Automatisierte Pflanzenphänotypisierung
Arbeitsgruppen
Zu unseren zentralen Aufgaben zählt das Management und die Koordination der Pflanzenphänotypisierungsinfrastruktur am IPK, in Zusammenarbeit mit internen und externen Partnern tragen wir daher zur Aufklärung des Pflanzenwachstums und seiner Plastizität unter vielfältigen Umweltbedingungen bei. Wir arbeiten eng mit der Forschungsgruppe Bioinformatik und Informationstechnologie (BIT) zusammen an der Implementierung eines Datenmanagementsystems zur standardisierten Dokumentation, nachhaltigen Speicherung und Verbreitung von Phänomik-Datensätzen nach FAIR-Prinzipien.
Der Fokus der eigenen Forschung liegt dabei vorwiegend auf der Erforschung der Pflanzenreaktion auf abiotischen Stress, insbesondere Trockenheit und Hitze. Diese Reaktion ist sehr umweltabhängig und erfolgt dynamisch, weshalb wir Präzisions-Phänotypisierungssysteme einsetzen, welche eine nicht-invasive Erfassung unter kontrollierten Umweltbedingungen ermöglichen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Genetik und der Physiologie als auch auf der Modellierung des Pflanzenwachstums sowie der Wassernutzung (Abb. 1). Genutzte Pflanzenmaterialien sind vor allem pflanzengenetische Ressourcen von Getreide und Leguminosen, welche eine wichtige Quelle darstellen, um über züchterische Ansätze die Stresstoleranz der modernen Sorten zu verbessern für die nötige Anpassung an den fortschreitenden Klimawandel.
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Projekte
Im Rahmen des Deutschen Pflanzenphänotypisierungs Netzwerks (DPPN) erweitern wir die vorhandene Infrastruktur zur Pflanzenphänotypisierung und stellen diese Nutzern aus Forschung und Industrie im Rahmen von Kollaborationsprojekten und Transnational Access Projekten (EPPN2020) zur Verfügung.
STARGATE
Im Rahmen von STARGATE werden wir unseren Partner in Portugal (UCP) dabei unterstützen, ein etabliertes Exzellenzzentrum für den Einsatz von Sensoren, Multi-omics und Pflanzenphänotypisierungstechnologien zu werden.
BRACE
In BRACE untersuchen wir Mechanismen der Nachhaltigkeit unter abiotischem Stress in der ersten Wildgersten-Multi-Eltern-Nested-Association-Mapping (NAM)-Population (HEB-25) unter Verwendung moderner automatisierter Phänotypisierungsansätze.
BOLERO
Die Wurzelentwicklung von Kaffee und Kakaopflanzen steht im Fokus von BOLERO, wo wir mit Hilfe der automatischen Phänotypisierung die Dynamik der Wurzelentwicklung untersuchen sowie die Reaktion auf ein unterschiedliches Nährstoffangebot.
INCREASE
Im Rahmen von INCREASE tragen wir zur Förderung der landwirtschaftlichen Biodiversität in Europa bei, indem wir Wachstum und Trockentoleranz von 200 genetischen Ressourcen der Kichererbse mittels Präzisionsphänotypisierung evaluieren und ein europaweites Citizen Science Experiment mit 1.000 genetischen Ressourcen der Ackerbohne durchführen. Seit drei Jahren sind Bürgerinnen und Bürger in ganz Europa aufgerufen, sich am Experiment zur Bohnenvielfalt zu beteiligen. Das IPK lud dafür am 21. Juli 2023 100 deutsche Teilnehmerinnen und Teilnehmer zu einem Bürgertag an das Institut ein.
