Ландшафтная транскриптомика может выявить причины стресса у диких пчел

Новый метод анализа паттернов экспрессии генов, названный ландшафтной транскриптомикой, может помочь определить, что вызывает стресс у шмелей, и в перспективе дать понимание причин общего сокращения популяций пчел. Об этом говорится в исследовании учёных из Penn State, опубликованном в журнале Molecular Ecology.

Это исследование стало первой проверкой зарождающейся области ландшафтной транскриптомики. Учёные выдвинули гипотезу, что можно собрать животных и растения в дикой природе и определить, какие стрессоры они испытывали, на основе специфических паттернов или «сигнатур» в их профилях экспрессии генов.

В данном исследовании учёные использовали подход искусственного интеллекта — машинное обучение — для оценки профилей экспрессии генов отдельных шмелей. Метод точно идентифицировал генетические сигнатуры стрессоров, таких как экстремальная жара и холод, как у лабораторных, так и у диких пчел.

По словам ведущего автора исследования Габриэлы Квинлан, эти результаты показывают, что ландшафтная транскриптомика может ускорить усилия по сохранению видов, находящихся под угрозой.

«Мы также получили непосредственно применимые данные, например, наборы генов, ассоциированные с разными стрессорами у шмелей, чего у нас не было раньше», — отметила она.

По словам профессора энтомологии Кристины Грозингер, этот метод подобен судебной биологии: «Вы можете посмотреть на паттерны экспрессии генов организма и идентифицировать сигнатуру или отпечаток, связанный с испытываемым им стрессом».

Исследователи сначала провели лабораторный эксперимент, подвергнув шмелей воздействию различных стрессоров: жары, холода и иммунных вызовов. Затем они выделили РНК пчёл и провели высокопроизводительное секвенирование. Полученные профили РНК от особей, подвергшихся разным стрессорам, использовали для обучения модели машинного обучения распознавать, какие паттерны экспрессии генов связаны с каждым типом стресса.

«Мы использовали алгоритм, который принимает все входные данные от всех генов и находит паттерны, возникающие, когда пчёлы испытывали каждый стрессор. Мы смогли получить модель с точностью 92%, которую затем использовали для оценки диких пчёл», — пояснила Квинлан.

Во втором эксперименте команда собрала диких пчёл на двух участках: в дендрарии Penn State и в более лесистой, гористой местности. Анализ транскриптомов этих пчёл показал, что модель снова была очень точна в предсказании испытываемых пчёлами стрессоров.

Однако исследователи обнаружили, что эти сигнатуры сохранялись в РНК пчёл недолго. У пчёл, собранных утром после волны жары, когда температура окружающей среды вернулась к норме, генетические сигнатуры теплового стресса уже не были видны.

Это также позволило учёным получить точные детали о повседневной жизни пчёл. Например, они обнаружили, что у многих пчёл, собранных утром, по сравнению с вечером, проявлялись сигнатуры стресса от голодания, что может дать представление о том, как пчёлы добывают пищу и что их мотивирует.

«Первоначальной мотивацией для этого исследования было обнаружение более долгоживущих сигнатур, чтобы понять, что вызывает у этих пчёл долгосрочный стресс и может способствовать сокращению популяции», — сказала Квинлан. — «Транскриптомика очень остро реагирует на то, что происходит в данный момент, поэтому, возможно, дело в обучении этих моделей распознаванию более долгосрочных, более тонких различий».