Суперкомпьютерное моделирование эволюции модельного растения
Учёные с помощью суперкомпьютеров обнаружили, что гены, чувствительные к холоду и засухе у растения Arabidopsis thaliana, помогают ему выживать при изменении климата. Эти выводы углубляют фундаментальное понимание адаптации растений и могут быть применены для улучшения сельскохозяйственных культур.
Вычислительное исследование было опубликовано в журнале Molecular Biology Evolution в сентябре 2014 года. В работе использовались ресурсы iPlant Collaborative и суперкомпьютеры Stampede, Lonestar и Ranger из Texas Advanced Computing Center (TACC). Финансирование обеспечили Национальный научный фонд (NSF) и Министерство сельского хозяйства США.
Arabidopsis thaliana — модельное растение с одним из самых маленьких геномов, полностью секвенированным в 2000 году. Учёные изучают естественную изменчивость его генов, чтобы понять эволюцию в ответ на естественный отбор в природных условиях.
Ключевой механизм адаптации — изменение экспрессии генов (количества производимых белков). Когда растение чувствует, например, понижение температуры, запускается каскад изменений в экспрессии генов, позволяющий акклиматизироваться.
Задача исследования заключалась в поиске "иголки в стоге сена": среди более чем 25 000 генов Arabidopsis нужно было найти отдельные SNP-полиморфизмы (отличия в одну "букву" ДНК), которые связаны с адаптацией к местным условиям.
Методология:
- Использовались данные лабораторных экспериментов, где ростки Arabidopsis подвергались искусственному холодовому и засуховому стрессу для измерения изменений экспрессии генов.
- Эти гены сравнили с геномными данными 1003 штаммов растения, собранных по всей Европе и Азии.
- Учёные искали статистическую связь между климатическими градиентами и вариациями в ДНК (SNP). Для этого использовалось пермутационное тестирование: данные многократно перемешивались, чтобы сравнить реальные результаты с тем, что могло бы получиться случайно.
Вычислительный вызов был огромен: тысячи штаммов, сотни тысяч генетических маркеров и десятки переменных среды. "Это невозможно сделать на стандартном настольном компьютере", — отметил Томас Дженджер. Для анализа потребовались мощности суперкомпьютерных кластеров, таких как Stampede.
Джесси Ласки, не имевший опыта работы с суперкомпьютерами, получил помощь от Вейджи Сю из TACC, который разработал параметрический запускатель заданий, позволяющий легко запускать множество параллельных вычислений на языке R с использованием интерфейса MPI (Message Passing Interface).
Программа iPlant Collaborative, связанная с TACC, упрощает для биологов доступ к вычислительным инструментам, хранилищам данных и мощным кластерам.
Вывод: Исследование предоставило "лучшие на сегодняшний день доказательства", что эволюция экспрессии генов — важный способ адаптации растений к местной среде. Однако для окончательного подтверждения необходимы эксперименты, напрямую доказывающие, что обнаруженные гены вызывают локальную адаптацию.