Как растения растут подобно человеческому мозгу
Растения и мозг имеют больше сходства, чем может показаться: учёные из Института Солка обнаружили, что математические правила, управляющие ростом растений, похожи на те, что регулируют образование связей между клетками мозга. Новое исследование, опубликованное в Current Biology 6 июля 2017 года и основанное на данных 3D-лазерного сканирования растений, позволяет предположить существование универсальных логических правил ветвящегося роста для многих биологических систем.
Команда использовала высокоточную 3D-технологию сканирования для измерения архитектуры молодых растений с течением времени и количественной оценки их роста. Исследование началось с трёх сельскохозяйственно ценных культур: сорго, томата и табака. Растения выращивали из семян в различных условиях (тень, обычный свет, яркий свет, высокая температура, засуха). В течение месяца было отсканировано почти 600 растений.
Цифровое представление каждого растения — это облако точек, набор 3D-координат в пространстве. Анализ функции плотности ветвления (вероятности найти ветвь в любой точке пространства вокруг растения) выявил три математических свойства роста:
- Сепарабельность — рост в одном пространственном направлении не зависит от роста в других направлениях. Это делает рост простым и модульным, что может повышать устойчивость растений к изменениям среды.
- Самоподобие — все растения имеют одну и ту же базовую форму, даже если она растянута или сжата в разных направлениях. Растения не используют разные статистические правила для роста в тени или на ярком свету.
- Функция плотности ветвления Гаусса — независимо от вида растения или условий роста, плотность ветвления следует усечённому гауссову распределению (колоколообразной кривой). Рост ветвей наиболее плотен в центре растения и уменьшается по мере удаления от него.
Выявленная эволюционная эффективность удивительна: растения развили не множество правил для разных условий, а одну функциональную форму. Эти свойства могут помочь в оценке новых стратегий генной инженерии сельскохозяйственных культур.
Ранее аналогичные три математических свойства были обнаружены у нейронов мозга. Сходство между нейронными дендритами и побегами растений поразительно. Вероятно, и тем, и другим необходимо максимально полно, но разреженно покрыть территорию, чтобы не мешать друг другу.
Следующая задача — выявить молекулярные механизмы, лежащие в основе этих изменений, и проверить, насколько эти принципы соблюдаются у других сельскохозяйственных видов, чтобы потенциально использовать эти знания для повышения урожайности.