DFG project G:(GEPRIS)390686111

EXC 2048 Exzellenzcluster für Pflanzenwissenschaften CEPLAS – SMARTe Pflanzen in dynamischen Umwelten

CoordinatorProfessor Dr. Stanislav Kopriva ; Professorin Dr. Maria von Korff Schmising ; Professor Dr. Bart Thomma ; Professor Dr. Andreas P.M. Weber ; Professorin Dr. Ute Armbruster ; Professorin Dr. Ilka Maria Axmann ; Professorin Dr. Petra Bauer ; Professor Dr. Jijie Chai ; Professor George Coupland Ph.D. ; Professor Dr. Gunther Döhlemann ; Professor Dr. Oliver Ebenhöh ; Professor Dr. Wolf-Bernd Frommer ; Dr. Ruben Garrido-Oter ; Professor Dr. Guido Grossmann ; Professorin Dr. Tatjana Hildebrandt ; Professorin Dr. Ute Höcker ; Professor Dr. Martin Hülskamp ; Professor Dr. Gunnar Klau ; Professor Dr. Martin Lercher ; Privatdozentin Shizue Matsubara Ph.D. ; Professorin Dr. Juliette de Meaux ; Professor Raphael Mercier Ph.D. ; Professorin Dr. Jane E. Parker ; Professor Dr. Markus Pauly ; Professorin Dr. Laura Rose ; Professor Dr. Paul Schulze-Lefert ; Professor Dr. Rüdiger Simon ; Professor Dr. Nils Stein ; Professor Dr. Markus Stetter ; Professor Dr. Benjamin Stich ; Professor Dr. Miltos Tsiantis ; Professorin Dr. Nadine Töpfer ; Professor Dr. Björn Usadel ; Professorin Michelle Watt Ph.D. ; Professor Dr. Andreas P.M. Weber ; Professor Dr. Nicolaus von Wirén ; Professorin Dr. Alga Zuccaro ; Professor Dr. Matias Daniel Zurbriggen
Grant period2019 - 2032
Funding bodyDeutsche Forschungsgemeinschaft
 DFG
IdentifierG:(GEPRIS)390686111

Note: Der Klimawandel und die Verknappung natürlicher Ressourcen gefährden die globale Ernährungssicherheit und die natürlichen Ökosysteme. CEPLAS begegnet diesen Herausforderungen durch Grundlagenforschung zu komplexen Eigenschaften von Pflanzen und ihrer Mikrobiota (Holobionten), die die Anpassung an begrenzte Ressourcen und Umweltveränderungen beeinflussen. Diese Erkenntnisse bilden die wissenschaftliche Grundlage für die Vorhersage und gezielte Veränderungen von Pflanzenmerkmalen und Entwicklung SMARTer Pflanzen mit neuartigen Eigenschaften und verbesserter Umweltanpassung. CEPLAS hat durch innovative Forschung komplexe Merkmale in Einzelmodule zerlegt und molekulare Mechanismen der Pflanzenentwicklung, des Stoffwechsels und der Pflanzen-Mikrobiota-Interaktionen identifiziert. Diese Fortschritte haben CEPLAS in zwei Förderphasen zu einem international anerkannten Zentrum für Pflanzen- und Mikrobiota-Forschung gemacht. In der nächsten Förderphase wollen wir von der Erforschung einzelner Merkmalsmodule zu Vorhersagen ganzer Merkmalskomplexe und deren Steuerung durch Umwelteinflüsse übergehen. Dafür untersuchen wir die molekularen Grundlagen der pflanzlichen Akklimatisierung und evolutionären Anpassung sowie die Integration komplexer Merkmale durch molekulare Signale und Ressourcenverteilung. Unser Forschungsprogramm gliedert sich in fünf komplementäre Bereiche (RAs). RA1 untersucht, wie die Integration von Entwicklung und Stoffwechsel durch dynamische Umwelten moduliert wird und Akklimatisierung und evolutionäre Anpassung beeinflusst. RA2 entwickelt ein mechanistisches Verständnis der intermikrobiellen und Pflanzen-Mikroben-Interaktionen und deren Einfluss auf Resilienz und Ressourceneffizienz. RA3 nutzt synthetische Rekonstruktionsstrategien, um ein quantitative-mechanistisches Verständnis von Genotyp-Merkmal-Beziehungen zu erarbeiten. RA4 dient als Synthesezentrum zur Integration und Interpretation heterogener Daten und entwickelt Ansätze zur kausalen Verknüpfung von genomischer Variation, molekularen Netzwerken und komplexen Merkmalen. RA5 wird Erkenntnisse aus RA1-RA4 nutzen, um Prototypen SMARTer Pflanzen zu entwickeln, die Leistung und Ressourcennutzung durch neue Merkmalskombinationen und Akklimatisierungsreaktionen optimieren. Als führendes pflanzenwissenschaftliches Zentrum vereint CEPLAS die Ressourcen der Universitäten Düsseldorf und Köln, des Max-Planck-Instituts für Pflanzenzüchtungsforschung, des Forschungszentrums Jülich und des Leibniz-Instituts für Pflanzengenetik und Kulturpflanzenforschung. Wir entwickeln neue Konzepte für die Ausbildung von Nachwuchswissenschaftler*innen in experimenteller und theoretischer Pflanzen- und Mikrobiologie, maßgeschneidert für verschiedene Karrierestufen und Karriereziele. Zudem engagiert sich CEPLAS in der Öffentlichkeitsarbeit, etwa durch Citizen Science-Projekte, fördert den Technologietransfer und möchte als wichtiger Berater von Entscheidungsträgern dienen.
   

