ATGCATGCATGCATGCATGCATDNA−σμINFERENCE−log₁₀ pthresholdGWASr = 0.65RMSE = 0.24PREDICTION1111111G-MATRIX0.660.730.790.97VARIANCE

Eight formulas and figures — tap a dotAcht Formeln und Grafiken – auf einen Punkt tippen

I turn breeding trial data into decisions you can defend — from experimental design, through UAV phenotyping, to genomic and phenomic prediction.

Eight years inside breeding programmes at Hohenheim and Halle. 16 peer-reviewed publications. Three research awards. Doctorate under Prof. Longin, co-supervised by Prof. Hans-Peter Piepho.

Today I build predictive models for sugar beet breeding at RAGT Saaten Deutschland, combining NIRS, multispectral, RGB, environmental and soil data.

Most breeding data problems are design problems that only surface a year later. I catch them before you sow — and hand back a pipeline your team can re-run without me.

Ich mache aus Zuchtversuchsdaten Entscheidungen, die Sie vertreten können – von der Versuchsplanung über die UAV-Phänotypisierung bis zur genomischen und phänomischen Vorhersage.

Acht Jahre in Zuchtprogrammen in Hohenheim und Halle. 16 begutachtete Publikationen. Drei Forschungspreise. Promotion bei Prof. Longin, mitbetreut von Prof. Hans-Peter Piepho.

Heute entwickle ich bei RAGT Saaten Deutschland Vorhersagemodelle für die Zuckerrübenzüchtung – aus NIRS-, Multispektral-, RGB-, Umwelt- und Bodendaten.

Die meisten Probleme mit Zuchtdaten sind Designprobleme, die erst ein Jahr später auffallen. Ich finde sie vor der Aussaat – und hinterlasse eine Pipeline, die Ihr Team ohne mich weiterführen kann.

16peer-reviewed publicationsbegutachtete Publikationen
8years inside breeding programmesJahre in Zuchtprogrammen
5wheat species characterisedWeizenarten charakterisiert
3research awardsForschungspreise
Why meWarum ich

What you are actually hiringWas Sie tatsächlich einkaufen

Six reasons the analysis will hold up. Sechs Gründe, warum die Auswertung trägt.

Most breeding data problems are not statistics problems.
They are design problems that surface as statistics problems a year later.

Die meisten Probleme mit Zuchtdaten sind keine Statistikprobleme.
Es sind Designprobleme, die ein Jahr später als Statistikprobleme auftauchen.

Dr. Muhammad Afzal
01

I have done every step myselfIch habe jeden Schritt selbst gemacht

Planned the trial, flown the drone, cleaned the markers, fitted the model. Nothing is lost in the handover between field, sensor and analysis.Versuch geplant, Drohne geflogen, Marker aufbereitet, Modell gerechnet. An den Übergängen zwischen Feld, Sensor und Auswertung geht nichts verloren.

02

Trained where the methods were writtenAusgebildet, wo die Methoden entstanden

Doctorate at Hohenheim under Prof. Friedrich Longin, co-supervised by Prof. Hans-Peter Piepho, whose mixed-model work underpins European variety testing.Promotion in Hohenheim bei Prof. Friedrich Longin, mitbetreut von Prof. Hans-Peter Piepho, dessen Arbeiten zu gemischten Modellen die europäische Sortenprüfung prägen.

03

Eight years inside breeding programmesAcht Jahre in Zuchtprogrammen

Hohenheim and Halle, latterly lead scientist on a national wheat quality project. Not a consultant who has only seen tidy data.Hohenheim und Halle, zuletzt leitender Wissenschaftler eines nationalen Weizenqualitätsprojekts. Kein Berater, der nur aufgeräumte Daten kennt.

04

Independently recognised workUnabhängig ausgezeichnete Arbeit

16 peer-reviewed publications, the Bernhard-van-Lengerich Science Award, and first prize in the Wheat Initiative’s international communication competition.16 begutachtete Publikationen, der Bernhard-van-Lengerich-Forschungspreis und der erste Preis im internationalen Kommunikationswettbewerb der Wheat Initiative.

05

You keep the pipelineSie behalten die Pipeline

Every project ends with a documented, version-controlled analysis your own team re-runs next season — without me.Jedes Projekt endet mit einer dokumentierten, versionierten Auswertung, die Ihr Team in der nächsten Saison selbst laufen lässt – ohne mich.

