Выявление генов, повышающих устойчивость растений к стрессу
За последние 70 лет население мира утроилось, превысив семь миллиардов, а средняя глобальная температура выросла почти на один градус Цельсия. Рост населения и изменение климата создают серьезные вызовы для современного сельского хозяйства. Технологический институт Карлсруэ (KIT) объединяет информатику и биологию для выявления генов, которые делают растения более устойчивыми к стрессовым факторам, таким как засуха и засоленные почвы.
«Чтобы справиться с изменившимися требованиями к сельскому хозяйству, разработка новых видов растений совершенно необходима. Для этого нам нужно лучшее понимание важных сельскохозяйственных культур, таких как рис, который считается самым важным источником пищи в мире», — объясняет д-р Михаэль Риманн из отдела молекулярной клеточной биологии Ботанического института KIT. Вместе со стартапом da-cons он разработал систему RiSeGrAn (Rice Seedlings Growth Analysis), которая анализирует рост проростков риса. Сравнивая генетически разные виды, можно сделать выводы относительно функции определенных генов для устойчивости к различным стрессовым факторам. Поскольку исследования сосредоточены на первых фазах развития проростков, вариации генов можно классифицировать быстрее. Система использует инфракрасную камеру для съемки проростков, растущих в темноте. «Сначала проростки должны расти в темноте, чтобы стать высокочувствительными к свету. Затем мы можем измерить влияние света на проростки», — объясняет Риманн. На следующем этапе система автоматически оценивает фотографии.
Устройство системы RiSeGrAn
Система размещена в коробке размером 50 на 50 сантиметров. Интерьер освещается 20 инфракрасными светодиодами. «Проростки меняют свой внешний вид в зависимости от того, растут ли они в темноте или на свету. Однако система должна наблюдать за растениями, а не влиять на них. По этой причине коробка спроектирована так, чтобы предотвратить попадание видимого света на проростки», — говорит Риманн. Проростки размещены в герметичной пластине на водном агаре — прозрачной питательной среде, которая снабжает проростки водой. Для детальной документации роста растений система делает снимок каждый час в течение десяти дней компьютерным способом, без необходимости человеку заглядывать в коробку. Алгоритмы, разработанные da-cons GmbH, используются для определения по фотографиям длины побега, первого листа и корня. Кроме того, компьютер автоматически передает фотографии на сервер, где исследователи могут их просматривать.
«С помощью системы мы можем обнаруживать неизвестные свойства известных генов. Например, мы можем точно измерять такие параметры, как время прорастания или рост определенных тканей», — объясняет Риманн. «Наши измерения могут поддерживать молекулярно-биологические исследования, выявляя гены, которые делают растения более устойчивыми к определенным стрессовым факторам, например, к засоленным почвам».
Платформа OpenData
На следующем этапе разработчики проекта RiSeGrAn планируют создать онлайн-платформу OpenData на основе собранных данных. Ученые смогут публиковать свои данные на этой платформе. OpenData означает, что необработанные данные, полученные в ходе экспериментов, должны быть доступны другим ученым. Исследователи получают возможность проверять первоначальные результаты или изучать данные на предмет определенных характеристик. «На основе данных системы RiSeGrAn мы теперь можем протестировать, как лучше всего перенести их на платформу OpenData. Кроме того, мы можем оценить требуемую вычислительную мощность и изучить различные способы представления результатов», — говорит д-р Михаэль Крайм, директор по развитию da-cons GmbH. «В целом, технические фоновые процессы и пользовательский интерфейс можно разрабатывать лучше с реалистичными данными, чем с тестовыми». da-cons использует наборы данных проекта RiSeGrAn для определения требований к платформе и ее тестирования.