Citizen Science Day 2023
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Mitarbeitende
Name
Telefon
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OrcID
Wissenschaftliches Personal
0000-0002-9332-157XWissenschaftliche Gäste / Stipendiat
Technisches Personal
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Publikationen
Autor
Titel
2024
Bienert M D, Junker A, Melzer M, Altmann T, von Wirén N, Bienert G P:
Boron deficiency responses in maize (Zea mays L.) roots. J. Plant Nutr. Soil Sci. (2024) Epub ahead of print. https://doi.org/10.1002/jpln.202300173
Cortinovis G, Vincenzi L, Anderson R, Marturano G, Marsh J I, Bayer P E, Rocchetti L, Frascarelli G, Lanzavecchia G, Pieri A, Benazzo A, Bellucci E, Di Vittori V, Nanni L, Ferreira Fernández J J, Rossato M, Aguilar O M, Morrell P L, Rodriguez M, Gioia T, Neumann K, Alvarez Diaz J C, Gratias A, Klopp C, Bitocchi E, Geffroy V, Delledonne M, Edwards D, Papa R:
Adaptive gene loss in the common bean pan-genome during range expansion and domestication. Nat. Commun. 15 (2024) 6698. https://dx.doi.org/10.1038/s41467-024-51032-2
de Celis M, Fernandéz-Alonso M J, Belda I, García C, Ochoa-Hueso R, Palomino J, Singh B K, Yin Y, Wang J-T, Abdala-Roberts L, Alfaro F D, Angulo-Pérez D, Arthikala M-K, Corwin J, Gui-Lan D, Hernandez-Lopez A, Nanjareddy K, Pasari B, Quijano-Medina T, Rivera D S, Shaaf S, Trivedi P, Yang Q, Zaady E, Zhu Y-G, Delgado-Baquerizo M, Milla R, García-Palacios P:
The abundant fraction of soil microbiomes regulates the rhizosphere function in crop wild progenitors. Ecol. Lett. 27 (2024) e14462. https://dx.doi.org/10.1111/ele.14462
Heuermann M C, Meyer R C, Knoch D, Tschiersch H, Altmann T:
Strong prevalence of light regime-specific QTL in Arabidopsis detected using automated high-throughput phenotyping in fluctuating or constant light. Physiol. Plant. 176 (2024) e14255. https://dx.doi.org/10.1111/ppl.14255
Lauterberg M, Tschiersch H, Zhao Y, Kuhlmann M, Mücke I, Papa R, Bitocchi E, Neumann K:
Implementation of theoretical non-photochemical quenching (NPQ((T))) to investigate NPQ of chickpea under drought stress with High-throughput Phenotyping. Sci. Rep. 14 (2024) 13970. https://dx.doi.org/10.1038/s41598-024-63372-6
Ullah S, Panzarová K, Trtílek M, Lexa M, Máčala V, Neumann K, Altmann T, Hejátko J, Pernisová M, Gladilin E:
High-throughput spike detection in greenhouse cultivated grain crops with attention mechanisms-based deep learning models. Plant Phenomics 6 (2024) 0155. https://dx.doi.org/10.34133/plantphenomics.0155
2023
Bellucci E, Benazzo A, Xu C, Bitocchi E, Rodriguez M, Alseekh S, Di Vittori V, Gioia T, Neumann K, Cortinovis G, Frascarelli G, Murube E, Trucchi E, Nanni L, Ariani A, Logozzo G, Shin J H, Liu C, Jiang L, Ferreira J J, Campa A, Attene G, Morrell P L, Bertorelle G, Graner A, Gepts P, Fernie A R, Jackson S A, Papa R:
Selection and adaptive introgression guided the complex evolutionary history of the European common bean. Nat. Commun. 14 (2023) 1908. https://dx.doi.org/10.1038/s41467-023-37332-z
Heuermann M C, Knoch D, Junker A, Altmann T:
Natural plant growth and development achieved in the IPK PhenoSphere by dynamic environment simulation. Nat. Commun. 14 (2023) 5783. https://dx.doi.org/10.1038/s41467-023-41332-4
