Краудсорсинг для борьбы с усыханием ясеня
Ученые из Лаборатории Сэйнсбери и Центра Джона Иннеса опубликовали первые данные о последовательности РНК грибка, вызывающего эпидемию усыхания ясеня.
Данные были выложены на платформу GitHub, предназначенную для «социального программирования». Эта же система использовалась для краудсорсинга экспертизы во время эпидемии E. coli в Германии в 2011 году.
Эксперты со всего мира смогут получить доступ к последовательности РНК и немедленно начать её анализ, ускоряя процесс исследований. Система также позволит проводить «живой» рецензируемый анализ, способствуя получению более точных результатов быстрее.
«Объединение знаний и данных через технологически ориентированные социальные медиа — один из важнейших шагов к пониманию этой вспышки», — заявил доктор Дэн Маклин из Лаборатории Сэйнсбери.
«Даже небольшой объем данных, который у нас есть, уже наводит на интересные идеи, и мы хотим, чтобы другие начали изучать их немедленно», — сказал профессор Софиен Камун, глава Лаборатории Сэйнсбери.
Доктора Дайан Сондерс и Кентаро Йошида взяли образцы зараженного ясеня в лесу Эшвеллторп в Норфолке, где грибок впервые был идентифицирован в естественной среде Великобритании. Они выделили РНК из сердцевины веток и провели секвенирование.
Полученные данные о последовательности представляют собой смесь РНК ясеня и грибка, поэтому одной из первых задач в рамках краудсорсинга будет поиск по существующим базам данных и их разделение. Ученые уже идентифицировали значительную долю грибковой РНК, часть которой, по-видимому, кодирует токсичные белки.
«Изучая, какие гены экспрессируются в это время года, когда грибок активен в древесной ткани ясеня, мы сможем определить гены, которые позволяют ему так быстро распространяться», — пояснил профессор Аллан Дауни из Центра Джона Иннеса.
«Чтобы найти решение, нужно знать своего врага, и эта работа позволит нам это сделать», — отметила доктор Джоан Уэббер из агентства Forest Research Комиссии по лесному хозяйству.
В долгосрочной перспективе ученые надеются выяснить, как грибок вызывает болезнь, откуда он произошел, как попал в Великобританию и как связаны разные его штаммы.
Система GitHub позволяет учитывать и отслеживать вклад других ученых. Обычно ученые не публикуют данные о последовательностях до завершения анализа и принятия статьи к публикации в научном журнале.
«Краудсорсинг даст нам доступ к опыту гораздо большего числа людей», — сказал профессор Камун. — «Это ускорит анализ и, благодаря живому рецензированию, ускорит проверку этого анализа, его подтверждение или опровержение».