06

I will tell you when it will not workIch sage Ihnen, wenn es nicht funktioniert

If your data cannot answer the question, you hear it in the first call — not in month four.Wenn Ihre Daten die Frage nicht beantworten können, erfahren Sie das im ersten Gespräch – nicht im vierten Monat.

Four languages, two countries, one habit: explain it until the person who has to act on it can explain it back. Vier Sprachen, zwei Länder, eine Gewohnheit: so lange erklären, bis die Person, die danach handeln muss, es selbst erklären kann.
ServicesLeistungen

What I can help you withWomit ich Sie unterstützen kann

Twelve areas, one common thread: making the data from breeding trials and phenotyping campaigns produce decisions you can defend. Work can be a one-off analysis, a full project, or ongoing support for your team. Zwölf Bereiche, ein roter Faden: aus Daten von Zuchtversuchen und Phänotypisierungskampagnen Entscheidungen machen, die Sie vertreten können. Möglich sind einmalige Auswertungen, ganze Projekte oder laufende Unterstützung Ihres Teams.

Breeding programme optimisationOptimierung von Zuchtprogrammen

Where should the next euro of testing budget go — a replication, a location, a year, or more testers? Answered from your own variance components.Wohin fließt der nächste Euro des Prüfbudgets – Wiederholung, Ort, Jahr oder mehr Tester? Beantwortet aus Ihren eigenen Varianzkomponenten.

How this works
  • Optimal allocation of replications, locations and years under a fixed budget
  • Number and choice of testers for hybrid programmes
  • Selection gain per stage, one-stage versus two-stage, with and without genomic selection
Wie das abläuft
  • Optimale Aufteilung von Wiederholungen, Orten und Jahren bei festem Budget
  • Anzahl und Auswahl der Tester für Hybridprogramme
  • Selektionsgewinn je Stufe, ein- vs. zweistufig, mit und ohne genomische Selektion

Genomic selection & predictionGenomische Selektion & Vorhersage

From raw marker files to a working prediction pipeline — including the quality control that decides whether the model can be trusted.Von der Marker-Rohdatei zur laufenden Vorhersage-Pipeline – samt der Qualitätskontrolle, die darüber entscheidet, ob das Modell trägt.

How this works
  • Marker QC, filtering and imputation — and what each choice costs you
  • GBLUP, RR-BLUP, Bayesian and kernel models; multi-trait and multi-environment
  • Honest cross-validation, and training-set design: who to genotype next
Wie das abläuft
  • Marker-QC, Filterung und Imputation – und was jede Entscheidung kostet
  • GBLUP, RR-BLUP, bayessche und Kernel-Modelle; Mehrmerkmals- und Mehrumweltvarianten
  • Ehrliche Kreuzvalidierung und Design des Trainingssets: wer als Nächstes genotypisiert wird

UAV imagery: orthomosaics & vegetation indicesUAV-Bilddaten: Orthomosaike & Vegetationsindizes

Flight data on a hard drive is not a phenotype. I take it to a tidy plot-by-date table your breeders can use.Flugdaten auf der Festplatte sind kein Phänotyp. Ich bringe sie zur sauberen Parzellen-mal-Termin-Tabelle.

How this works
  • Orthomosaics and surface models from UAV RGB and multispectral imagery
  • Radiometric calibration and automated plot segmentation across flight dates
  • Vegetation indices, canopy height and growth curves from multi-date campaigns
Wie das abläuft
  • Orthomosaike und Oberflächenmodelle aus UAV-RGB- und Multispektraldaten
  • Radiometrische Kalibrierung und automatisierte Parzellensegmentierung über alle Termine
  • Vegetationsindizes, Bestandeshöhe und Wachstumskurven aus Mehrtermin-Kampagnen

Phenomic selectionPhänomische Selektion

Spectra are cheap, genotyping is not. Rank candidates on traits that are expensive, late or destructive to measure.Spektren sind günstig, Genotypisierung nicht. Kandidaten nach Merkmalen bewerten, die teuer, spät oder zerstörend zu messen sind.

How this works
  • Prediction from RGB, multispectral and hyperspectral reflectance
  • NIRS on seed and grain, plus environmental covariates, as predictor matrices
  • Combining genomic and phenomic kernels — with realistic accuracy estimates
Wie das abläuft
  • Vorhersage aus RGB-, Multispektral- und Hyperspektralreflexion
  • NIRS an Saatgut und Korn sowie Umweltkovariablen als Prädiktormatrizen
  • Kombination genomischer und phänomischer Kernel – mit realistischen Genauigkeiten

G×E analysis & genotypic stabilityGxU-Analyse & genotypische Stabilität

Which variety wins where, and which never lets you down? Multi-environment trials answer both — if the model respects their structure.Welche Sorte gewinnt wo, und welche enttäuscht nie? Mehrortige Versuche beantworten beides – wenn das Modell ihre Struktur respektiert.