Khodaeiaminjan M, Knoch D, Ndella Thiaw M R, Marchetti C F, Kořínková N, Techer A, Nguyen T D, Chu J, Bertholomey V, Doridant I, Gantet P, Graner A, Neumann K, Bergougnoux V:
Genome-wide association study in two-row spring barley landraces identifies QTL associated with plantlets root system architecture traits in well-watered and osmotic stress conditions. Front. Plant Sci. 14 (2023) 1125672. https://dx.doi.org/10.3389/fpls.2023.1125672
Lauterberg M, Tschiersch H, Papa R, Bitocchi E, Neumann K:
Engaging precision phenotyping to scrutinize vegetative drought tolerance and recovery in chickpea plant genetic resources. Plants 12 (2023) 2866. https://dx.doi.org/10.3390/plants12152866
Neumann K, Schulthess A W, Bassi F M, Dhanagond S, Khlestkina E, Börner A, Graner A, Kilian B:
Genomic approaches to using diversity for the adaptation of modern varieties of wheat and barley to climate change. In: Ghamkhar K, Williams W, Brown A H D (Eds.): Plant Genetic Resources for the 21st Century. The OMICS Era. New York: Apple Academic Press (2023) ISBN 9781774910825, 47-78. https://dx.doi.org/10.1201/9781003302957
Papalini S, Di Vittori V, Pieri A, Allegrezza M, Frascarelli G, Nanni L, Bitocchi E, Bellucci E, Gioia T, Pereira L G, Susek K, Tenaillon M, Neumann K, Papa R:
Challenges and opportunities behind the use of Herbaria in paleogenomics studies. Plants 12 (2023) 3452. https://dx.doi.org/10.3390/plants12193452
Peterson A, Kishchenko O, Kuhlmann M, Tschiersch H, Fuchs J, Tikhenko N, Schubert I, Nagel M:
Cryopreservation of duckweed genetic diversity as model for long-term preservation of aquatic flowering plants. Plants 12 (2023) 3302. https://dx.doi.org/10.3390/plants12183302
Radchuk V, Belew Z M, Gündel A, Mayer S, Hilo A, Hensel G, Sharma R, Neumann K, Ortleb S, Wagner S, Muszynska A, Crocoll C, Xu D, Hoffie I, Kumlehn J, Fuchs J, Peleke F F, Szymanski J J, Rolletschek H, Nour-Eldin H H, Borisjuk L:
SWEET11b transports both sugar and cytokinin in developing barley grains. Plant Cell 35 (2023) 2186-2207. https://dx.doi.org/10.1093/plcell/koad055
Shi R, Seiler C, Knoch D, Junker A, Altmann T:
Integrated phenotyping of root and shoot growth dynamics in maize reveals specific interaction patterns in inbreds and hybrids and in response to drought. Front. Plant Sci. 14 (2023) 1233553. https://dx.doi.org/10.3389/fpls.2023.1233553
Zahn T, Zhu Z, Ritoff N, Krapf J, Junker A, Altmann T, Schmutzer T, Tüting C, Kastritis P L, Babben S, Quint M, Pillen K, Maurer A:
Novel exotic alleles of EARLY FLOWERING 3 determine plant development in barley. J. Exp. Bot. 74 (2023) 3630-3650. https://dx.doi.org/10.1093/jxb/erad127
2022
Amitrano C, Junker A, DAgostino N, De Pascale S, De Micco V:
Integration of high-throughput phenotyping with anatomical traits of leaves to help understanding lettuce acclimation to a changing environment. Planta 256 (2022) 68. https://dx.doi.org/10.1007/s00425-022-03984-2
Arend D, Psaroudakis D, Memon J A, Rey-Mazón E, Schüler D, Szymanski J J, Scholz U, Junker A, Lange M:
From data to knowledge - big data needs stewardship, a plant phenomics perspective. Plant J. 111 (2022) 335-347. https://dx.doi.org/10.1111/tpj.15804
