Waldböden nehmen mit ihrer Filter-, Puffer- und Speicherfunktion im Naturhaushalt eine zentrale Stellung ein. Nur ein gesunder Waldboden garantiert vitale, stabile Waldökosysteme und sauberes Wasser. Die Bodenschutzkalkung ist neben der Verminderung waldschädigender Emissionen ein wirkungsvolles Instrument, um insbesondere die eingetretenen Schädigungen des Boden zu beheben und auch für die nachfolgenden Generationen die Multifunktionalität der Waldökosysteme zu sichern. Der Leitfaden beschreibt ökologische Grundlagen, stellt die Entwicklung der Schadsituation in Sachsen dar und gibt im Technischen Teil Hilfestellungen zur fachlich fundierten forstlichen Planung, zu klaren vertraglichen Regelungen für die sorgfältige Ausführung durch sachkundige Service-Unternehmen sowie zur Durchführung von Kontrollen durch den Auftraggeber. Redaktionsschluss: 31.05.2020

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Waldwege erfüllen heute viele Funktionen. Sie werden von Wanderern und Radfahrern genutzt ebenso wie zur Abfuhr von Holz oder dienen als Rettungsweg. Das Faltblatt stellt die verschiedenen Nutzungen vor. Redaktionsschluss: 30.10.2020

Von 2006 bis 2016 erfolgte die erste landesweite Aktualisierung der Waldbiotopkartierung. Sie dokumentiert Anzahl und Lage gesetzlich geschützter und anderer wertvoller Biotope sowie den Zustand der Lebensraumtypen innerhalb und außerhalb der FFH-Gebiete. Die Ergebnisse sind in dieser Veröffentlichung anschaulich aufbereitet. Redaktionsschluss: 30.10.2018

Die künstliche Verjüngung ist nach dem Wegebau die aufwändigste Investition in einem Forstbetrieb. Der Leitfaden für Waldbesitzer stellt eine Orientierung zur Erst- und Wiederaufforstung dar. Die Broschüre soll den Einstieg in das Thema erleichtern, ersetzt jedoch nicht die fachlich fundierte und am Waldbesitzer orientierte Beratung des Revierleiters. Redaktionsschluss: 30.11.2016

Die Broschüre stellt das Waldgebiet Wermsdorfer Wald, gelegen im Nordwesten Sachsens, vor. Das Gebiet wurde als erster sächsischer Wald zum »Waldgebiet des Jahres 2018« gewählt. Hier gelingt es in besonderer Weise, die forstliche Nutzung in Einklang mit dem Naturschutz und der Erholungsnutzung zu bringen. An Natur und Geschichte interessierte Personen und Gäste der Region finden in der Broschüre Informationen zur Siedlungs- und Wald- bzw. Jagdgeschichte. Die naturräumliche Ausstattung, die Ziele der forstlichen Bewirtschaftung sowie Maßnahmen des Natur- und Artenschutzes werden ebenso vorgestellt wie ausgewählte touristische Angebote. Redaktionsschluss: 16.02.2018

Sachsenforst startet gemeinsam mit dem Sächsischen Staatsministerium für Energie, Klimaschutz, Umwelt und Landwirtschaft die Etablierung von sogenannten Beispielrevieren. Diese sollen aufzeigen, wie eine integrative naturgemäße Waldbewirtschaftung (INW) im Landeswald umgesetzt wird. Die Beispielreviere werden zukünftig eine besondere Rolle für die interne und externe Fortbildung und hier speziell für die Wissensvermittlung zur INW sowie zur Intensivierung des fachlichen Austausches spielen. Redaktionsschluss: 22.11.2021

Die Broschüre beschreibt den erreichten Sachstand der forstlichen Generhaltung und zeigt die Wege auf, die in Zukunft im Freistaat Sachsen beschritten werden sollen. Die Veröffentlichung richtet sich an die Beschäftigten in der Forstwirtschaft, dem Naturschutz und den Umweltwissenschaften, an interessierte Bürgerinnen und Bürger sowie an Entscheidungsträger in Politik und Verwaltung. Redaktionsschluss: 30.06.2021

