Как корни растений помогают создавать лучшие сельскохозяйственные культуры

Чтобы выводить сорта растений, способные справляться со сложными почвенными и экологическими условиями, учёным необходимо лучше понимать, как корни поглощают воду и питательные вещества.

До сих пор наблюдать за корнями, не выкапывая растение, было сложно. Новое исследование показывает, что для создания сортов для разных сред можно использовать комбинацию селекции растений и компьютерного моделирования.

В исследовании, опубликованном в журнале Plant and Soil, учёные из Университета Западной Австралии, Департамента сельского хозяйства и продовольствия Западной Австралии, а также учреждений из Тасмании и Германии сравнили результаты моделирования с экспериментальными данными, полученными в теплице.

Они наблюдали за ростом корней и их реакцией на фосфорные удобрения у генотипов узколистного люпина с разными характеристиками корней.

Исследователи показали, что для эффективного поглощения фосфора из локализованного источника важна комбинация стратегий поиска фосфора, включая:

• архитектуру корневой системы,
• корневые волоски,
• пластичность роста корней.

Было отмечено хорошее соответствие между результатами тепличных экспериментов и компьютерного моделирования. Это подтверждает важность 3-D моделей архитектуры и функции корней для прогнозирования оптимального набора корневых признаков для конкретных условий окружающей среды.

Узколистный люпин был выбран для исследования, так как это важная бобовая культура для устойчивого земледелия в регионе со средиземноморским климатом. Учёные уже создали большой генофонд дикого узколистного люпина, содержащий значительную часть мировых генетических ресурсов для выведения улучшенных сортов.

«Учитывая изменчивость в геноме по архитектуре корней, пластическим реакциям и стратегиям поиска питательных веществ, существует возможность повысить продуктивность сельскохозяйственных культур за счёт отбора корневых признаков, полезных для поглощения питательных веществ и воды в условиях средиземноморского типа», — пишут авторы исследования.

Они добавили, что хотя моделирование не всегда точно предсказывает экспериментальные результаты, оно очень хорошо предсказывает относительные различия. Поэтому его можно использовать как ценный инструмент для выявления фенотипов растений с повышенной продуктивностью в полевых условиях.