Масштабная сетевая модель генов риса ускорит создание биотопливных культур

Международная команда исследователей, включая учёных из Объединённого института биоэнергетики (JBEI) Министерства энергетики США, создала первую в своём роде геном-масштабную модель для предсказания функций генов и генетических сетей у злаковых видов. Модель, названная RiceNet, представляет собой системно-уровневую модель взаимодействий генов риса, которая должна ускорить разработку новых культур для производства биотоплива нового поколения, а также повысить урожайность и улучшить качество одного из важнейших продуктов питания в мире.

«С помощью RiceNet, вместо того чтобы работать с одним геном за раз на основе данных одного эксперимента, мы можем предсказывать функции целых сетей генов, а также целых генетических путей, регулирующих конкретный биологический процесс», — говорит Памела Рональд, руководитель программы генетики злаков в JBEI.

Рис — это модель для однодольных растений, одной из двух основных групп цветковых растений. Он особенно полезен как модель для многолетних трав, таких как мискантус и просо прутьевидное, которые считаются перспективным сырьём для производства целлюлозного биотоплива.

Несмотря на мировую важность риса, платформы для сетевого моделирования, способной предсказывать функции его генов, до сих пор не существовало. Высокое число генов риса (более 41 000) по сравнению, например, с Arabidopsis (около 27 000 генов) и другие факторы представляли серьёзную проблему.

В статье в Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) исследователи описывают, как им удалось создать сеть, охватывающую почти половину всех генов риса.

«RiceNet построена на основе 24 общедоступных наборов данных по пяти видам, а также более ранней сети среднего размера из 100 белков ответа на стресс у риса, которую моя группа создала с помощью картирования белковых взаимодействий», — поясняет Памела Рональд.

Исследователи провели эксперименты, подтвердившие предсказательную силу RiceNet для генов, вовлечённых в врождённый иммунный ответ риса. Также было показано, что RiceNet может точно предсказывать функции генов у другой важной однодольной культуры — кукурузы.

Сайт RiceNet теперь доступен для исследователей по всему миру. В JBEI модель будут использовать для идентификации генов, ранее не известных как участвующие в синтезе и модификации клеточной стенки растений — ключевого этапа для повышения доступности ферментируемых сахаров в биомассе.

«Возможность идентифицировать ключевые гены, контролирующие простые или сложные признаки у риса, имеет важные биологические, сельскохозяйственные и экономические последствия. RiceNet предлагает привлекательный и потенциально быстрый путь для фокусировки усилий по инженерии сельскохозяйственных культур на небольших наборах генов, которые с наибольшей вероятностью влияют на интересующие признаки», — заключает Рональд.