Badaeva E D, Konovalov F A, Knüpffer H, Fricano A, Ruban A S, Kehel Z, Zoshchuk S A, Surzhikov S A, Neumann K, Graner A, Hammer K, Filatenko A, Bogaard A, Jones G, Özkan H, Kilian B:
Genetic diversity, distribution and domestication history of the neglected GGAtAt genepool of wheat. Theor. Appl. Genet. 135 (2022) 755–776. https://dx.doi.org/10.1007/s00122-021-03912-0
Deblieck M, Szilagyi G, Andrii F, Saranga Y, Lauterberg M, Neumann K, Krugman T, Perovic D, Pillen K, Ordon F:
Dissection of a grain yield QTL from wild emmer wheat reveals sub-intervals associated with culm length and kernel number. Front. Genet. 13 (2022) 955295. https://dx.doi.org/10.3389/fgene.2022.955295
Langstroff A, Heuermann M C, Stahl A, Junker A:
Opportunities and limits of controlled-environment plant phenotyping for climate response traits. Theor. Appl. Genet. 135 (2022) 1–16. https://dx.doi.org/10.1007/s00122-021-03892-1
Lauterberg M, Saranga Y, Deblieck M, Klukas C, Krugman T, Perovic D, Ordon F, Graner A, Neumann K:
Precision phenotyping across the life cycle to validate and decipher drought-adaptive QTLs of wild emmer wheat (Triticum turgidum ssp. dicoccoides) introduced into elite wheat varieties. Front. Plant Sci. 13 (2022) 965287. https://dx.doi.org/10.3389/fpls.2022.965287
Narisetti N, Henke M, Neumann K, Stolzenburg F, Altmann T, Gladilin E:
Deep learning based greenhouse image segmentation and shoot phenotyping (DeepShoot). Front. Plant Sci. 13 (2022) 906410. https://dx.doi.org/10.3389/fpls.2022.906410
2021
Bellucci E, Aguilar O M, Alseekh S, Bett K, Brezeanu C, Cook D, De la Rosa L, Delledonne M, Dostatny D F, Ferreira J J, Geffroy V, Ghitarrini S, Kroc M, Kumar Agrawal S, Logozzo G, Marino M, Mary-Huard T, McClean P, Meglič V, Messer T, Muel F, Nanni L, Neumann K, Servalli F, Străjeru S, Varshney R K, Vasconcelos M W, Zaccardelli M, Zavarzin A, Bitocchi E, Frontoni E, Fernie A R, Gioia T, Graner A, Guasch L, Prochnow L, Opperman M, Susek K, Tenaillon M, Papa R:
The INCREASE project: Intelligent collections of food-legume genetic resources for European agrofood systems. Plant J. 108 (2021) 646-660. https://dx.doi.org/10.1111/tpj.15472
Cortinovis G, Oppermann M, Neumann K, Graner A, Gioia T, Marsella M, Alseekh S, Fernie A R, Papa R, Bellucci E, Bitocchi E:
Towards the development, maintenance, and standardized phenotypic characterization of single-seed-descent genetic resources for common bean. Curr. Protoc. 1 (2021) e133. https://dx.doi.org/10.1002/cpz1.133
Dodig D, Božinović S, Nikolić A, Zorić M, Vančetović J, Ignjatović-Micić D, Delić N, Weigelt-Fischer K, Altmann T, Junker A:
Dynamics of maize vegetative growth and drought adaptability using image-based phenotyping under controlled conditions. Front. Plant Sci. 12 (2021) 652116. https://dx.doi.org/10.3389/fpls.2021.652116
Fadoul H E, Martínez Rivas F J, Neumann K, Balazadeh S, Fernie A R, Alseekh S:
Comparative molecular and metabolic profiling of two contrasting wheat cultivars under drought stress. Int. J. Mol. Sci. 22 (2021) 13287. https://dx.doi.org/10.3390/ijms222413287
Henke M, Neumann K, Altmann T, Gladilin E:
Semi-automated ground truth segmentation and phenotyping of plant structures using k-means clustering of eigen-colors (kmSeg). Agriculture 11 (2021) 1098. https://dx.doi.org/10.3390/agriculture11111098
