Ученые картировали молекулы, выделяемые корнями, для создания более устойчивых биоэнергетических культур

Ученые из Национальной лаборатории Ок-Ридж Министерства энергетики США провели тщательный анализ соединений, выделяемых корнями растений в окружающую среду. Анализ дал обширные данные, которые могут направлять исследования, нацеленные на улучшение способов выращивания энергетических и пищевых культур.

Известно, что отношения, которые растения формируют с микробами (бактериями и грибами), могут повышать их устойчивость к плохим условиям роста, таким как засуха или недостаток питательных веществ. В процессе роста растения выделяют органические молекулы в почву — процесс, известный как ризодепозиция. Это органическое вещество, в свою очередь, влияет на взаимодействие растений и микроорганизмов с другими подземными процессами.

Ученые ORNL разработали новую аналитическую методику на основе метаболомики — изучения малых молекул — для систематической характеристики ризодепозитов растительного происхождения. Работа дала множество данных о разнообразии и относительном количестве соединений в почвах, как описано в статье, опубликованной в Plant, Cell & Environment.

Информация, полученная в проекте, углубляет понимание взаимодействий между растениями и микробиомами. Это может направлять разработку более урожайных, устойчивых к стрессу сортов сельскохозяйственных культур, а также конструирование микробов, способствующих устойчивости растений. Результаты позволяют создавать выносливые и продуктивные биоэнергетические культуры для биоэкономики, укрепляя внутренние цепочки поставок и энергетическую безопасность.

Нецелевой подход расширяет результаты

Исследователи провели эксперимент, в котором два сорта тополей выращивали в контролируемых условиях, с добавлением питательных веществ и без. Пробы брали из активно растущих и более зрелых участков корней в разное время. Ученые использовали подход, называемый нецелевой метаболомикой, который позволил им обнаружить и проанализировать как можно больше молекул, а не только заранее выбранные.

Команда использовала масс-спектрометрию высокого разрешения для идентификации и количественного определения химических соединений, создавая молекулярный «отпечаток» образцов. Затем вычислительные методы использовались для группировки и сравнения соединений.

Результатом стало обширное собрание соединений ризодепозитов, многие из которых ранее не были идентифицированы. Их состав варьировался в зависимости от типа растения, доступности питательных веществ, местоположения и времени. Исследователи использовали обширные геномные данные ORNL по тополю — ключевой биоэнергетической культуре, — чтобы понять, как генетика играет важную роль в формировании этих соединений.

«Метаболомика в основном ограничивалась целевым анализом, подтверждающим конкретное соединение или взаимодействие, которое вы подозреваете в образце, — сказал со-руководитель проекта Пол Абрахам из Отдела биологических наук ORNL. — Но с нецелевым подходом мы можем охватить гораздо более широкий спектр химического разнообразия, выявляя неожиданные или ранее нераспознанные соединения, которые могут играть критическую роль в почвенных и растительных системах».

Следующие шаги: открытия с помощью ИИ

«Этот проект стал возможным благодаря сверхточным приборам масс-спектрометрии и междисциплинарной среде ORNL, — отметил Абрахам. — Точность и чувствительность этих возможностей имеют первостепенное значение для успеха нецелевой метаболомики. Наша команда экспертов в области геномики, биологии растительных систем и биоаналитической химии была необходима для разработки и выполнения исследования, а также для понимания последствий работы».

Последующие исследования могут включать использование инструментов ИИ для анализа данных, добавил Абрахам. «Химическое пространство, которое мы измеряем, огромно, и большинство обнаруженных молекул нельзя подтвердить с помощью существующих эталонных стандартов. Чтобы разобраться в этой сложности, мы все больше будем зависеть от машинного обучения и ИИ для преобразования химических формул в предсказанные структуры. Вот почему одна из наших ключевых целей — сделать наши данные доступными для поиска, использования и повторного использования более широким научным сообществом».

Ученые также могут использовать систему цифровой аналитики подземных корней, устанавливаемую в Лаборатории передовой фенотипировки растений ORNL, для проведения анализа динамики корневой системы на основе изображений и потенциального извлечения еще большего количества характеристик, добавил он.