Quinoa (Chenopodium quinoa Willd.) ist ein äußerst nährstoffreiches Pseudogetreide aus der Andenregion, das für seine hervorragende Proteinqualität, seine hohe Toleranz gegenüber abiotischen Stressfaktoren (wie Trockenheit und Salzstress) sowie seine Anpassungsfähigkeit an marginale Standorte bekannt ist. In den letzten Jahren hat Quinoa zunehmend Aufmerksamkeit als wichtige Kulturpflanze zur Diversifizierung europäischer Agrarsysteme gewonnen. Allerdings ist ihr erfolgreicher großflächiger Anbau in Mitteleuropa derzeit noch durch eine unzureichende Anpassung an lokale Klimabedingungen sowie durch die Anfälligkeit gegenüber neu auftretenden Krankheitserregern eingeschränkt.

Das Projekt Q4F zielt darauf ab, die Entwicklung von an europäische Umweltbedingungen angepassten Quinoa-Sorten zu beschleunigen, indem genomische Ressourcen, quantitative Genetik und moderne Züchtungsansätze kombiniert werden. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Verbesserung der Resistenz gegenüber biotischen Stressfaktoren, insbesondere gegenüber dem pilzlichen Krankheitserreger Sclerotinia sclerotiorum, der eine zunehmende Bedrohung für den Quinoa-Anbau darstellt, insbesondere in Deutschland.

Das übergeordnete Ziel des Projekts ist es, die umfangreiche genetische Diversität von Quinoa zu nutzen, um Ideotypen zu entwickeln, die hohe agronomische Leistungsfähigkeit, stabile Erträge und eine dauerhafte Stressresistenz unter mitteleuropäischen Anbaubedingungen vereinen.

• Quantifizierung der Variation in der Resistenz gegenüber Sclerotinia sclerotiorum in einem genetisch diversen Quinoa-Panel unter kontrollierten Bedingungen.
• Identifizierung genomischer Regionen und Kandidatgene, die mit Krankheitsresistenz assoziiert sind, mithilfe genomweiter Assoziationskartierung.
• Analyse der genetischen Grundlagen von Merkmalen wie Blühzeit, Pflanzenarchitektur und Ertragskomponenten, die zur Anpassungsfähigkeit und Produktivität beitragen.
• Überführung identifizierter Loci in molekulare Marker, die für marker-gestützte Selektion und genomische Vorhersagen geeignet sind.
• Integration von Resistenz- und agronomischen Merkmalsinformationen, um Züchtungsstrategien für eine nachhaltige Diversifizierung von Agrarsystemen zu unterstützen.

• Dr. Abdul Saboor Khan
• MSc. Swapnil Tale
• Prof. Dr. Nazgol Emrani

• Prof. Dr. Remco Stam, Institut für Phytopathologie, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel, Kiel.
• Prof. Dr. Karl Schmid, Institut für Pflanzenzüchtung, Saatgutforschung und Populationsgenetik (350), Universität Hohenheim, Stuttgart.
• Dr. Til Feike, Institut für Strategien und Folgenabschätzung, Julius-Kühn-Institute, Kleinmachnow.
• Prof. Dr. Michael Rostás, Agrarentomologie, Georg-August-Universität Göttingen, Göttingen.

Die Förderung wird vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) bereitgestellt. Projekt-ID: 031B1546A-E. Projektlaufzeit: Mai 2025 – Mai 2029.