How this works
  • Multi-environment analysis with appropriate variance-covariance structures
  • AMMI and GGE biplots you can put in front of a breeding committee
  • Finlay-Wilkinson, Shukla, Eberhart-Russell; mega-environment delineation
Wie das abläuft
  • Mehrortige Analysen mit passenden Varianz-Kovarianz-Strukturen
  • AMMI- und GGE-Biplots, die einem Zuchtgremium standhalten
  • Finlay-Wilkinson, Shukla, Eberhart-Russell; Abgrenzung von Megaumwelten

Experimental design & field trial planningVersuchsplanung & Feldversuche

The cheapest statistical improvement is the one made before sowing.Die günstigste statistische Verbesserung ist die vor der Aussaat.

How this works
  • Alpha, row-column, augmented and p-rep designs for scarce early-generation seed
  • Field layout maps and randomisation files ready for the drill
  • Power and precision calculated before the trial, not after
Wie das abläuft
  • Alpha-, Zeilen-Spalten-, Augmented- und p-rep-Designs bei knappem Saatgut
  • Feldpläne und Randomisierungsdateien, fertig für die Drillmaschine
  • Power und Präzision vor dem Versuch berechnet, nicht danach

Linear mixed models for trial seriesLineare gemischte Modelle für Versuchsserien

Unbalanced data, spatial trends, repeated measures, several years at once — the everyday work, done quietly right.Unbalancierte Daten, räumliche Trends, Messwiederholungen, mehrere Jahre – die tägliche Arbeit, unaufgeregt richtig gemacht.

How this works
  • Single-trial and two-stage analysis of multi-environment series
  • Spatial models: AR1×AR1, splines, nearest-neighbour adjustment
  • Heritability, BLUEs and BLUPs, and contrasts that survive scrutiny
Wie das abläuft
  • Einzelversuchs- und zweistufige Auswertung mehrortiger Serien
  • Räumliche Modelle: AR1×AR1, Splines, Nächste-Nachbarn-Korrektur
  • Heritabilität, BLUEs und BLUPs sowie belastbare Kontraste

Association mapping & QTL discoveryAssoziationskartierung & QTL-Entdeckung

Finding the marker is easy. Making sure it is not a population-structure artefact is the work.Den Marker zu finden ist einfach. Sicherzustellen, dass er kein Artefakt der Populationsstruktur ist, ist die Arbeit.

How this works
  • GWAS with mixed-model correction for kinship and population structure
  • Multi-locus and multi-trait approaches; multiplicity control beyond Bonferroni
  • Effect sizes reported honestly — and what they mean for selection
Wie das abläuft
  • GWAS mit gemischt-modellbasierter Korrektur für Verwandtschaft und Struktur
  • Multi-Locus- und Mehrmerkmalsansätze; Multiplizitätskorrektur jenseits von Bonferroni
  • Ehrlich berichtete Effektgrößen – und was sie für die Selektion bedeuten

Machine learning for trait predictionMachine Learning zur Merkmalsvorhersage

Useful when the relationship is genuinely non-linear — and I will say so when a mixed model is the better answer.Sinnvoll, wenn der Zusammenhang wirklich nichtlinear ist – und ich sage es, wenn ein gemischtes Modell besser passt.

How this works
  • Regularised regression, random forests, gradient boosting, neural approaches
  • Leakage-free validation built around the structure of breeding data
  • Interpretation via variable importance, partial dependence and SHAP
Wie das abläuft
  • Regularisierte Regression, Random Forests, Gradient Boosting, neuronale Ansätze
  • Leckagefreie Validierung, zugeschnitten auf die Struktur von Zuchtdaten
  • Interpretation über Variablenwichtigkeit, Partial Dependence und SHAP

Reproducible pipelines & reportingReproduzierbare Pipelines & Reporting

Analyses that run again next season, on next season's data, without anyone reconstructing what was clicked.Auswertungen, die nächste Saison mit neuen Daten erneut laufen – ohne zu rekonstruieren, was geklickt wurde.

