Розроблено інноваційний метод прогнозування врожайності сільгоспкультур
У ході експериментів вченим вдалося досягти точності, співставної з точністю прогнозування потенціалу врожайності за даними аналізу ДНК, тобто на базі генетичного аналізу, пише phys.org.
«Прогноз потенціалу врожайності селекційних ліній на базі аналізу ДНК або РНК заощаджує місяці й роки, яких вимагали традиційні технології селекції, коли можна було виміряти врожайність лише зрілих рослин і тільки тоді побачити генетичний потенціал тієї чи іншої лінії», — зауважив Шинхан Шіу, професор ботаніки й порівняльної математики Університету шт. Мічиган.
Дослідник вже давно використовує порівняльні методи для вирішення проблем еволюційної та молекулярної біології. Загальновизнано, що однією з головних проблем у біології є взаємозв’язок між інформацією в ДНК, тобто, генотипом, і фенотипом. З’ясування цього питання є фундаментальним для розуміння того, як проявляється генетична інформація в характеристиках рослини. Оскільки РНК — це продукт ДНК, то з’ясування будови РНК може підвищити точність прогнозування того, як генотип проявиться в фенотипі. Для підвищення точності вчені застосували механізми машинного навчання.
«Це може допомогти новим програмам селекції і може призвести до вдосконалення генетичних методів дослідження. Ми виявили, що аналіз РНК надає додаткову інформацію, яку неможливо отримати за допомогою аналізу лише ДНК», — зазначив Шинхан Шіу.
Використовуючи даний метод дослідники змогли робити точні прогнози щодо цвітіння та врожайності ще до того, як рослина сформувала відповідні органи (квітки чи насіння).
Традиційні методи, які базуються на моделях, що використовують генетичні маркери, ідентифікували тільки 1 з 14 генів, що мають великий вплив на строки цвітіння. Натомість модель, створена Шинханом Шіу і його колегами, дала змогу ідентифікувати 5 таких генів.
Втім, поки що автори нового методу не поспішають заявляти, що він замінить старий. Тому подальші дослідження будуть спрямовані на вдосконалення точності та ефективності нового методу.