdem fördert die erfolgreiche Einführung mehrerer innovativer Hilfsmittel in hohem Maße die Züchtung, welche darauf abzielt multiresistente Sorten zu erzeugen und gleichzeitig die Züchtungseffizienz zu steigern.
      PubDate: 2022-07-15
      DOI: 10.5073/20220713-082702
       
  • Evaluation of Sensor-based Early Detection Methods for Grapevine Diseases
           like Palatinate grapevine yellows, Bois noir, Grapevine leafroll disease
           and Esca

    • Authors: Nele Bendel
      Abstract: Während ihrer Standzeit über mehrere Jahrzehnte kann die Weinrebe (Vitis vinifera ssp. vinifera) von einer Vielzahl unterschiedlicher Pathogene infiziert werden, wovon einige in der Rebe verbleiben und sich so im Laufe der Zeit ansammeln. Derzeit stehen nur prophylaktische Ansätze zum Schutz vor vielen dieser endogenen Krankheiten zur Verfügung. Diese Maßnahmen beinhalten beispielsweise visuelle Bonituren im Weinberg und anschließendes Roden infizierter Reben oder Pathogennachweise in Rebvermehrungsanlagen, die dazu beitragen sollen gesundes Pflanzmaterial zu produzieren. Der Einsatz von Sensor-basierten Verfahren zur Krankheitsdetektion kann hierzu einen entscheidenden Beitrag leisten. Hyperspektrale Sensoren erfassen objektiv und nicht-invasiv die Reflektion von Pflanzen im visuellen Bereich des Lichts (400 – 700 nm) sowie im Nahinfrarot- (700 – 1000 nm) und kurzwelligen Infrarot-Bereich (1000 – 2500 nm). Biochemische und biophysikalische Änderungen, die durch Pathogenbefall induziert werden, führen zu Abweichungen in den Reflektionsspektren, welche mit Hilfe verschiedener Machine und Deep Learning Modelle analysiert und Infektionen dadurch frühzeitig erkannt werden können. Im Rahmen dieser Arbeit wurde die Eignung der Hyperspektralanalyse zur Erkennung der Rebkrankheiten FD Pfalz (PGY) und Schwarzholzkrankheit (BN), welche durch Phytoplasmen hervorgerufen werden, sowie der Viruserkrankung Blattrollkrankheit (GLD) und der durch Pilze induzierten Esca Krankheit evaluiert. Anhand von Gewächshauspflanzen konnten unter kontrollierten Bedingungen Detektionsmodelle für BN und PGY erstellt werden, die bis zu 96% der Pflanzen korrekt als gesund oder infiziert klassifizierten. Die Erkennung von infizierten, aber nicht symptomatischen Pflanzen bedarf allerdings noch weiterer Versuche. Da die Symptomentwicklung beider Krankheiten stark von Umgebungsfaktoren abhängig ist, wurden zusätzlich Triebe verschiedener Rebsorten aus dem Freiland analysiert. Auch hier konnten sehr gute Klassifikationsgenauigkeiten von bis zu 100% erzielt werden, was die Vermutung nahelegt, dass beide Krankheiten auch direkt im Feld detektiert werden können. Die Erkennung von GLD erfolgte zunächst ebenfalls an Gewächshauspflanzen. Dabei konnten 83 – 100% der symptomatischen Reben und 85 – 100% der infizierten, aber nicht symptomatischen Reben von Kontrollpflanzen unterschieden werden. Darüber hinaus wurden im Zeitraum von 2016 bis 2018 rund 500 Reben im Freiland näher untersucht. Auch hier wurden ähnlich hohe Klassifikationsgenauigkeiten erzielt. Außerdem konnte das Potential der Hyperspektralanalyse zur Erkennung infizierter, aber nicht symptomatischer Reben im Freiland gezeigt werden. Da die Ergebnisse jedoch sehr stark zwischen den Versuchsjahren schwankten, bedarf es weiterer Untersuchungen zur abschließenden Bewertung dieses Aspekts. Darüber hinaus konnten Symptome der beiden GLD-Krankheitserreger Grapevine leafroll-associated virus-1 und Grapevine leafroll-associated virus-3 erfolgreich voneinander unterschieden werden. Auch die Erkennung von Esca wurde über drei Jahre hinweg im Feld durchgeführt. Hyperspektrale Detektionsmodelle konnten erfolgreich sowohl für originale Felddaten als auch für manuell annotierte Daten erstellt werden. Erste Ergebnisse zeigten zudem deutlich das Potential der präsymptomatischen Detektion. Des Weiteren wurde die Übertragbarkeit der Modelle auf unbekannte Daten simuliert. Dabei zeigte sich, dass die Modelle zwar von einem Jahr auf ein anderes Jahr übertragen werden können, die Modellperformanz dabei jedoch deutlich nachlässt. Basierend auf den Hyperspektraldaten wurden für alle Krankheiten und alle Analyseansätze die wichtigsten Wellenlängen ermittelt, um eine Vereinfachung des komplexen Systems zu ermöglichen. Anhand dieser Wellenlängen könnten schließlich multispektrale Sensoren entwickelt werden, die schneller, günstiger und flexibler einsetzbar sind als hyperspektrale Anwendungen. Im Fall von Esca wurden bereits im Rahmen dieser Arbeit zusätzlich Multispektraldaten mittels Drohne erhoben und mit dem simulierten Ansatz aus den Hyperspektraldaten verglichen. Obwohl die simulierten Multispektraldaten sehr gute Ergebnisse erzielten und somit das Potential dieser Methode aufzeigen, bleibt die Luft-gestützte Krankheitserkennung derzeit noch eine Herausforderung.
      PubDate: 2022-07-11
      DOI: 10.5073/20220617-083818
       