How this works
  • Automated pipelines from raw trial and sensor data to final tables
  • Version control and a project structure your successor will understand
  • Parameterised reports regenerated per trial, location or year
Wie das abläuft
  • Automatisierte Pipelines von Roh- und Sensordaten bis zu fertigen Tabellen
  • Versionskontrolle und eine Projektstruktur, die auch Ihre Nachfolge versteht
  • Parametrisierte Berichte, je Versuch, Ort oder Jahr neu erzeugt

Training & workshopsSchulungen & Workshops

Tailored courses for breeding companies, institutes and university groups — English or German, online or on site.Maßgeschneiderte Kurse für Zuchtunternehmen, Institute und Universitätsgruppen – auf Deutsch oder Englisch, online oder vor Ort.

How this works
  • Statistics with R for plant scientists, from first steps to mixed models
  • ASReml-R for multi-environment series; genomic selection hands-on
  • UAV data processing, and reproducible working with Git
Wie das abläuft
  • Statistik mit R für Pflanzenwissenschaftler – vom Einstieg bis zu gemischten Modellen
  • ASReml-R für mehrortige Serien; genomische Selektion in der Praxis
  • UAV-Datenprozessierung und reproduzierbares Arbeiten mit Git

Scientific writing & second opinionsWissenschaftliches Schreiben & Zweitmeinung

Sometimes what is needed is not a new analysis but a careful reader who will say plainly what does not hold.Manchmal braucht es keine neue Auswertung, sondern eine sorgfältige Lektüre, die klar sagt, was nicht trägt.

How this works
  • Methods and results sections for manuscripts and project reports
  • Review of the statistical approach before a reviewer finds the gap
  • Grant proposals: design, sample size and analysis plan
Wie das abläuft
  • Methoden- und Ergebnisteile für Manuskripte und Projektberichte
  • Prüfung des statistischen Ansatzes, bevor ein Gutachter die Lücke findet
  • Drittmittelanträge: Design, Stichprobenumfang und Auswertungsplan
Not sure which of these you need? That is normal, and it is exactly what the first call is for. Describe the trial and the question; I will tell you what is realistic with the data you have — including when the honest answer is “this will not work, and here is why”. Unsicher, was davon Sie brauchen? Das ist normal – und genau dafür ist das erste Gespräch da. Beschreiben Sie den Versuch und die Fragestellung; ich sage Ihnen, was mit Ihren Daten realistisch ist – auch dann, wenn die ehrliche Antwort lautet: „Das wird so nicht funktionieren, und zwar deshalb.“
ExpertiseExpertise

Methods, tools and languagesMethoden, Werkzeuge und Sprachen

The highlighted items are the ones I reach for most days. Die hervorgehobenen Einträge nutze ich fast täglich.

  • Linear mixed models
  • Genomic selection
  • Experimental design
  • G×E & stability
  • Phenomic selection
  • Association mapping / GWAS
  • Quantitative genetics
  • Variance component estimation
  • Spatial models (AR1×AR1, splines)
  • Two-stage analysis
  • Heritability & repeatability
  • Selection index theory
  • Resource allocation & selection gain
  • Machine learning
  • Cross-validation design
  • Multivariate analysis
  • Biplots (AMMI / GGE)
  • Enviromics
CareerWerdegang