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Reimagining plant science training in the era of generative artificial intelligence: a global perspective
The plant cell 38(6), koag140 () [10.1093/plcell/koag140] OpenAccess  Download fulltext Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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Wild tomato genome assemblies reveal structural variants and repeat content act as recombination barriers
Nature Communications 17(1), 5590 () [10.1038/s41467-026-74784-5] OpenAccess  Download fulltext Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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Integrating cross-omics research through FAIR Digital Objects with DataPLANT
Journal of integrative bioinformatics -, 20250056 () [10.1515/jib-2025-0056] OpenAccess  Download fulltext Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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Genome-wide modelling of plant transcription factor binding captures regulatory variants associated with phenotypic traits
Nature Communications 17(1), 4913 () [10.1038/s41467-026-73634-8] OpenAccess  Download fulltext Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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Assessment of phenotypic trait plasticity in the oilseed Camelina sativa using integrated early stage abiotic stress and field studies
Plant physiology 200(3), kiag052 () [10.1093/plphys/kiag052] OpenAccess  Download fulltext Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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Highly Polygenic Control of Photosynthetic Responses to Nighttime Temperature Studied by Genomic Prediction
Plant, cell & environment 48(8), 5886-5903 () [10.1111/pce.70577] OpenAccess  Download fulltext Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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The Camellia sinensis var. sinensis cv. Fuding Dabaicha genome unveils structural variation-driven metabolic innovation
Nature Communications 17, 1754 () [10.1038/s41467-026-68463-8] OpenAccess  Download fulltext Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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Helixer: ab initio prediction of primary eukaryotic gene models combining deep learning and a hidden Markov model
Nature methods 23, 732-739 () [10.1038/s41592-025-02939-1] OpenAccess  Download fulltext Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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Malate matters: disrupting bacterial-type phosphoenolpyruvate carboxylase (BTPC) rewires tomato fruit development
Plant physiology 201(1), kiag026 () [10.1093/plphys/kiag026] OpenAccess  Download fulltext Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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Graph-based pangenomes and pan-phenome provide a cornerstone for eggplant biology and breeding
Nature Communications 16(1), 9919 () [10.1038/s41467-025-64866-1] OpenAccess  Download fulltext Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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 Datensatz erzeugt am 2023-01-18, letzte Änderung am 2026-11-02



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