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Genomische Regionen die Hybrideichen unterscheiden können

Genomic regions differentiating hybridising oaks

Graham Muir (ORCID: )
  • Grant-DOI 10.55776/P15106
  • Förderprogramm Einzelprojekte
  • Status beendet
  • Projektbeginn 01.08.2001
  • Projektende 31.01.2005
  • Bewilligungssumme 154.346 €

Wissenschaftsdisziplinen

Biologie (75%); Land- und Forstwirtschaft, Fischerei (25%)

Keywords

    QUERCUS, SELECTION, GENOME, HYBRIDISATION

Abstract

Quercus robur und Q. petraea sind nah verwandte, hybridisierende Arten und wurden daher von manchen Wissenschaftern als Ökotypen der gleichen Art betrachtet (Kleinschmit et al. 1995). Obwohl zwischen den beiden Spezies hoher Genfluß herrscht, weisen die Ergebnisse einer aktuellen Studie dennoch auf zwei genetisch voneinander getrennte Arten hin (Muir et al. 2000). Aufbauend auf diesen Erkenntnissen ist es Gegenstand des vorliegenden Antrags, systematisch nach solchen Regionen im Genom zu suchen, die es ermöglichen sollen zwischen den beiden Spezies zu unterscheiden. Dies soll einerseits durch die Strategie der Probennahme und weiters durch die Verwendung von speziellen, genetischen Markern (Mikrosatelliten) erreicht werden. Mikrosatelliten sollen in verschiedenen natürlichen Eichenpopulationen, mit dem Ziel informative Genorte zu finden, untersucht werden. `Single Nucleotide Polymorphisms` in den flankierenden Sequenzen dieser Genorte sollen dazu dienen eine Unterscheidungsmöglichkeit zu erarbeiten, um somit einzelne Individuen den beiden Spezies zuzuordnen. Die informativen Loci werden in bestehende Genkarten integriert. Identifizierung und Charakterisierung solch informativer genomischer Regionen sind ein wesentlicher Beitrag zur Kenntnis der Artdifferenzierung, die Taxonomen seit Jahrzehnten beschäftigt. Die Ergebnisse dieser Arbeit ermöglichen weiterhin eine Prüfkontrolle und somit Gewährleistung für die Reinheit des Saatguts, welche eine landwirtschaftliche Direktive der Europäischen Union darstellt.

Forschungsstätte(n)
  • Veterinärmedizinische Universität Wien - 100%

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