Experience & educationBerufserfahrung & Ausbildung

Professional experienceBerufserfahrung

  1. Oct 2026 – presentheute
    Data ScientistData Scientist
    RAGT Saaten Deutschland GmbH — DE
    • Development and deployment of predictive models for sugar beet breeding
    • Model building from NIRS, multispectral, RGB, environmental and soil data
    • Testing which combinations of input data actually predict well
    • Streamlining and automating deployment so models run within the breeding cycle
    • Entwicklung und produktive Bereitstellung von Vorhersagemodellen für die Zuckerrübenzüchtung
    • Modellbildung aus NIRS-, Multispektral-, RGB-, Umwelt- und Bodendaten
    • Prüfung, welche Kombinationen von Eingangsdaten tatsächlich gut vorhersagen
    • Vereinfachung und Automatisierung der Bereitstellung, damit die Modelle im Zuchtzyklus laufen
  2. Apr 2025 – Sep 2026
    Postdoctoral ResearcherPostdoc-Wissenschaftler
    Chair of Plant Breeding, Martin Luther University Halle-Wittenberg — Halle, DEProfessur für Pflanzenzüchtung, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg — Halle, DE
    • Lead planning, design and execution of field trials and phenotyping campaigns
    • Development, optimisation and automation of analysis pipelines for large datasets
    • UAV-mounted RGB, multispectral and hyperspectral sensors for image and spectral data capture
    • Statistical analysis of multi-environment trial data using linear mixed models
    • Machine learning for trait prediction
    • Close collaboration with academic and industry partners
    • Leitende Planung, Konzeption und Durchführung von Feldversuchen und Phänotypisierungskampagnen
    • Entwicklung, Optimierung und Automatisierung der Datenanalyse-Pipelines für umfangreiche Daten
    • Einsatz UAV-gestützter RGB-, Multispektral- und Hyperspektralsensoren zur Bild- und Spektraldatenerfassung
    • Statistische Analyse mehrortiger Versuchsdaten mit linearen gemischten Modellen
    • Machine Learning zur Merkmalsvorhersage
    • Enge Zusammenarbeit mit akademischen und industriellen Partnern
  3. Nov 2022 – Jan 2025
    Postdoctoral Researcher — BETTERWHEATPostdoc-Wissenschaftler — BETTERWHEAT
    State Plant Breeding Institute, University of Hohenheim — Stuttgart, DELandessaatzuchtanstalt, Universität Hohenheim — Stuttgart, DE
    • One of the lead scientists on BETTERWHEAT — genomic-proteomic basis and environmental dependence of quality and health traits in wheat
    • Coordination, capture, curation and archiving of data from field trials run by several project partners
    • Pipelines for breeding trials, LC-MS proteomics and extensive wheat quality testing
    • Association mapping and genomic prediction; marker data curation (QC, filtering, imputation)
    • Machine learning for wheat quality prediction
    • Einer der führenden Wissenschaftler im Projekt BETTERWHEAT — genomisch-proteomische Grundlage und Umweltabhängigkeit von Qualitäts- und Gesundheitsmerkmalen bei Weizen
    • Koordination, Erfassung, Aufbereitung und Archivierung der Daten aus Feldversuchen mehrerer Projektpartner
    • Pipelines für Züchtungsversuche, LC-MS-Proteomik und umfangreiche Weizenqualitätsprüfungen
    • Assoziationskartierung und genomische Vorhersage; Aufbereitung der Marker-Rohdaten (QC, Filterung, Imputation)
    • Machine Learning zur Vorhersage der Weizenqualität
  4. Nov 2018 – Oct 2022
    Research AssociateWissenschaftlicher Mitarbeiter
    State Plant Breeding Institute, University of Hohenheim — Stuttgart, DELandessaatzuchtanstalt, Universität Hohenheim — Stuttgart, DE
    • Led two collaborative projects on the agronomic, quality and genetic characterisation of einkorn and emmer wheat
    • Association mapping, genomic prediction and mixed-model analysis of multi-environment breeding trials
    • Advised students and fellow researchers on trial design, data processing, statistics and visualisation
    • Supervised master's theses
    • Leitung zweier Verbundprojekte zur agronomischen, qualitativen und genetischen Charakterisierung von Einkorn und Emmer
    • Assoziationskartierung, genomische Vorhersage und Analyse mehrortiger Zuchtversuche mit gemischten Modellen
    • Beratung von Studierenden und Forschenden zu Versuchsplanung, Datenverarbeitung, Statistik und Visualisierung
    • Betreuung von Masterarbeiten
  5. Jun 2018 – Nov 2018
    Biostatistics Unit — internship / research assistantFg. Biostatistik — Praktikum / HiWi
    University of Hohenheim — Stuttgart, DEUniversität Hohenheim — Stuttgart, DE
    • Statistical analysis of multi-environment trials for external breeding companies in R and SAS, with full reporting
    • Statistische Analyse mehrortiger Versuche für externe Zuchtunternehmen in R und SAS, inkl. umfassender Berichterstattung
  6. Aug 2017 – Feb 2018
    Assistant Plant Breeder (internship)Assistent Pflanzenzüchter (Praktikum)
    Selecta Klemm GmbH & Co. KG — Stuttgart, DE
    • Planning and statistical analysis of experiments; crossing, selection and the full growing cycle from sowing to harvest
    • Planung und statistische Auswertung von Versuchen; Kreuzung, Selektion und der gesamte Anbauzyklus von der Aussaat bis zur Ernte
  7. 2009 – 2016
    Earlier rolesFrühere Tätigkeiten
    Pakistan & GermanyPakistan & Deutschland
    • Freelance adviser to agrochemical companies in Pakistan (2014–2016)
    • Lecturer in biology, Paradise College, Shakargarh (2009–2010)
    • Territory Manager, Ali Akbar Group, Lahore — field trials, demonstrations and farmer advisory (2009)
    • Freiberuflicher Berater für Agrochemie-Unternehmen in Pakistan (2014–2016)
    • Dozent für Biologie, Paradise College, Shakargarh (2009–2010)
    • Territory Manager, Ali Akbar Group, Lahore — Feldversuche, Demonstrationen und Beratung von Landwirten (2009)

