Finanziamento

DROUGHT

Resilienza guidata dall'analisi dei dati: aiutare la vite in risposta alla siccità utilizzando le tecnologie di spettrometria e sequenziamento
Agricoltura digitale
aad
Scheda del progetto
Responsabile
P.i Resp.Scientifico
Prof. Alberto Acquadro
Università degli Studi di Torino
Team
Team
Prof. Andrea Moglia
Prof.ssa Cinzia Comino
Prof. Sergio Lanteri
Data
Data avvio
Durata
Durata
14 mesi
Valore
Valore approvato
€ 60.000
Investimento
Investimento nodes
€ 60.000
Dipartimento
Dipartimento
Università degli Studi di Torino - Dipartimento di Scienze Agrarie Forestali e Alimentari

Lo stress idrico per la vite (Vitis vinifera) è una condizione fondamentale per la produzione di uve ad alto  contenuto di metaboliti secondari, al contrario quando il periodo di stress è prolungato ne vengono influenzate negativamente la qualità, la resa e di conseguenza la  sostenibilità economica delle aziende. Il progetto mira ad affrontare l'emergenza della siccità nella coltivazione della vite attraverso l'applicazione di tecnologie multidisciplinari in un contesto di cambiamento climatico, inserendosi  a pieno nelle tematiche dello Spoke 6. 

 

Contatti:

Referente
Alberto Acquadro 

Email
alberto.acquadro@unito.it

Tel
+39 0116708813

 

La sfida
Document

L'obiettivo principale è comprendere meglio la tolleranza alla siccità tramite l'analisi di dati fenotipici e trascrittomici per selezionare combinazioni di cloni/portainnesti di vite più adatti alle condizioni idriche di un  determinato territorio. 

Perchè è innovativo
Document

L'innovazione di questa soluzione risiede nella combinazione di tecnologie avanzate come la fenotipizzazione  automatica, la spettrometria NIR/VIS portatile e il sequenziamento trascrittomico massivo parallelo, che  consentirà di valutare la risposta alla siccità in vigneto. Questo sarà alla base dello sviluppo di un sistema di supporto decisionale che fornirà informazioni in tempo reale sulla salute delle viti e una strategia di gestione idrica ottimale. 

Impatto su chi lo usa
Document

Il progetto sarà condotto da un gruppo di ricercatori esperti in genetica, fenotipizzazione delle piante e analisi  statistica dei dati, in collaborazione con competenze interdisciplinari di fisiologia vegetale e analisi dei Big Data, presenti all’interno del DISAFA. Saranno utilizzati strumenti di rilevazione e laboratorio ad elevato  contenuto tecnologico, strumentazione portatile all'avanguardia, insieme a una consolidata metodologia di  analisi dei dati. Alla fine, si proverà a creare uno spinoff commerciale  per le soluzioni tecnologiche sviluppate.