Dokument: Vergleichende Genomik und Populationsgenomik der wilden Verwandten des Maises
| Titel: | Vergleichende Genomik und Populationsgenomik der wilden Verwandten des Maises | |||||||
| Weiterer Titel: | Comparative genomics and population genomics of the wild relatives of maize | |||||||
| URL für Lesezeichen: | https://docserv.uni-duesseldorf.de/servlets/DocumentServlet?id=72262 | |||||||
| URN (NBN): | urn:nbn:de:hbz:061-20260313-124223-7 | |||||||
| Kollektion: | Dissertationen | |||||||
| Sprache: | Englisch | |||||||
| Dokumententyp: | Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation | |||||||
| Medientyp: | Text | |||||||
| Autor: | Atemia, Joseph Mulama [Autor] | |||||||
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| Beitragende: | Prof. Dr. Usadel, Björn [Betreuer/Doktorvater] Prof. Dr. Stich, Benjamin [Betreuer/Doktorvater] Prof. Dr. Hallab, Asis [Betreuer/Doktorvater] | |||||||
| Dewey Dezimal-Klassifikation: | 500 Naturwissenschaften und Mathematik » 570 Biowissenschaften; Biologie | |||||||
| Beschreibungen: | Teosintes, die wilden Verwandten des Mais, sind aufgrund ihrer reichen genetischen Vielfalt
und ihres Potenzials zur Züchtung von Maisvarianten, die den Herausforderungen des Klimawandels widerstehen können, von entscheidender Bedeutung für die globale Nahrungsmittelsicherheit. Diese Arbeit befasst sich mit den genetischen Grundlagen der Anpassung von Teosintes an unterschiedliche Umgebungen und stellt ein bioinformatisches Werkzeug zur Datenverwaltung, interaktiven Visualisierung und Analyse der Omics- Forschung, insbesondere der Transkriptomik, vor. Im Rahmen einer umfassenden genomweiten Assoziationsstudie (GWAS) von 3.455 Teosinte-Akzessionen aus 276 Teosinte- Populationen aus ganz Zentralamerika analysierten wir Umwelt-, morphologische und genomische Daten und identifizierten wichtige Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs), die mit Klimaresistenz und morphologischen Merkmalen in Zusammenhang stehen. Diese Ergebnisse zeigen eine signifikante genetische Differenzierung, die durch die lokalen Umweltbedingungen geprägt ist, und unterstreichen den dringenden Bedarf an Schutzstrategien, die das Anpassungspotenzial von Teosintes bewahren. Die Studie betont die Bedeutung sowohl der In situ- als auch der Ex situ-Erhaltung, um die genetische Vielfalt für die zukünftige Maiszüchtung zu sichern. Ergänzend zu dieser ökologischen und genomischen Untersuchung haben wir Gene Expression Plotter (GXP) entwickelt, ein webbasiertes Tool zur Visualisierung und Analyse von Transkriptom- (RNAseq) und Metabolomics-Daten. GXP macht benutzerdefinierte Installationen oder manuelle Programmierung überflüssig und ermöglicht es Forschern, Omics-Daten direkt im Web- Browser Browsern zu verwalten, visualisieren und interaktiv zu untersuchen. Dieses Tool beschleunigt die Interpretation transkriptomischer Ergebnisse und ist daher besonders nützlich für Projekte, bei denen das Verständnis der Genexpression im Zusammenhang mit adaptiven Merkmalen von entscheidender Bedeutung ist.Teosintes, the wild relatives of maize, are vital for global food security due to their rich genetic diversity and potential for crop improvement in response to climate change. This thesis delves into the genetic basis of teosinte’s adaptation to diverse climatic environments and introduces a bioinformatic tool for advancing plant omics research. Through a comprehensive genome- wide association study (GWAS) of 3,455 individuals from 276 teosinte populations across Latin America, we analyzed environmental, morphological, and genomic data, identifying key Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs) associated with climate resilience and morphological traits. These results reveal significant genetic differentiation shaped by local environmental conditions, highlighting the critical need for conservation strategies that preserve teosinte's adaptive potential. The study emphasizes the importance of both in situ and ex situ conservation to safeguard genetic diversity for future maize breeding. Complementing this ecological and genomic investigation, we developed Gene Expression Plotter (GXP), a web-based tool for visualizing and analyzing (Ribonucleic acid sequencing) RNAseq and metabolomics data. GXP eliminates the need for custom installations or manual programming, allowing researchers to directly explore omics data in their browsers. This tool accelerates the interpretation of transcriptomic results, making it particularly useful for projects where understanding gene expression linked to adaptive traits is crucial. | |||||||
| Lizenz: |  Dieses Werk ist lizenziert unter einer Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz | |||||||
| Fachbereich / Einrichtung: | Mathematisch- Naturwissenschaftliche Fakultät | |||||||
| Dokument erstellt am: | 13.03.2026 | |||||||
| Dateien geändert am: | 13.03.2026 | |||||||
| Promotionsantrag am: | 13.01.2025 | |||||||
| Datum der Promotion: | 30.10.2025 |