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Methoden zur genomischen Vorhersage basierend auf Genotypinformationen von Single Nucleotide Polymorphism (SNP)-Arrays mit unterschiedlicher Markeranzahl sind mittlerweile in vielen Zuchtprogrammen für Nutztiere fest implementiert. Mit der zunehmenden Verfügbarkeit von vollständigen Genomsequenzdaten, die auch kausale Mutationen enthalten, werden mehr und mehr Studien veröffentlicht, bei denen genomische Vorhersagen beruhend auf Sequenzdaten durchgeführt werden. Das Hauptziel dieser Arbeit war zu untersuchen, inwieweit SNP-Array-Daten mit statistischen Verfahren bis zum Sequenzlevel ergänzt werden können (sogenanntes „Imputing“) (Kapitel 2) und ob die genomische Vorhersage mit imputeten Sequenzdaten und zusätzlicher Information über die genetische Architektur eines Merkmals verbessert werden kann (Kapitel 3). Um die Genauigkeit der genomischen Vorhersage besser verstehen und eine neue Methode zur Approximation dieser Genauigkeit ableiten zu können, wurde außerdem eine Simulationsstudie durchgeführt, die den Grad der Überschätzung der Genauigkeit der genomischen Vorhersage verschiedener bereits bekannter Ansätze überprüfte (Kapitel 4). Der technische Fortschritt im letzten Jahrzehnt hat es ermöglicht, in relativ kurzer Zeit Millionen von DNA-Abschnitten zu sequenzieren. Mehrere auf unterschiedlichen Algorithmen basierende Software-Programme zur Auffindung von Sequenzvarianten (sogenanntes „Variant Calling“) haben sich etabliert und es möglich gemacht, SNPs in den vollständigen Genomsequenzdaten zu detektieren detektieren. Oft werden nur wenige Individuen einer Population vollständig sequenziert und die Genotypen der anderen Individuen, die mit einem SNP-Array an einer Teilmenge dieser SNPs typisiert wurden, imputet. In Kapitel 2 wurden deshalb anhand von 50 vollständig sequenzierten Weiß- und Braunleger-Individuen die mit drei unterschiedlichen Variant-Calling-Programmen (GATK, freebayes and SAMtools) detektierten Genomvarianten verglichen und die Qualität der Genotypen überprüft. Auf den untersuchten Chromosomen 3,6 und 26 wurden 1.741.573 SNPs von allen drei Variant Callers detektiert was 71,6% (81,6%, 88,0%) der Anzahl der von GATK (SAMtools, freebayes) detektierten Varianten entspricht. Die Kenngröße der Konkordanz der Genotypen („genotype concordance“), die durch den Anteil der Individuen definiert ist, deren Array-basierte Genotypen mit den Sequenz-basierten Genotypen an allen auch auf dem Array vorhandenen SNPs übereinstimmt, betrug 0,98 mit GATK, 0,98 mit SAMtools und 0,97 mit freebayes (Werte gemittelt über SNPs auf den untersuchten Chromosomen). Des Weiteren wiesen bei Nutzung von GATK (SAMtools, freebayes) 90% (88 %, 75%) der Varianten hohe Werte (>0.9) anderer Qualitätsmaße (non-reference sensitivity, non-reference genotype concordance und precision) auf. Die Leistung aller untersuchten Variant-Calling-Programme war im Allgemeinen sehr gut, besonders die von GATK und SAMtools. In dieser Studie wurde außerdem in einem Datensatz von ungefähr 1000 Individuen aus 6 Generationen die Güte des Imputings von einem hochdichten SNP-Array zum Sequenzlevel untersucht. Die Güte des Imputings wurde mit Hilfe der Korrelationen zwischen imputeten und wahren Genotypen pro SNP oder pro Individuum und der Anzahl an Mendelschen Konflikten bei Vater-Nachkommen-Paaren beschrieben. Drei unterschiedliche Imputing-Programme (Minimac, FImpute und IMPUTE2) wurden in unterschiedlichen Szenarien validiert. Bei allen Imputing-Programmen betrug die Korrelation zwischen wahren und imputeten Genotypen bei 1000 Array-SNPs, die zufällig ausgewählt und deren Genotypen im Imputing-Prozess als unbekannt angenommen wurden, durchschnittlich mehr als 0.95 sowie mehr als 0.85 bei einer Leave-One-Out-Kreuzvalidierung, die mit den sequenzierten Individuen durchgeführt wurde. Hinsichtlich der Genotypenkorrelation zeigten Minimac und IMPUTE2 etwas bessere Ergebnisse als FImpute. Dies galt besonders für SNPs mit niedriger Frequenz des selteneren Allels. FImpute wies jedoch die kleinste Anzahl von Mendelschen Konflikten in verfügbaren Vater-Nachkommen-Paaren auf. Die Korrelation zwischen wahren und imputeten Genotypen blieb auf hohem Niveau, auch wenn die Individuen, deren Genotypen imputet wurden, einige Generationen jünger waren als die sequenzierten Individuen. Zusammenfassend zeigte in dieser Studie GATK die beste Leistung unter den getesteten Variant-Calling-Programmen, während Minimac sich unter den untersuchten Imputing-Programmen als das beste erwies. Aufbauend auf den Ergebnissen aus Kapitel 2 wurden in Kapitel 3 Studien zur genomischen Vorhersage mit imputeten Sequenzdaten durchgeführt. Daten von 892 