Учёные создали компьютерную модель для выведения более продуктивных и устойчивых соевых культур
Исследователи из Университета Иллинойса в Урбане-Шампейне разработали компьютерную модель, которая поможет селекционерам создавать улучшенные сорта сои. Эти культуры смогут производить больше пищи, используя меньше воды, и одновременно отражать больше солнечного света, смягчая изменение климата.
Ключевые преимущества моделируемой культуры
Согласно модели, оптимально структурированный урожай сои может достичь:
Увеличение продуктивности на 8,5%
Снижение расхода воды на 13%
Увеличение отражения солнечной радиации на 34% (альбедо)
Как работает модель
Модель использует метод численной оптимизации для анализа огромного количества комбинаций структурных признаков растения:
- Распределение площади листьев по вертикали
- Углы наклона листьев
- Отражательная способность (альбедо)
Она учитывает биологические функции (фотосинтез, водопотребление) и физическую среду. Моделирование показало, что существуют комбинации признаков, позволяющие одновременно улучшить все три целевых показателя.
Научный подход и преимущества
- Целостный анализ: В отличие от генетических подходов, фокусирующихся на отдельных признаках, эта модель рассматривает перестройку всего растительного покрова (canopy).
- Прогнозирование: Модель позволяет проектировать растения, которые останутся эффективными в условиях будущего климата через 40–50 лет.
- Селекция, а не ГМО: Оптимальную структуру растения можно получить, отбирая или скрещивая уже существующие разнообразные формы сои, что не требует дорогостоящего генетического редактирования.
Контекст и будущее
По прогнозам Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (FAO), к 205 году потребуется производить на 70% больше основных продуктов питания, чем сегодня, без увеличения водопотребления и в условиях изменения климата.
Следующие шаги:
- Использование модели для анализа других сельскохозяйственных культур.
- Международный проект при поддержке Фонда Билла и Мелинды Гейтс под руководством Стивена Лонга уже применяет аналогичные вычислительные подходы для улучшения риса, сои и маниоки.
Как отметил ведущий автор Даррен Дрюри, этот подход может значительно ускорить создание новых сельскохозяйственных растений для решения глобальных проблем продовольственной безопасности и изменения климата.
Исследование опубликовано в журнале Global Change Biology.