Ускорение селекции растений за счёт прогнозирования свойств семян из генбанков

Новое исследование учёных из Университета штата Айова предлагает метод, который поможет эффективнее отбирать ценные образцы семян из обширных коллекций генбанков для селекции улучшенных сортов.

Суть подхода

Исследователи использовали комплекс геномных инструментов, чтобы предсказать хозяйственно-полезные признаки у сотен образцов сорго на основе их генетического профиля. Затем часть этих образцов была выращена в поле для проверки точности прогнозов.

Ключевые результаты

• Точность прогноза урожайности составила 76%.
• Точность прогноза других признаков (например, высоты растения) варьировалась от 67 до 83%.
• Методология была успешно протестирована на сорго для биоэнергетики, но применима и к другим культурам.

Проблема, которую решает метод

В мире существует 1750 генбанков, хранящих 7.4 миллиона образцов (accessions) растений. Однако лишь малая их часть обладает конкретными ценными для селекционеров признаками. Поиск нужных образцов среди миллионов — серьёзная логистическая задача.

Значение работы

Исследование, опубликованное в Nature Plants, демонстрирует возможность эффективного «просеивания» генетического наследия генбанков. Это позволяет целенаправленно и быстро отбирать наиболее перспективный материал для скрещивания, что ускоряет создание сортов с лучшей урожайностью или устойчивостью к стрессам.

Как отметил ведущий автор Цзяньмин Юй, работа приближает к цели «турбонаддува» ценного ресурса — коллекций генбанков — за счёт использования геномики и анализа данных.