EducationAusbildung

  1. Dec 2019 – Oct 2022
    Dr. sc. agr.
    University of Hohenheim — Stuttgart, DEUniversität Hohenheim — Stuttgart, DE
    • Supervisor: Prof. F. Longin; co-supervisors: Prof. H.-P. Piepho and Prof. T. Würschum
    • Thesis: Deciphering the potential of large-scale proteomics to improve product quality and nutritional value in different wheat species
    • Betreuung: Prof. F. Longin; Mitbetreuung: Prof. H.-P. Piepho und Prof. T. Würschum
    • Dissertation: Deciphering the potential of large-scale proteomics to improve product quality and nutritional value in different wheat species

Awards & honoursEhrungen & Auszeichnungen

  1. Nov 2024 — Berlin, DE
    Travel award, PAG-32 San DiegoReisepreis für die Teilnahme an der PAG-32, San Diego
    Awarded by the Wheat InitiativeVerliehen von der Wheat Initiative
  2. Apr 2024 — Berlin, DE
    First prize, “PhD in 3 minutes”Erster Preis, „PhD in 3 minutes“
    Wheat Initiative video competitionVideo-Wettbewerb der Wheat Initiative
  3. Jan 2024 — Berlin, DE
    Bernhard-van-Lengerich Science AwardForschungspreis
    For outstanding achievement in food scienceFür hervorragende Leistungen auf dem Gebiet der Lebensmittelwissenschaft
ResearchForschung

Research focus & publicationsForschungsschwerpunkte & Publikationen

Four threads run through most of my work. They overlap more than they look like they should. Vier Themen ziehen sich durch fast meine gesamte Arbeit. Sie überschneiden sich stärker, als man denkt.

Wheat quality, proteomics and nutritionWeizenqualität, Proteomik und Ernährung

Large-scale LC-MS proteomics across bread wheat, durum, spelt, emmer and einkorn, linked to baking quality, health-related traits and their genetic architecture — the core of my doctoral work and of BETTERWHEAT. Großangelegte LC-MS-Proteomik über Brotweizen, Durum, Dinkel, Emmer und Einkorn, verknüpft mit Backqualität, gesundheitsbezogenen Merkmalen und deren genetischer Architektur — der Kern meiner Promotion und von BETTERWHEAT.

Sensor-based phenotypingSensorbasierte Phänotypisierung

What UAV imagery can and cannot replace in a breeding programme: which indices track which traits, how stable they are across flight dates and seasons, and where the measurement error really sits. Was UAV-Bilddaten in einem Zuchtprogramm ersetzen können und was nicht: welche Indizes welche Merkmale abbilden, wie stabil sie über Flugtermine und Jahre sind und wo der Messfehler tatsächlich liegt.

Prediction: genomic, phenomic, bothVorhersage: genomisch, phänomisch, beides

Comparing and combining marker-based and sensor-based prediction, and asking the practical question behind the accuracy figure: does it change which lines get advanced? Vergleich und Kombination marker- und sensorbasierter Vorhersage — und die praktische Frage hinter der Genauigkeitszahl: Ändert sie, welche Linien weiterkommen?

Design and efficiency of breeding programmesDesign und Effizienz von Zuchtprogrammen

Heritability under subdivided regions, allocation of testing resources, and how design decisions made years earlier constrain what any analysis can recover. Heritabilität bei unterteilten Regionen, Allokation von Prüfressourcen — und wie Designentscheidungen von vor Jahren begrenzen, was eine Auswertung überhaupt noch herausholen kann.

Publication profilesPublikationsprofile

The complete and always-current list of my publications lives on these profiles: Die vollständige und stets aktuelle Liste meiner Publikationen finden Sie hier:

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The first 30 minutes are free and without obligation. Bring the trial, the question and — if you have it — a look at the data. You will leave the call with an honest read on what is feasible. Die ersten 30 Minuten sind kostenlos und unverbindlich. Bringen Sie den Versuch, die Fragestellung und — falls vorhanden — einen Blick in die Daten mit. Sie erhalten eine ehrliche Einschätzung, was machbar ist.

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