  • Biological control of wireworms (Agriotes spp.) in potato cultivation
           using the entomopathogenic fungus Metarhizium brunneum: Factors that
           influence the effectiveness of mycoinsecticide formulations

    • Authors: Maximilian Paluch
      Abstract: Die landwirtschaftliche Produktion von Ackerbaukulturen ist eine der wichtigsten Aufgaben, um die wachsende Weltbevölkerung zu ernähren. Da die für den Ackerbau geeigneten Flächen begrenzt sind, spielt der Pflanzenschutz durch die Bekämpfung von Unkräutern, mikrobiellen Krankheitserregern, Viren und tierischen Schädlingen eine Schlüsselrolle bei der effizienten Nutzung der vorhandenen Felder. Unter den tierischen Schädlingen verursachen Insekten bei weitem die größten wirtschaftlichen Verluste, indem sie durch den Befall ober- oder unterirdischer Pflanzenteile den Ertrag oder die Ertragsqualität mindern. Ein Beispiel für bodenbewohnende Schadinsekten sind Drahtwürmer, die Larven von Schnellkäfern (Coleoptera: Elateridae), die weltweit als wichtige Schädlinge im Kartoffelanbau gelten. In Deutschland stellen Drahtwürmer der Gattung Agriotes, mit den am weitesten verbreiteten Arten A. obscurus, A. lineatus und A. sputator, eine ernsthafte Bedrohung für Landwirte dar, die Speisekartoffeln erzeugen. Da die Europäische Kommission wirksame Agrochemikalien für den Pflanzenschutz aufgrund ihrer schädlichen Auswirkungen auf die Umwelt verboten hat, ist die Drahtwurmbekämpfung im Kartoffelanbau nur begrenzt möglich. Auf der Suche nach nachhaltigen Alternativen im Rahmen des integrierten Pflanzenschutzes ist die biologische Bekämpfung von Drahtwürmern mit entomopathogenen Pilzen in der aktuellen Forschung sehr populär. Obwohl die Pathogenität von Metarhizium brunneum-Isolaten gegen Drahtwürmer der Gattung Agriotes bestätigt und verschiedene Mykoinsektizid-Formulierungen entwickelt wurden, ist die Wirksamkeit im Feldeinsatz sehr unterschiedlich und die genauen Ursachen sind kaum bekannt. In der vorliegenden Dissertation wurde das Drahtwurmbekämpfungspotenzial von zwei neuen Formulierungen auf der Grundlage des entomopathogenen Pilzes M. brunneum eingehender untersucht. Ein Granulat (AgriMet-Granulat) und ein lösbares Pulver (AgriMet-Trockenprodukt) wurden für die Ausbringung in den Boden während der Kartoffelpflanzung getestet, um die jeweilige Drahtwurmpopulation als Teil einer inokulativen Biokontrollstrategie zu reduzieren. Vor der Feldtestung zeigten Laborversuche mit dem AgriMet-Granulat, dass der erforderliche Kontakt zwischen den infektiösen Konidien und den Larven wahrscheinlich zustande kommt, da mit Hilfe eines Y-Olfactometer eine anziehende Wirkung der Formulierung auf A. obscurus, A. sputator und A. lineatus beobachtet wurde. Neben der olfaktorischen Präferenz für das AgriMet-Granulat akzeptierten die Larven den Träger als Nahrungsquelle, was das Bekämpfungspotenzial der Granulat-Formulierung unterstrich. Das