Фото: phys.org

Початки кукурузы

Ученые Университета штата Мичиган (США) по данным анализа РНК проростков кукурузы двухнедельного возраста научились прогнозировать урожайность.

В ходе экспериментов ученым удалось достичь точности, сопоставимой с точностью прогнозирования потенциала урожайности по данным анализа ДНК, то есть на базе генетического анализа, пишет phys.org.

«Прогноз потенциала урожайности селекционных линий на базе анализа ДНК или РНК экономит месяцы и годы, которых требовали традиционные технологии селекции, когда можно было измерить урожайность лишь зрелых растений и только тогда увидеть генетический потенциал той или иной линии», — отметил Шинхан Шиу, профессор ботаники и сравнительной математики Университета шт. Мичиган.

Исследователь уже давно использует сравнительные методы для решения проблем эволюционной и молекулярной биологии. Общепризнанно, что одной из главных проблем в биологии является взаимосвязь между информацией в ДНК, то есть, генотипом, и фенотипом. Выяснение этого вопроса является фундаментальным для понимания того, как проявляется генетическая информация в характеристиках растения. Поскольку РНК — это продукт ДНК, то выяснение строения РНК может повысить точность прогнозирования того, как генотип проявится в фенотипе. Для повышения точности ученые применили механизмы машинного обучения.

«Это может помочь новым программам селекции и может привести к совершенствованию генетических методов исследования. Мы обнаружили, что анализ РНК предоставляет дополнительную информацию, которую невозможно получить с помощью анализа лишь ДНК», — отметил Шинхан Шиу.

Используя данный метод, исследователи смогли делать точные прогнозы цветения и урожайности еще до того, как растение сформировала соответствующие органы (цветки и семена).

Традиционные методы, которые базируются на моделях, которые используют генетические маркеры, идентифицировали только 1 из 14 генов, которые имеют большое влияние на сроки цветения. Зато модель, созданная Шинханом Шиу и его коллегами, позволило идентифицировать 5 таких генов.

Впрочем, пока авторы нового метода не спешат заявлять, что он заменит старый. Поэтому дальнейшие исследования будут направлены на совершенствование точности и эффективности нового метода.