Kroc M, Tomaszewska M, Czepiel K, Bitocchi E, Oppermann M, Neumann K, Guasch L, Bellucci E, Alseekh S, Graner A, Fernie A R, Papa R, Susek K:
Towards development, maintenance, and standardized phenotypic characterization of single-seed-descent genetic resources for lupins. Curr. Protoc. 1 (2021) e191. https://dx.doi.org/10.1002/cpz1.191
Li M, Hensel G, Melzer M, Junker A, Tschiersch H, Ruwe H, Arend D, Kumlehn J, Börner T, Stein N:
Mutation of the ALBOSTRIANS ohnologous gene HvCMF3 impairs chloroplast development and thylakoid architecture in barley. Front. Plant Sci. 12 (2021) 732608. https://dx.doi.org/10.3389/fpls.2021.732608
Li M, Ruwe H, Melzer M, Junker A, Hensel G, Tschiersch H, Schwenkert S, Chamas S, Schmitz-Linneweber C, Börner T, Stein N:
The Arabidopsis AAC proteins CIL and CIA2 are sub-functionalized paralogs involved in chloroplast development. Front. Plant Sci. 12 (2021) 681375. https://dx.doi.org/10.3389/fpls.2021.681375
Mayer G, Müller W, Schork K, Uszkoreit J, Weidemann A, Wittig U, Rey M, Quast C, Felden J, Glöckner F O, Lange M, Arend D, Beier S, Junker A, Scholz U, Schüler D, Kestler H A, Wibberg D, Pühler A, Twardziok S, Eils J, Eils R, Hoffmann S, Eisenacher M, Turewicz M:
Implementing FAIR data management within the German Network for Bioinformatics Infrastructure (de.NBI) exemplified by selected use cases. Brief. Bioinform. 22 (2021) bbab010. https://dx.doi.org/10.1093/bib/bbab010
Narisetti N, Henke M, Seiler C, Junker A, Ostermann J, Altmann T, Gladilin E:
Fully-automated root image analysis (faRIA). Sci. Rep. 11 (2021) 16047. https://dx.doi.org/10.1038/s41598-021-95480-y
Pommier C, Gruden K, Junker A, Coppens F, Finkers R, Hassani-Pak K, Faria D, Hancock J M, Beier S, Costa B, Miguel C, Chaves I, Davey R, Contreras-Moreira B:
ELIXIR Plant sciences 2020-2023 Roadmap [version 1; not peer reviewed]. F1000Research 10 (2021) 145. https://doi.org/10.7490/f1000research.1118482.1
Rebola-Lichtenberg J, Streit J, Schall P, Ammer C, Seidel D:
From facilitation to competition: the effect of black locust (Robinia pseudoacacia L.) on the growth performance of four poplar-hybrids (Populus spp.) in mixed short rotation coppice. New Forest. 52 (2021) 639-656. https://dx.doi.org/10.1007/s11056-020-09813-2
Sharma S, Schulthess A W, Bassi F M, Badaeva E D, Neumann K, Graner A, Özkan H, Werner P, Knüpffer H, Kilian B:
Introducing beneficial alleles from plant genetic resources into the wheat germplasm. Biology 10 (2021) 982. https://dx.doi.org/10.3390/biology10100982
2020
Arend D, König P, Junker A, Scholz U, Lange M:
The on-premise data sharing infrastructure e!DAL: Foster FAIR data for faster data acquisition. GigaScience 9 (2020) giaa107. https://doi.org/10.1093/gigascience/giaa107
Henke M, Junker A, Neumann K, Altmann T, Gladilin E:
A two-step registration-classification approach to automated segmentation of multimodal images for high-throughput greenhouse plant phenotyping. Plant Methods 16 (2020) 95. https://dx.doi.org/10.1186/s13007-020-00637-x
Mang C:
Characterization of high light acclimation capacity in Arabidopsis mutant candidates. (Master Thesis) Mittweida, Hochschule Mittweida, Fakultät Angewandte Computer- und Biowissenschaften (2020) 81 pp.
