Kleinkörnige Leguminosen energie- und proteinoptimiert produzieren in Strip-Till-Systemen

Mit dem Projekt Klee_pro_StripS sollte die teilflächenspezifische Aussaat der Leguminosen in bereits vorhandene Ackergrasbestände erforscht werden, d.h. der räumlich getrennte Anbau von Gras und Leguminose in alternierenden Reihen oder durch sensorgestützte Raumzuteilung in vorhandene Lücken. Gegenüber der verbreiteten Aussaat als Leguminosen-Gras-Gemenge können so die Gräser im ersten Anbaujahr intensiv genutzt, mit Gülle gedüngt und z.B. ohne Auswirkungen auf die Leguminosen mit Pflanzenschutzmitteln behandelt werden. Damit könnte die Akzeptanz von Futterleguminosen vor allem in konventionellen Betrieben erhöht, und auch der mehrjährige Futterbau gefördert werden. Es wurden dafür Leguminosen verwendet, die eine gewisse Verträglichkeit gegenüber Trockenheit erwarten lassen: Lotus corniculatus, Trifolium pratense und Medicago sativa. Die Versuche an mehreren haben jedoch deutlich gemacht, dass sich alle Leguminosen in besonders trockenen Jahren, wie die beiden Hauptversuchsjahre 2019 und 2020, sowohl mit neuen als auch bewährten Aussaatmethoden nur schwer in den angestrebten Ertragsanteilen etablieren lassen. Große Probleme ergaben sich durch mangelnden Aufgang, unzureichende Knöllchenbildung und Schädlingsdruck. Die Frässaattechnik war angesichts der zu trockenen Böden sehr schadenanfällig. Vielversprechender war die sensorgestützte Nachsaat in vorhandene Lücken, die nun weiterentwickelt werden soll

Drohnenbasierte Schätzung der räumlichen Variabilität von Luzerne-Ertragsanteilen in Luzerne-Gras-Gemengen

Mithilfe drohnebasierter multispektraler Aufnahmen wurde die räumliche Variabilität des Luzerneanteils in Luzerne-Gras-Gemenge auf zwei Schlägen in Hessen, Deutschland, mit hoher Genauigkeit geschätzt. Daraus erstellte Karten ermöglichen die räumliche Analyse der Bestände hinsichtlich N-Fixierungpotenzial

Integrative analyses identify modulators of response to neoadjuvant aromatase inhibitors in patients with early breast cancer

Introduction Aromatase inhibitors (AIs) are a vital component of estrogen receptor positive (ER+) breast cancer treatment. De novo and acquired resistance, however, is common. The aims of this study were to relate patterns of copy number aberrations to molecular and proliferative response to AIs, to study differences in the patterns of copy number aberrations between breast cancer samples pre- and post-AI neoadjuvant therapy, and to identify putative biomarkers for resistance to neoadjuvant AI therapy using an integrative analysis approach. Methods Samples from 84 patients derived from two neoadjuvant AI therapy trials were subjected to copy number profiling by microarray-based comparative genomic hybridisation (aCGH, n = 84), gene expression profiling (n = 47), matched pre- and post-AI aCGH (n = 19 pairs) and Ki67-based AI-response analysis (n = 39). Results Integrative analysis of these datasets identified a set of nine genes that, when amplified, were associated with a poor response to AIs, and were significantly overexpressed when amplified, including CHKA, LRP5 and SAPS3. Functional validation in vitro, using cell lines with and without amplification of these genes (SUM44, MDA-MB134-VI, T47D and MCF7) and a model of acquired AI-resistance (MCF7-LTED) identified CHKA as a gene that when amplified modulates estrogen receptor (ER)-driven proliferation, ER/estrogen response element (ERE) transactivation, expression of ER-regulated genes and phosphorylation of V-AKT murine thymoma viral oncogene homolog 1 (AKT1). Conclusions These data provide a rationale for investigation of the role of CHKA in further models of de novo and acquired resistance to AIs, and provide proof of concept that integrative genomic analyses can identify biologically relevant modulators of AI response

Effects of the commercial antiandrogen flutamide on the biomarkers of reproduction in male Murray rainbowfish (Melanotaenia fluviatilis)

Abstract not availableHarpreet Bhatia, Anupama Kumar, Yukiko Ogino, Jun Du, Adrienne Gregg, John Chapman, Mike J. McLaughlin, and Taisen Iguch