Genetik und Biometrie – Programm


Von der genetischen Theorie zur Züchtungspraxis

Arbeiten zur Kartierung und Feinkartierung von merkmalsbeeinflussenden Genen (QTL) in kommerziellen Nutztierpopulationen und in experimentellen Familien bei Labortieren führen zur markerunterstützten Zuchtwertschätzung und Selektion.

Die Bedeutung der genomischen Prägung (Imprinting) für die Vererbung ist ein weiterer Arbeitsschwerpunkt. Die Ergebnisse der theoretischen Arbeiten finden Eingang in aktuelle Projekte an Rind und Schwein.

Allgemeine und für tiergenetische Analysen entwickelte Programmpakete, wie SAS, Mathematica, PEST oder VCE, dienen den Wissenschaftlern als Arbeitswerkzeug. Darüber hinaus werden eigene Programme vorwiegend in FORTRAN entwickelt.

Mausmodelle für die Nutztierforschung

Das Modelltierlaboratorium ist als Servicegruppe dem Institut für Genetik und Biometrie zugeordnet, dient mit seinen 4.800 Käfigplätzen für Labormäuse aber auch allen anderen Instituten im FBN als experimentelle Basis.

Die hier bearbeiteten wissenschaftlichen Aufgaben bestehen in der Erforschung der Grundlagen biologischer Strukturen von Tierpopulationen und deren züchterische Entwicklung. Die biologischen Eigenschaften von Mäusen mit besonderen Merkmalen, zum Beispiel einer außergewöhnlichen Wachstumsrate oder einer hohen Anzahl von Nachkommen, werden eingehend untersucht.

Ziel ist die Identifizierung der Mechanismen, die zu diesen Eigenschaften führen und die möglicherweise in ähnlicher Form auch bei landwirtschaftlichen Nutztieren auftreten.

Hierzu werden Langzeitselektionslinien, die zur Zeit bis zu 180 Generationen auf Merkmale der Fruchtbarkeit, des Wachstums oder der Ausdauerbelastbarkeit gezüchtet wurden, unter definiertem Hygienestandard und Einhaltung der tierschutzrechtlichen Bestimmungen gehalten.

Bioinformatik und Biomathematik

Unser Arbeitsschwerpunkt ist die Entwicklung von Methoden zur Auswertung von Daten aus Hochdurchsatzverfahren, wie Microarrays, Metabolitprofiling (GC-MS) oder NGS-Daten.

Insbesondere werden Ansätze der integrativen Bioinformatik verfolgt, die zu einem besseren Verständnis des Zusammenhanges zwischen Genotyp und Phänotyp führen sollen. Hierzu werden genomweite Typisierungen von Milchkühen und Metabolitprofile aus der Milch herangezogen.

Weitere Schwerpunkte sind die Analyse von molekularen Daten aus heterogenen Geweben sowie systembiologische Ansätze für den Einsatz multivariater statistischer Lernverfahren.

Für die Auswertungsarbeiten wird Statistiksoftware, wie SAS und R, sowie weitere Spezialsoftware eingesetzt.