Mikołajczak K, Ogrodowicz P, Ćwiek-Kupczyńska H, Weigelt-Fischer K, Mothukuri S R, Junker A, Altmann T, Krystkowiak K, Adamski T, Surma M, Kuczyńska A, Krajewski P:
Image phenotyping of spring barley (Hordeum vulgare L.) RIL population under drought: selection of traits and biological interpretation. Front. Plant Sci. 11 (2020) 743. https://dx.doi.org/10.3389/fpls.2020.00743
Papoutsoglou E A, Faria D, Arend D, Arnaud E, Athanasiadis I N, Chaves I, Coppens F, Cornut G, Costa B V, Ćwiek-Kupczyńska H, Droesbeke B, Finkers R, Gruden K, Junker A, King G J, Krajewski P, Lange M, Laporte M-A, Michotey C, Oppermann M, Ostler R, Poorter H, Ramı́rez-Gonzalez R, Ramšak Ž, Reif J C, Rocca-Serra P, Sansone S-A, Scholz U, Tardieu F, Uauy C, Usadel B, Visser R G F, Weise S, Kersey P J, Miguel C M, Adam-Blondon A-F, Pommier C:
Enabling reusability of plant phenomic datasets with MIAPPE 1.1. New Phytol. 227 (2020) 260-273. https://dx.doi.org/10.1111/nph.16544
Psaroudakis D:
A multi-omics perspective on Arabidopsis drought response: discovering novel regulators with a machine learning based gene-to-phene approach. (Master Thesis) Mittweida, Hochschule Mittweida, Fakultät Angewandte Computer- und Biowissenschaften (2020) 57 pp.
Psaroudakis D, Liu F, König P, Scholz U, Junker A, Lange M, Arend D:
isa4j: a scalable Java library for creating ISA-Tab metadata [version 1; peer review: 2 approved]. F1000Research 9(ELIXIR) (2020) 1388. https://doi.org/10.12688/f1000research.27188.1
2019
Dodig D, Bozinovic S, Nikolic A, Zoric M, Vancetovic J, Ignjatovic-Micic D, Delic N, Weigelt-Fischer K, Junker A, Altmann T:
Image-derived traits related to mid-season growth performance of maize under nitrogen and water stress. Front. Plant Sci. 10 (2019) 814. https://dx.doi.org/10.3389/Fpls.2019.00814
Ghaffar M, Schüler D, König P, Arend D, Junker A, Scholz U, Lange M:
Programmatic access to FAIRified digital plant genetic resources. J. Integr. Bioinform. 16 (2019) 20190060. https://dx.doi.org/10.1515/jib-2019-0060
Henke M, Junker A, Neumann K, Altmann T, Gladilin E:
Comparison and extension of three methods for automated registration of multimodal plant images. Plant Methods 15 (2019) 44. https://dx.doi.org/10.1186/s13007-019-0426-8
Henke M, Junker A, Neumann K, Altmann T, Gladilin E:
Comparison of feature point detectors for multimodal image registration in plant phenotyping. PLoS One 14 (2019) e0221203. https://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0221203
Lobet G, Paez-Garcia A, Schneider H, Junker A, Atkinson J A, Tracy S:
Demystifying roots: A need for clarification and extended concepts in root phenotyping. Plant Sci. 282 (2019) 11-13. https://doi.org/10.1016/j.plantsci.2018.09.015
Narisetti N, Henke M, Seiler C, Shi R, Junker A, Altmann T, Gladilin E:
Semi-automated Root Image Analysis (saRIA). Sci. Rep. 9 (2019) 19674. https://dx.doi.org/10.1038/s41598-019-55876-3
2018
Henke M, Junker A, Neumann K, Altmann T, Gladilin E:
Automated alignment of multi-modal plant images using integrative phase correlation approach. Front. Plant Sci. 9 (2018) 1519. https://dx.doi.org/10.3389/fpls.2018.01519
Pommerrenig B, Junker A, Abreu I, Bieber A, Fuge J, Willner E, Bienert M D, Altmann T, Bienert G P:
Identification of rapeseed (Brassica napus) cultivars with a high tolerance to boron-deficient conditions. Front. Plant Sci. 9 (2018) 1142. https://dx.doi.org/10.3389/fpls.2018.01142
Shi R, Junker A, Seiler C, Altmann T:
Phenotyping roots in darkness: disturbance-free root imaging with near infrared illumination. Funct. Plant Biol. 45 (2018) 400-411. https://doi.org/10.1071/FP17262
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