AgriMet-Trockenprodukt enthielt keine zusätzlichen Lockstoffe und sollte seine Wirkung über die gleichmäßige Verteilung in die Furche des Kartoffeldaches mit der Spritzung der Kartoffelbeize entfalten. Die Anwendung der AgriMet-Formulierungen während der Kartoffelpflanzung wurde jedoch durch die Kompatibilität des formulierten M. brunneum-Isolats mit nur einem Wirkstoff der im Kartoffelanbau üblichen Fungizid-Saatgutbeizmittel eingeschränkt. Ein weiteres Defizit in Bezug auf die Formulierungseigenschaften der getesteten Mykoinsektizide war ein Verlust der Lebensfähigkeit der Pilze nach der Lagerung oder dem Versand, der bei Qualitätskontrolltests festgestellt wurde. Trotz dieser technischen Hindernisse wurde die Wirksamkeit des AgriMet-Granulats und des AgriMet-Trockenprodukt in einem mehrjährigen Feldversuch (2018-2020) getestet, und es wurde eine signifikante Reduzierung der Drahtwurmknollenschäden beobachtet. Die Wirksamkeit war jedoch relativ gering und variierte zwischen den Versuchsjahren. Als Teil der angestrebten inokulativen Biokontrollstrategie war eine Pilzvermehrung am Zielort erforderlich, um das letale Potenzial für eine angemessene Wirksamkeit aufzubauen. Die Pilzvermehrung wurde durch die Bestimmung der koloniebildenden Einheiten von Metarhizium spp. nach der Anwendung der AgriMet-Formulierungen im Kartoffeldamm untersucht, jedoch nicht im ausreichendne Maß beobachte. Ein wichtiger Faktor, der die Pilzvermehrung und damit die Wirksamkeit beeinflusste, war die niedrige Bodentemperatur (< 17 °C) während der Ausbringung im Frühjahr. Die unzureichende Rhizosphären-Kompetenz von M. brunneum bei niedrigen Bodentemperaturen stellt eine große Herausforderung für den beabsichtigten Einsatz der Mykoinsektizide bei der Kartoffelpflanzung im April oder Mai dar. Zusätzlich zu diesem ökologischen Problem wurde bei der Prüfung der geeigneten Aufwandmengen der Formulierungen in standardisierten Gewächshaus- und Labor-Bioassays ein intrinsischer Faktor identifiziert, der die Wirksamkeit beeinflusst. Neben den hohen Aufwandmengen, die zum Schutz der Kartoffelknollen erforderlich sind, wurde festgestellt, dass das verwendete M. brunneum-Isolat Unterschiede in der Virulenz gegenüber A. obscurus, A. sputator und A. lineatus aufwies, wobei A. obscurus am empfindlichsten war. In Anbetracht gemischter Drahtwurmpopulationen auf landwirtschaftlich genutzten Flächen scheint die Anwendung von Mykoinsektiziden auf der Grundlage eines einzigen M. brunneum-Isolats mit Unterschieden in der Virulenz gegen die wichtigsten Drahtwurmarten ungeeignet zu sein. Daher wurde die kombinierte Behandlung von zwei Metarhizium spp.-Isolaten, die jeweils ein spezifisches Virulenzprofil aufwiesen, getestet, um die Wirksamkeit im Feldeinsatz zu erhöhen, indem mehrere Drahtwurmarten in gleichem Maße abgetötet...
      PubDate: 2022-04-27
      DOI: 10.5073/20220425-150427
       
 
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