Вчені знайшли спосіб скоротити внесення добрив під кукурудзу завдяки ідентифікації геному з допомогою ШІ

«Визначивши гени, важливі для використання азоту, ми можемо відібрати або навіть модифікувати певні гени для підвищення ефективності використання азоту основними культурами США, такими як кукурудза», — сказала Глорія Коруцці, професор кафедри біології ім. Керролла та Мілтона Петрі Нью-Йоркського університету та Центру геноміки та системної біології, а також старший автор дослідження.

За останні 50 років фермери змогли виростити вищі врожаї сільськогосподарських культур завдяки значним покращенням у селекції рослин та добривах, у тому числі за рахунок підвищення ефективності поглинання та використання рослинами азоту — ключового компонента добрив.

Тим не менш, більшість культур використовують лише близько 55% азоту з добрив, які фермери застосовують на своїх полях, у той час як решта потрапляє в навколишнє середовище. Коли азот просочується в ґрунтові води, він може забруднювати питну воду та викликати шкідливе цвітіння водоростей в озерах, річках, водосховищах та теплих океанських водах. Крім того, невикористаний азот, який залишається у ґрунті, перетворюється бактеріями на закис азоту, потужний парниковий газ, який у 265 разів ефективніше утримує тепло протягом 100 років, ніж вуглекислий газ.

Сполучені Штати є провідним світовим виробником кукурудзи. Ця велика товарна культура вимагає великої кількості азоту для зростання, але більшість добрив, які вносяться в кукурудзу, не засвоюється і не використовується. Низька ефективність використання азоту кукурудзою є фінансовою проблемою для американських фермерів, враховуючи зростаючі витрати на добрива, основна частина яких імпортується, а також ризик заподіяння шкоди грунту, воді, повітрю та клімату.

Щоб вирішити цю проблему для кукурудзи та інших культур, дослідники Нью-Йоркського університету розробили новий процес підвищення ефективності використання азоту, який поєднує генетику рослин з машинним навчанням — типом штучного інтелекту, який виявляє закономірності у даних — у даному випадку, щоб зв'язати гени з ознакою ефективності використання азоту.

Читати по темі: Кукурудза поглинає азот переважно з ґрунту, а не з добрив — дослідження Університету Іллінойсу

Використовуючи підхід «модель-культура», дослідники Нью-Йоркського університету відстежили еволюційну історію генів кукурудзи, спільних з Arabidopsis, невеликою квітучою рослиною, що часто використовується як модельний організм в біології рослин через простоту його вивчення в лабораторії з використанням можливостей молекулярно-гені. У попередньому дослідженні, опублікованому в Nature Communications, команда Коруцці визначила гени, чия чутливість до азоту зберігалася у кукурудзи та Arabidopsis, і підтвердила їх роль рослинах.

У поточному дослідженні, останньому з цієї теми, дослідники з Нью-Йоркського університету, спираючись на свою роботу з кукурудзою та Arabidopsis, визначили, як ефективність використання азоту регулюється групами генів, також відомими як «регулони», які активуються або пригнічуються одним і тим же фактором транскрипції (регуляторним).

«Такі ознаки, як ефективність використання азоту чи фотосинтез, ніколи не контролюються одним-єдиним геном. Принадність процесу машинного навчання полягає в тому, що він вивчає набори генів, які в сукупності відповідають за ознаку, а також може визначити фактор або фактори транскрипції, які контролюють ці набори генів», — сказав Коруцці.

Спочатку дослідники використовували секвенування РНК для вимірювання того, як гени кукурудзи та Arabidopsis реагують на обробку азотом. Використовуючи ці дані, вони навчили моделі машинного навчання для виявлення генів, що реагують на азот, що зберігаються в сортах кукурудзи та Arabidopsis, а також факторів транскрипції, які регулюють гени, важливі для ефективності використання азоту (Nitrogen use efficiency, NUE).

Для кожного «NUE Regulon» — фактора транскрипції та відповідного набору регульованих генів NUE — дослідники вирахували колективний показник машинного навчання, а потім ранжували кращих за тим, наскільки добре об'єднані рівні експресії могли точно передбачити ефективність використання азоту в сортах кукурудзи, вирощених у польових умовах.

Для високо оцінених NUE Regulons дослідники використовували клітинні дослідження як кукурудзи, і Arabidopsis, щоб підтвердити прогнози машинного навчання набору генів у геномі, які регулюються кожним чинником транскрипції. Ці експерименти підтвердили NUE-регулони для двох факторів транскрипції кукурудзи (ZmMYB34/R3), які регулюють 24 гени, що контролюють використання азоту, а також для тісно пов'язаного фактора транскрипції Arabidopsis (AtDIV1), який регулює 23 цільових гена, які розділяють ген азоту.

При передачі даних у моделі машинного навчання ці збережені від моделі до врожаю NUE-регулони значно підвищили здатність ШІ прогнозувати ефективність використання азоту для сортів кукурудзи, що вирощуються в польових умовах.

Виявлення NUE-регулонів колективних генів та пов'язаних з ними факторів транскрипції, що керують використанням азоту, дозволить вченим-агрономам виводити або конструювати кукурудзу, якій потрібно менше добрив.

«Вивчаючи гібриди кукурудзи на стадії проростків, щоб побачити, чи висока експресія ідентифікованих генів, важливих для ефективності використання азоту, замість того, щоб висаджувати їх у поле та вимірювати використання ними азоту, ми можемо використовувати молекулярні маркери для відбору гібридів на стадії проростків, які найбільш ефективні у використанні. Це не лише призведе до економії коштів для фермерів, а й зменшить шкідливий вплив азотного забруднення ґрунтових вод та викидів парникових газів закису азоту», — каже Коруцці.

Нью-Йоркський університет подав заявку на патент, що охоплює описані дослідження та результати; попередній патент також описує використання технології редагування генів CRISPR для конструювання регулонів NUE у сільськогосподарських культурах для підвищення ефективності використання азоту.

Головні агроновини України та світу

Головні агроновини України та світу

Олена Басанець, SuperAgronom.com