Ученые улучшили прогнозирование урожайности на основе данных о всходах

Ученые из Университета штата Мичиган продемонстрировали, что данные о РНК 2-недельных всходов кукурузы можно использовать для прогнозирования хозяйственно ценных признаков взрослых растений с точностью, сопоставимой с подходами, использующими ДНК.

Суть метода

• Традиционная селекция занимает месяцы и годы. Новый подход позволяет предсказывать желаемые признаки, такие как время цветения и урожайность, используя только данные ДНК и РНК, без необходимости выращивать растения и напрямую измерять признаки.
• РНК является продуктом ДНК и на шаг ближе к признакам, на которые в конечном итоге влияет ДНК. Поэтому "чертежи" РНК потенциально могут давать более точные прогнозы.

Результаты исследования

• Используя методы машинного обучения, команда под руководством профессора Шинхана Шиу (The Plant Cell) создала модель на основе экспрессии генов (РНК).
• Традиционные модели на основе генетических маркеров (ДНК) идентифицировали только 1 из 14 известных генов, связанных со временем цветения, как важный для прогноза.
• Новая модель на основе экспрессии генов идентифицировала 5 таких генов, показав повышенную точность.
• Модель позволяет делать точные прогнозы по цветению и урожайности еще до того, как у растений разовьются органы цветка или семени.

Значение и перспективы

• Метод не заменяет, а дополняет традиционное прогнозирование на основе генетических маркеров.
• Он выявляет ассоциации "экспрессия гена — признак", которые не объясняются генетическими маркерами.
• Это помогает не только в отборе селекционных линий с желаемыми признаками, но и углубляет понимание механизмов, лежащих в основе этих процессов.
• Дальнейшие исследования будут направлены на повышение точности, эффективности и снижение стоимости модели.