Individuen aus 6 Generationen einer kommerziellen Braunlegerlinie standen hierfür zur Verfügung. Diese Tiere waren alle mit einem hochdichten SNP-Array genotypisiert. Unter der Nutzung der Daten von 25 vollständig sequenzierten Individuen wurden jene Tiere ausgehend von den Array-Genotypen bis zum Sequenzlevel hin imputet. Das Imputing wurde mit Minimac3 durchgeführt, das bereits haplotypisierte Daten (in dieser Studie mit Beagle4 erzeugt) als Input benötigt. Die Genauigkeit der genomischen Vorhersage wurde durch die Korrelation zwischen de-regressierten konventionellen Zuchtwerten und direkt genomischen Zuchtwerten für die Merkmale Bruchfestigkeit, Futteraufnahme und Legerate gemessen. Neben dem Vergleich der Genauigkeit der auf SNP-Array-Daten und Sequenzdaten basierenden genomischen Vorhersage wurde in dieser Studie auch untersucht, wie sich die Verwendung verschiedener genomischer Verwandtschaftsmatrizen, die die genetische Architektur berücksichtigen, auf die Vorhersagegenauigkeit auswirkt. Hierbei wurden neben dem Basisszenario mit gleichgewichteten SNPs auch Szenarien mit Gewichtungsfaktoren, nämlich den -(〖log〗_10 P)-Werten eines t-Tests basierend auf einer genomweiten Assoziationsstudie und den quadrierten geschätzten SNP-Effekten aus einem Random Regression-BLUP-Modell, sowie die Methode BLUP|GA („best linear unbiased prediction given genetic architecture“) überprüft. Das Szenario GBLUP mit gleichgewichteten SNPs wurde sowohl mit einer Verwandtschaftsmatrix aus allen verfügbaren SNPs oder nur derer in Genregionen, jeweils ausgehend von der Grundmenge aller imputeten SNPs in der Sequenz oder der Array-SNPs, getestet. Gemittelt über alle untersuchten Merkmale war die Vorhersagegenauigkeit mit SNPs aus Genregionen, die aus den imputeten Sequenzdaten extrahiert wurden, mit 0,366 ± 0,075 am höchsten. Den zweithöchsten Wert erreichte die genomische Vorhersage mit SNPs aus Genregionen, die im SNP-Array erhalten sind (0,361 ± 0,072). Weder die Verwendung gewichteter genomischer Verwandtschaftsmatrizen noch die Anwendung von BLUP|GA führten im Vergleich zum normalen GBLUP-Ansatz zu höheren Vorhersagegenauigkeiten. Diese Beobachtung war unabhängig davon, ob SNP-Array- oder imputete Sequenzdaten verwendet wurden. Die Ergebnisse dieser Studie zeigten, dass kaum oder kein Zusatznutzen durch die Verwendung von imputeten Sequenzdaten generiert werden kann. Eine Erhöhung der Vorhersagegenauigkeit konnte jedoch erreicht werden, wenn die Verwandschaftsmatrix nur aus den SNPs in Genregionen gebildet wurde, die aus den Sequenzdaten extrahiert wurden. Die Auswahl der Selektionskandidaten erfolgt in genomischen Selektionsprogrammen mit Hilfe der geschätzten genomischen Zuchtwerte (GBVs). Die Genauigkeit des GBV ist hierbei ein relevanter Parameter, weil sie die Stabilität der geschätzten Zuchtwerte beschreibt und zeigen kann, wie sich der GBV verändern kann, wenn mehr Informationen verfügbar werden. Des Weiteren ist sie einer der entscheidenden Faktoren beim erwarteten Zuchtfortschritt (auch als so genannte „Züchtergleichung“ beschrieben). Diese Genauigkeit der genomischen Vorhersage ist jedoch in realen Daten schwer zu quantifizieren, da die wahren Zuchtwerte (TBV) nicht verfügbar sind. In früheren Studien wurden mehrere Methoden vorgeschlagen, die es ermöglichen, die Genauigkeit von GBV durch Populations- und Merkmalsparameter (z.B. effektive Populationsgröße, Sicherheit der verwendeten Quasi-Phänotypen, Anzahl der unabhängigen Chromosomen-Segmente) zu approximieren. Weiterhin kann die Genauigkeit bei Verwendung von gemischten Modellen mit Hilfe der Varianz des Vorhersagefehlers abgeleitet werden. In der Praxis wiesen die meisten dieser Ansätze eine Überschätzung der Genauigkeit der Vorhersage auf. Deshalb wurden in Kapitel 4 mehrere methodische Ansätze aus früheren Arbeiten in simulierten Daten mit unterschiedlichen Parametern, mit Hilfe derer verschiedene Tierzuchtprogramme (neben einem Basisszenario ein Rinder- und ein Schweinezuchtschema) abgebildet wurden, überprüft und die Höhe der Überschätzung gemessen. Außerdem wurde in diesem Kapitel eine neue und leicht rechenbare Methode zur Approximation der Genauigkeit vorgestellt Die Ergebnisse des Vergleichs der methodischen Ansätze in Kapitel 4 zeigten, dass die Genauigkeit der GBV durch den neuen Ansatz besser vorhergesagt werden kann. Der vorgestellte Ansatz besitzt immer noch einen unbekannten Parameter, für den jedoch eine Approximation möglich ist, wenn in einem geeigneten Datensatz Ergebnisse von Zuchtwertschätzungen zu zwei verschiedenen Zeitpunkten vorliegen. Zusammenfassend kann gesagt werden, dass diese neue Methode die Approximation der Genauigkeit des GBV in vielen Fällen verbessert.