Երբ մի քանի տարի առաջ Xiaoxi Meng- ը և Zhikai Liang- ը առաջին անգամ առաջարկեցին այդ գաղափարը, James Schnable- ը թերահավատորեն էր տրամադրված: Մեղմ ասած.
«Դե, կարող եք փորձել, բայց չեմ կարծում, որ կստացվի», - հիշեց գյուղատնտեսության և այգեգործության դոցենտ Մենգին և Լիանգին, ապա Նեբրասկա-Լինքոլն համալսարանի Շնաբելի լաբորատորիայի հետդոկտորական հետազոտողները:
Նա սխալվում էր, և հետահայաց լինելով ՝ երբեք երջանիկ չէր: Սակայն ժամանակին Շնեբլը հոնք բարձրացնելու արդար պատճառներ ուներ: Դուետի գաղափարը, որ ցուրտ զգայուն մշակաբույսերի ԴՆԹ-ի հաջորդականությունները, որոնք հանձնվում են կոշտ ցրտահարությանը, կարող են օգնել կանխատեսել, թե ինչպես են վայրի և կարծր բույսերը հանդուրժում սառեցման պայմանները - համարձակ էր թվում: Մեղմ ասած. Դեռևս դա ցածր ռիսկային, բարձր պարգևատրման առաջարկ էր: Քանի որ, եթե Meng- ը և Liang- ը կարողանան գործի դնել այն, ապա դա կարող է պարզապես արագացնել ջանքերը սառը զգայուն մշակաբույսերը մի փոքր կամ նույնիսկ շատ ավելի նմանեցնել իրենց ցրտակայուն գործընկերներին:
Աշխարհի ամենակարևոր մշակաբույսերը ընտելացվել են արևադարձային շրջաններում. Եգիպտացորենը հարավային Մեքսիկայում, սորգոն ՝ արևելյան Աֆրիկայում, որոնք ընտրողական ճնշում չեն գործադրում նրանց վրա ՝ պաշտպանվելով պաշտպանվելով ցրտից կամ ցրտից: Երբ այդ մշակաբույսերը աճում են ավելի խիստ կլիմայական պայմաններում, նրանց զգայունությունը ցրտի նկատմամբ սահմանափակում է, թե որքան շուտ են դրանք տնկելը և որքան ուշ է հնարավոր դրանց բերքը: Ավելի կարճ աճող սեզոնները հավասար են ավելի քիչ ժամանակի ֆոտոսինթեզի համար, ինչը հանգեցնում է փոքր եկամտաբերության և ավելի քիչ սննդամթերքի համաշխարհային բնակչության համար, որը նախատեսվում է մոտենալ 10 միլիարդ մարդու մինչ 2050 թվականը:
Սառը կլիմա
Միևնույն ժամանակ, բույսերի տեսակները, որոնք արդեն աճում են ավելի ցուրտ կլիմայական պայմաններում, զարգացրեցին հնարքներ ՝ ցրտին դիմանալու համար: Նրանք կարող են վերաձեւակերպել իրենց բջջային թաղանթները `ավելի ցածր ջերմաստիճաններում իրացվելիությունը պահպանելու համար` կանխելով թաղանթների սառեցումը և կոտրվածքները: Նրանք կարող են այդ թաղանթներում և դրանց շրջակայքում գտնվող հեղուկներին ավելացնել շաքարավազի գծեր ՝ իջեցնելով դրանց սառեցման կետը նույն կերպ, ինչպես աղը մայթին: Դրանք կարող են նույնիսկ արտադրել սպիտակուցներ, որոնք խեղդում են մանր մանր սառույցի բյուրեղները, նախքան այդ բյուրեղները կվերածվեն բջիջների բշտիկավոր զանգվածների:
Բոլոր այդ պաշտպանությունները ծագում են գենետիկ մակարդակից, չնայած ոչ միայն բուն ԴՆԹ-ի հաջորդականություններից: Երբ բույսերը սկսում են սառչել, նրանք կարող են արձագանքել `էապես անջատելով կամ միացնելով որոշակի գեներ` կանխելով կամ թույլ տալով, որ դրանց գենետիկ հրահանգները արտագրվեն և իրականացվեն: Իմանալով, թե որ գեներն են ցրտադիմացկուն բույսերն անջատվում և միանում ցրտահարության պայմաններում, այդպիսով, կարող է օգնել հետազոտողներին հասկանալ դրանց ամրությունների հիմքերը և, ի վերջո, մշակել նման պաշտպանական միջոցներ ցրտազգայուն մշակաբույսերի մեջ:
Բայց Շնեբլը նաև գիտեր, ինչպես դա արեցին Մենգը և Լիանգը, որ նույնիսկ նույնատիպ գենը հաճախ այլ կերպ է արձագանքում բույսերի տեսակների ցրտին, նույնիսկ սերտորեն կապված: Ինչը նշանակում է, որ հիասթափեցնող է, որ հասկանալը, թե ինչպես է գենը արձագանքում ցրտին մի տեսակ, հակված է բույսերի գիտնականներին գրեթե ոչ մի հաստատուն բան ասել գենի վարքի մասին մեկ այլ տեսակի մեջ: Այդ անկանխատեսելիությունն, իր հերթին, խոչընդոտել է ջանքերը սովորելու կանոնները, որոնք թելադրում են, թե ինչն է անջատելու կամ ակտիվացնելու գեները:
«Մենք դեռ իսկապես, իրոք, շատ վատ ենք հասկանում, թե ինչու են գեները անջատվում և միանում», - ասաց Շնաբելը:
Եգիպտացորենի բույսեր
Չունենալով կանոնագիրք ՝ հետազոտողները դիմել են մեքենայական ուսուցման ՝ արհեստական ինտելեկտի ձևի, որն ըստ էության կարող է գրել իր սեփականը: Նրանք հատուկ մշակեցին վերահսկվող դասակարգման մոդել. Այն տեսակ, որը, եթե ներկայացվի, ասենք, կատուների և ոչ կատուների պիտակավորված պատկերներով, ի վերջո սովորի տարբերել առաջինը երկրորդից: Թիմը սկզբում ներկայացրեց իր սեփական մոդելը եգիպտացորենից հաջորդականացված գեների հսկայական կույտով, այդ գեների ակտիվության միջին մակարդակներով, երբ բույսը ենթարկվում էր սառեցման ջերմաստիճանի: Մոդելը նաև կերակրվեց եգիպտացորենի յուրաքանչյուր գենի համար «յուրաքանչյուր հատկություն, որը մենք կարող էինք մտածել», - ասաց Շնաբելը, ներառյալ դրա երկարությունը, կայունությունը և դրա և նրա միջև եղած ցանկացած տարբերությունը եգիպտացորենի այլ բույսերում:
Հետագայում հետազոտողները փորձարկեցին իրենց մոդելը ՝ թաքցնելով դրանից ընդամենը մեկ տեղեկատվություն այդ գեների ենթաբազմության մեջ ՝ արդյո՞ք նրանք արձագանքեցին սառեցման ջերմաստիճանի սկիզբին, թե՞ ոչ: Վերլուծելով գեների առանձնահատկությունները, որոնց մասին ասվել է, որ դրանք արձագանքում են կամ չեն արձագանքում, մոդելը պարզել է, թե այդ հատկությունների համադրությունները որոնք են յուրաքանչյուրի համար համապատասխան, և ապա հաջողությամբ բաժանել մնացած առեղծվածային տուփի գեների մեծ մասը իրենց ճիշտ կատեգորիաների մեջ:
Խոստումնալից մեկնարկ էր, անկասկած: Բայց իրական թեստը մնաց. Կարո՞ղ է մոդելը անցնել վերապատրաստում մի տեսակի վերաբերյալ և կիրառել այն մեկ այլ տեսակի վրա:
Պատասխանը վերջնական այո էր: Վեց տեսակներից միայն մեկի ՝ եգիպտացորենի, սորգոյի, մարգարիտային կորեկի, պրոզոյի կորեկի, աղացած կորեկի կամ անջրանցիկ խոտի ԴՆԹ տվյալների հետ վարժեցնելուց հետո մոդելը, ընդհանուր առմամբ, ի վիճակի էր կանխատեսել, թե մյուս հինգներից որևէ գեները կպատասխանեն սառեցմանը: Ի զարմանս Schnable– ի, մոդելը կանգնեցրեց նույնիսկ այն ժամանակ, երբ այն վարժեցվեց սառը զգայուն տեսակների ՝ եգիպտացորենի, սորգոյի, մարգարիտի կամ պրոզո կորեկի վրա, բայց հանձնարարվեց կանխատեսել գենի պատասխանները սառը հանդուրժող աղիքային կորեկում կամ անջրանցիկ խոտում:
մոդել
«Մեր վարժեցրած մոդելները գործում էին գրեթե այնպես, ինչպես տեսակների միջև, կարծես թե դու իսկապես տվյալներ ունես մեկ տեսակի մեջ և օգտագործում ես ներքին տվյալները ՝ նույն տեսակների կանխատեսումներ անելու համար», - ասաց նա ՝ ամիսներ անց ձայնի մեջ մնալով զարմանք: «Ես իսկապես չէի կանխատեսի դա»:
«Ինձ համար մի տեսակ զարմանալի է այն գաղափարը, որ մենք պարզապես կարող ենք այս ամբողջ տեղեկատվությունը համակարգչով լցնել համակարգչում, և այն կարող է պարզել գոնե որոշ կանոններ` կանխատեսումներ անելու համար:
Այդ կանխատեսումները կարող են հատկապես օգտակար լինել այլընտրանքը դիտարկելիս: Մոտ մեկ տասնամյակ բույսերի կենսաբաններին հաջողվել է չափել կենդանի բույսի յուրաքանչյուր գենի արտադրած ՌՆԹ մոլեկուլների քանակը, որոնք պատասխանատու են ԴՆԹ հրահանգների արտագրման և տեղափոխման համար: Բայց համեմատելը, թե ինչպես է այդ գենի արտահայտությունը արձագանքում ցրտին կենդանի նմուշներում, և բազմաթիվ տեսակների միջև, քրտնաջան ձեռնարկ է, ասաց Շնաբելը: Դա հատկապես ճիշտ է վայրի բույսերի դեպքում, որոնց սերմերը նույնիսկ դժվար է ձեռք բերել: Այդ սերմերը, եթե ակնկալվում է, հնարավոր է ՝ չբաղեն, և ընդհանրապես կարող են տարիներ տևել: Նույնիսկ եթե դրանք արվում են, արդյունքում ստացված յուրաքանչյուր բույս պետք է մշակվի նույնական, վերահսկվող միջավայրում և ուսումնասիրվի նույն զարգացման փուլում:
Ավելի շատ տեսակներ
Այդ ամենը հսկայական մարտահրավեր է ստեղծում բավականաչափ վայրի նմուշներ աճեցնելու համար ՝ բավականաչափ վայրի տեսակներից, որպեսզի վերարտադրեն և վիճակագրորեն գնահատեն իրենց գեների արձագանքը ցրտին:
«Եթե մենք իսկապես ուզում ենք իմանալ, թե ինչն է կարևոր գեները. Դրանք իրականում դեր են խաղում բույսի սառնությանը հարմարվելու հարցում, մենք պետք է ուսումնասիրենք ավելի քան երկու տեսակ», - ասաց Շնաբելը: «Մենք ուզում ենք դիտել ցրտին հանդուրժող տեսակների և զգայուն խմբի տեսակները և դիտել օրինաչափությունները.« Այս նույն գենը միշտ արձագանքում է մեկին և միշտ չի արձագանքում մյուսին »:
«Դա սկսում է իսկապես մեծ և թանկ փորձ դառնալ: Շատ լավ կլիներ, եթե մենք կարողանայինք պարզապես կանխատեսումներ անել այդ տեսակների ԴՆԹ-ի հաջորդականություններից, այլ ոչ թե, ասենք, 20 տեսակ վերցնել և փորձել բոլորին նույն փուլում ձեռք բերել, դրանք բոլորն անցկացնել ճիշտ նույն սթրեսային բուժման միջոցով, և չափել յուրաքանչյուր տեսակի յուրաքանչյուր գենի համար արտադրված ՌՆԹ-ի քանակը »:
Բարեբախտաբար մոդելի համար, հետազոտողները արդեն դասակարգել են ավելի քան 300 բուսական տեսակների գենոմներ: Ընթացիկ միջազգային ջանքերը կարող են առաջիկա մի քանի տարիների ընթացքում այդ թիվը հասցնել 10,000 XNUMX-ի:
Չնայած մոդելն արդեն իսկ գերազանցել է իր համեստ սպասելիքները, Շնեբլը ասաց, որ հաջորդ քայլը, այնուամենայնիվ, կներառի «համոզել և՛ մեզ, և՛ այլ մարդկանց», որ այն աշխատում է ինչպես նախկինում: Մինչ օրս յուրաքանչյուր փորձարկման դեպքում հետազոտողները խնդրել են մոդելին ասել իրենց այն, ինչ նրանք արդեն գիտեին: Վերջին փորձությունը, նրա խոսքով, կգա այն ժամանակ, երբ թե մարդիկ, թե մեքենան մեքենան սկսում են զրոյից:
«Հաջորդ մեծ փորձը, որը ես կարծում եմ, որ պետք է անենք, կանխատեսումներ անել այնպիսի մի տեսակի վերաբերյալ, որտեղ մենք ընդհանրապես որևէ տվյալներ չունենք», - ասաց նա: «Մարդկանց համոզել, որ դա իսկապես գործում է այն դեպքերում, երբ նույնիսկ մենք չգիտենք պատասխանները»:
Թիմն իր արդյունքների մասին զեկուցել է Գիտությունների ազգային ակադեմիայի «Պրոցեսինգ» հանդեսում: Մենգը, Լիանգը և Շնեբլը հետազոտության հեղինակ են եղել Նեբրասկայի Ռեբեկա Ռոստոնի, Յան hangանգի, Սամիրա Մահբուբի և բակալավրիատի ուսանող Դանիել Նգուի հետ միասին ՝ Շանդունի գյուղատնտեսական համալսարանի այցելու գիտնական Սիուրու Դաիի հետ:
Լրացուցիչ տեղեկությունների համար:
Նեբրասկայի համալսարան Լինքոլն
www.unl.edu