Zusammenfassung

autoTRAIT etabliert eine generative KI-Pipeline für synthetische Genregulation von Pflanzen, die die Leistung von Nutzpflanzen optimiert. Durch die Kombination von Grundlagen Modellen (Foundation Models), Supercomputing und Plant STARR-seq leistet das Projekt einen direkten Beitrag zum BioSC-Schwerpunktbereich „Smartes Management der Pflanzenproduktion“. Das Projekt vereint Fachwissen aus den Bereichen KI und Bioinformatik mit synthetischer Biologie und experimenteller Validierung. Gemeinsam werden die Partner: (a) genomische Basismodelle anhand pflanzenspezifischer Daten feinabstimmen; (b) regulatorische Logik mit erklärbarer KI interpretieren; (c) genregulatorische DNA Abschnitte für Blütezeit, Pflanzenhöhe und Trockenreaktion generieren; (d) und groß angelegte Bibliotheken dieser Abschnitte aus Arabidopsis, Mais und Nicotiana experimentell validieren. Das Ergebnis wird eine selbstoptimierende Design-Build-Test-Learn-Pipeline (DBTP) für regulatorisches DNA-Engineering sein. Das Projekt trägt dazu bei, Grundlagen für langfristige KI-Anwendungen in der klimafreundlichen Landwirtschaft zu schaffen.

SEED FUND 3.0 Projektleiter

Dr. Jędrzej Jakub Szymański
IBG-4 Omics-/Datenbasierte Bioinformatik
Forschungszentrum Jülich
email: j.szymanski[at]fz-juelich.de

Partner

Dr. Jędrzej Jakub Szymański, Prof. Dr. Björn Usadel, IBG-4 Omics-/Datenbasierte Bioinformatik, Forschungszentrum Jülich
Dr. Tobias Jores, Prof. Dr. Matias Zurbriggen, Institut für Synthetische Biologie, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

Projektlaufzeit

01.01.2026 - 31.12.2026

Förderung

autoTRAIT ist Teil des NRW-Strategieprojekts BioSC und wird vom Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen gefördert.