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Der wachsende Bedarf an zentralisierten Labordaten in der Agrartechnik

von Jonathan Amadio 2 Minuten lesen 01. Februar 2024

Agrartechnologie ist ein sich rasch entwickelnder Bereich, der sich auf die Nutzung fortschrittlicher Technologien zur Steigerung der landwirtschaftlichen Produktivität und Nachhaltigkeit konzentriert. Es ist ein boomender Markt, auf dem Wissenschaftler aus Forschung und Entwicklung versuchen, mehr Landwirte mit Werkzeugen und Technologien auszustatten, um die Ernteerträge zu steigern, Pflanzen resistent gegen Insekten und raue Witterungsbedingungen zu machen und den Nährwert zu erhöhen. 

Mit solch ehrgeizigen Zielen ist die Aufgabe verbunden, effiziente und optimierte Laborabläufe zu schaffen, die den Fortschritt vorantreiben. Welches sind die entscheidenden Technologien, die für ein solches Unterfangen benötigt werden? Und, ebenso wichtig, wie synchronisiert man sie, damit sie effektiv funktionieren? In diesem Blog beleuchten wir die Bedeutung des Betriebs eines zentralisierten Agrartechniklabors, einige der wichtigsten Technologien in der Branche und wie sie alle integriert werden können. 

Die Gefahren von dezentralisierten Daten

Das Problem, mit dem viele Agrartechniklabors konfrontiert sind, besteht darin, dass ein Großteil der riesigen Daten, die erzeugt werden, auf verschiedene Stellen verteilt ist (Wortspiel beabsichtigt). eigenständige Software-Plattformennicht in der Lage, miteinander zu kommunizieren. Dies beeinträchtigt die Effizienz, Reproduzierbarkeit und Skalierbarkeit. Das Rückgrat eines effizienten Labors ist eine einzige, einheitliche Umgebung für die Verwaltung aller Aspekte des Laborbetriebs, von der Probenverfolgung und Datenverwaltung bis hin zur Berichterstattung und Analyse. Werfen wir einen Blick auf die Schlüsseltechnologien in der Agrartechnik und die Funktionen, die bei der Rationalisierung dieser Arbeitsabläufe zu beachten sind.

Schlüsseltechnologien für Agri-Tech

Molekular-basierte Tests

Genotypisierung, markerunterstützte Züchtung und GVO-Tests bieten Möglichkeiten zur Identifizierung von Merkmalen, die allein aufgrund des Phänotyps nicht ausgewählt werden können. Forscher nutzen dies, um neue Nutzpflanzen mit höheren Erträgen oder verbessertem Nährwert zu entwickeln. 

  • Beispiel aus der realen Welt: Entwicklung von Goldenem Reis oder bessere Keimung von Futtermitteln wie Hirse.
  • Unverzichtbare Software-Funktion: Visualisierung genetischer Sequenzen und Ermöglichung einer laborübergreifenden Zusammenarbeit zwischen Wissenschaftlern.

Proteomik

Mit Hilfe der Proteomik können Proteine identifiziert werden, die an bestimmten biologischen Prozessen beteiligt sind, z. B. an der Reaktion von Pflanzen auf Stress, der Nährstoffaufnahme, dem Stoffwechsel oder der Insektenresistenz. Diese Informationen werden genutzt, um Pflanzen zu entwickeln, die in neuen Umgebungen wachsen, oder um neue Pestizide zu entwickeln, die auf bestimmte Proteine abzielen. 

  • Beispiel aus der Praxis: Blattlausbekämpfung in Sorghumkulturen oder Rapsanbau in kälteren Gebieten.
  • Unverzichtbare Software-Funktion: Vollständig anpassbare Metadatenfelder mit fortgeschrittenen Suchfunktionen für Echtzeitberichte.

Bioimaging und Phänotypisierung

Die Visualisierung biologischer Strukturen auf molekularer Ebene zeigt, wie Phänotypen aus Merkmalen auf zellulärer Ebene hervorgehen. Diese Technologien identifizieren und charakterisieren erwünschte Merkmale, um die Auswirkungen verschiedener Düngemittel oder Pestizide auf das Pflanzenwachstum zu untersuchen.

  • Beispiel aus der Praxis: Krankheitsresistenz bei Maniok oder geringerer Pestizideinsatz bei Sojabohnen. 
  • Unverzichtbare Software-Funktion: Anzeige der vollständigen Historie einer Probe mit Eltern-Kind-Beziehungen und schnelle Anzeige der Klonabstammung.

Boden-, Futter-, Düngemittel- und Wasseranalyse

Pflanzen können nicht gedeihen, wenn nicht die richtigen ökologischen Faktoren vorhanden sind. Die physikalische und chemische Analyse dieser Komponenten kann dazu dienen, die Ernteerträge zu optimieren, die Pflanzengesundheit zu verbessern und die Lebensmittelsicherheit zu gewährleisten. 

  • Beispiel aus der realen Welt: Anbau von Weizen oder Mais unter extremen Wetter- oder Umweltbedingungen.
  • Unverzichtbare Softwarefunktion: Die Fähigkeit, chemische Tests an Drittanbieter zur Analyse zu senden.

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