AI картографирует генные избыточности для улучшения сельскохозяйственных культур

Ученые из Лаборатории в Колд-Спринг-Харбор (CSHL) работают над созданием более сильных и устойчивых культур в условиях глобального потепления. Однако этот процесс сложен, поскольку растения часто имеют несколько родственных генов, контролирующих желательные признаки, такие как размер или устойчивость к засухе. Поиск генов с перекрывающимися функциями, или "избыточных генов", — крайне сложная задача.

"Большую часть времени на пути к улучшению культур существуют серьезные ограничения, — говорит Иакопо Джентиле, постдок в лаборатории Закари Липпмана в CSHL. — Это связано с огромной избыточностью и сложностью того, как генные семейства эволюционируют и компенсируют друг друга".

Теперь Джентиле и коллеги проследили эволюцию одного важного генного семейства у цветковых растений за 140 миллионов лет. Используя эти данные, они обучили модели выявлять паттерны избыточности и предсказывать, какие гены редактировать для изменения конкретных признаков. Результаты опубликованы в журнале Molecular Biology and Evolution.

"Речь идет о понимании того, что происходит после дупликации гена, — пояснил Джентиле. — У вас есть один ген, который дублируется. Затем их становится два. Что происходит потом? Теория говорит, что они будут расходиться. Большой вопрос в этой области — как".

Чтобы ответить на него, команда сосредоточилась на семействе генов CLE, участвующих в клеточной передаче сигналов и развитии растений. CLE-пептиды распространены у всех видов растений, но многое об их конкретных функциях остается неизвестным. Их изучение затруднено из-за короткой длины, быстрой эволюции и избыточности.

Используя новые достижения в области ИИ, команда идентифицировала тысячи ранее неизвестных генов CLE у 1000 видов. Эти данные были загружены в компьютерные модели, которые отметили гены, потенциально являющиеся избыточными. Такие гены, вероятно, имеют сходства в одном или двух местах — в производимых пептидах или в промоторах генов (участках ДНК, контролирующих экспрессию).

Чтобы подтвердить предсказания моделей, лаборатория Липпмана "выключила" отмеченные гены в томатах с помощью CRISPR. Как и предполагалось, удаление лишь одного избыточного гена не дало эффекта. Однако одновременное "выключение" всех привело к видимым изменениям у растений.

"Это первый случай в томатах, когда одновременно было нацелено на такое большое количество генов, — сказал Джентиле. — Мы нацелились на 10".

Важно, что команда обнаружила: большинство избыточных генов имели схожие промоторы, даже если последовательности пептидов различались. Модель не только идентифицировала возможные избыточности, но и предсказала, будут ли конкретные мутации в генах CLE оказывать положительное, отрицательное или нейтральное влияние на растения.

Джентиле заявил, что разработанный метод можно "легко масштабировать на любое генное семейство", а не только на CLE. В результате у селекционеров растений теперь есть "дорожная карта" для прогнозирования того, как скрытые гены можно использовать в своих интересах.