Новые аналитические инструменты для сельского хозяйства следующего поколения
Исследователи из группы Disruptive & Sustainable Technologies for Agricultural Precision (DiSTAP) в рамках Singapore-MIT Alliance for Research and Technology (SMART) и Temasek Life Sciences Laboratory (TLL) представили перспективные быстрые и неразрушающие инструменты для анализа растений в реальном времени.
В перспективной статье в журнале Nature Plants сообщается об использовании двух технологий:
- Растительные наносенсоры (разработаны в SMART DiSTAP) — меньше ширины волоса, внедряются в ткани и клетки растений для отслеживания сигнальных путей.
- Портативная рамановская спектроскопия (разработана в SMART DiSTAP) — лазерное устройство, измеряющее молекулярные колебания и создающее уникальный "спектральный отпечаток" здоровья растения.
Эти инструменты позволяют в реальном времени (от секунд до минут) детектировать:
- Биотический и абиотический стресс.
- Гормональную сигнализацию растений.
- Характеристики здоровья почвы, фитобиома и урожая.
Проблема: Потери урожая ключевых культур (пшеница, рис, кукуруза, картофель, соя) из-за патогенов, насекомых и стрессов, усугубляемых изменением климата, достигают 11–30%, особенно в регионах с отсутствием продовольственной безопасности.
Ключевые преимущества новых инструментов:
- Независимость от вида растения: Применимы к любым культурам, в отличие от методов генной инженерии, работающих только с модельными растениями в лаборатории.
- Раннее обнаружение стресса: Позволяет проводить своевременные вмешательства.
- Мост между лабораторией и полем: Помогают перенести знания с модельных растений на сельскохозяйственно значимые культуры.
Экономический потенциал и перспективы:
- Для фермеров: Данные в реальном времени помогут оптимизировать использование воды и удобрений, повысить качество и урожайность, что увеличит доход.
- Для науки: Открывают новые возможности для изучения ранее малоисследованных культур.
- Для будущего: Позволяют реализовать схемы точного контроля роста в условиях городского фермерства.
Условия для внедрения: Необходимы дальнейшие полевые испытания, оценка экономической эффективности, надежности и междисциплинарное сотрудничество инженеров, биологов растений и data-сайентистов.
