Masterarbeit "Früherkennung von Gerstenhartbrand durch PCR-Analysen und hyperspektrale Bildgebung"

Fraunhofer-Gesellschaft; Rostock; Vor Ort; EUR 40.000 - 60.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein führendes Forschungsinstitut in Rostock sucht Masterstudenten für eine Masterarbeit zur Früherkennung von Gerstenhartbrand. Sie bearbeiten Aufgaben in der Anwendung von Hyperspectral Imaging und sammeln Erfahrungen im Bereich Smart Farming. Wichtige Voraussetzungen sind Programmierkenntnisse in R oder Python sowie sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.

Leistungen

Einblick in Forschungsprojekte

Möglichkeit zur Promotion

Qualifikationen

• Master-Studentenstatus in Biologie, Agrarwissenschaften oder ähnlichen Fächern.
• Gute Programmierkenntnisse in R, Python oder ähnlichem.
• Erfahrung mit Laborarbeiten wünschenswert.

Aufgaben

• Durchführung von Literaturrecherche zur Früherkennung von Gerstenhartbrand.
• Überwachung von inokulierten Gerstenpflanzen mit Hyperspektralkameras.
• Durchführung von PCR-Analysen zum Nachweis von Gerstenhartbrand.

Kenntnisse

Programmierung mit R

Programmierung mit Python

Interesse an digitalen Prozessen

Laborarbeit

Selbständige Arbeitsweise

Deutschkenntnisse

Englischkenntnisse

Ausbildung

Master-Student in Biologie oder Agrarwissenschaften

Jobbeschreibung

Das Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD setzt seit über 30 Jahren Standards im Visual Computing, der bild- und modellbasierten Informatik. Wir vereinen Computergraphik und Computervision – darauf basieren alle unsere technologischen Lösungen.

Mit rund 210 Kolleginnen und Kollegen unterstützen wir an den drei Standorten Darmstadt, Rostock und Greifswald die deutsche Wirtschaft bei ihrer strategischen Entwicklung und helfen mit konkreten technologischen Lösungen.

Die Arbeitsgruppe Bioökonomie erforscht, entwickelt, implementiert und evaluiert digitale Technologien für die landwirtschaftliche Anwendung mit der Vision, Digitalisierung für eine moderne, ressourcenschonende und nachhaltige Landwirtschaft zu nutzen. Als Institution für angewandte Forschung werden Erkenntnisse aus der internationalen Forschung und modernste Technologie auf praxisrelevante Fragestellungen angewendet und so Innovationen vorangetrieben.

Gerstenhartbrand (Ustilago hordei) ist eine pilzliche Krankheit, die mit dem Saatgut übertragen wird. Statt Körnern werden in infizierten Pflanzen schwarze Brandbutten gebildet, welche mit einem silbergrauen Häutchen umgeben sind. Bei der Ernte platzen die Butten auf und die darin enthaltenen Pilzsporen haften am Korn an. Bei Keimung des Gerstenkorns keimt auch die Pilzspore und infiziert den Keimling. Der Pilz wächst bis zum Ährenschieben symptomlos in der Pflanze. Infizierte Pflanzen sind häufig etwas kürzer und schieben ihre Ähren etwas später als gesunde Pflanzen.

Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines schnellen und sensitiven Diagnoseverfahrens zur Früherkennung von Gerstenhartbrand. Hierfür werden inokulierte Gerstenpflanzen über die gesamte Wachstumsperiode mit Hyperspektralkameras überwacht und Veränderungen von spektralen Reflexionen analysiert. Parallel werden PCR-Analysen durchgeführt, um den Pilzbefall im Pflanzengewebe sicher nachzuweisen.

Was Du bei uns tust

In Kooperation mit der Professur für Phytomedizin der Universität Rostock sollen Untersuchungen zur Früherkennung von Gerstenhartbrand durchgeführt werden.

Im Rahmen der Masterarbeit sind unter anderem folgende Aufgaben notwendig:

• Literaturrecherche zu aktuellen Verfahren zur Früherkennung von Gerstenhartbrand
• Untersuchung der Anwendungsgebiete von Hyperspectral Imaging in der Pathogenerkennung
• Inokulation, Aufzucht und Monitoring von Gerstenpflanzen unter kontrollierten Bedingungen
• Durchführung von Hyperspectral Imaging (HSI)
• Messreihen und Analyse der Bilddaten
• Durchführung von PCR-Analysen zum Nachweis von Gerstenhartbrand und Vergleich mit HSI-Ergebnissen

Was Du mitbringst

• Master-Studentenstatus in der Fachrichtung Biologie, Agrarwissenschaften oder ähnliche Fachrichtungen mit Schwerpunkt Phytomedizin oder Pflanzenbau
• Gute Programmierkenntnisse mit R, Python o. Ä.
• Ausgeprägtes Interesse an digitalen Prozessen in der Landwirtschaft / Smart Farming
• Erfahrung mit Laborarbeiten wünschenswert
• Selbständige Arbeitsweise mit Hands-on-Mentalität
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Was Du erwarten kannst

• Einblick in die Forschungsprojekte des Fraunhofer IGD und der Professur Phytomedizin
• Sammeln von Erfahrungen im Bereich des Smart Farming und des Hyperspectral Imaging
• Möglichkeit der Weiterführung als Promotionsprojekt

Haben wir Dein Interesse geweckt?