Функціональне картування: як ШІ та дрони бачать «стрибки росту» рослин

Селекціонери зазвичай зосереджуються на кінцевому результаті сезону — висоті чи врожайності рослини на момент збору.

Джерело: phys.org

Проте нове дослідження вчених з Університету штату Айова доводить, що шлях до цієї мети має не менше значення. Використовуючи дрони, роботів та сенсори, дослідники навчилися відстежувати динаміку росту культур протягом усього сезону, що дозволяє виявити час активації та тривалість впливу конкретних генів. Це відкриває шлях до створення стійкіших сортів, які краще адаптовані до змінних умов довкілля.

Команда під керівництвом професора агрономії Цзяньміна Ю провела трирічне дослідження 544 варіацій сорго. Автоматизовані дрони здійснювали польоти над дослідними ділянками від трьох до шести разів за сезон, створюючи сотні зображень для обчислення висоти рослин на кожному етапі. Таке високопродуктивне фенотипування дозволяє відрізнити «перехідні» генетичні ефекти від «стійких». За словами вчених, без цих інструментів неможливо визначити, які зміни в організмі рослини є тимчасовими, а які супроводжують її до кінця вегетації.

Завдяки побудові кривих росту дослідники застосували метод функціонального картування. Це дозволило виявити локуси кількісних ознак (QTL) — ділянки ДНК, пов'язані з висотою. Окрім підтвердження чотирьох уже відомих стійких QTL, вчені ідентифікували кілька тимчасових ділянок ДНК. Ці «ефемерні» гени проявляли себе лише протягом одного сезону або короткого періоду росту, і їх було б неможливо помітити під час стандартного вимірювання висоти в кінці року.

Розуміння різниці між стійкими та тимчасовими генетичними ефектами дає селекціонерам нові інструменти. Стійкі гени є пріоритетними цілями для стабільного покращення сортів. Водночас тимчасові гени можна використовувати для посилення адаптивних якостей, таких як стійкість до раптових заморозків на початку сезону або короткочасної посухи. Такий комплексний аналітичний фреймворк дозволяє знайти значно більше корисних генетичних маркерів, ніж традиційні методи.

Зі стрімким розвитком технологій та зниженням їхньої вартості, подібні моделі стануть ще потужнішими. Деякі дослідники вже здійснюють щоденні польоти дронів над полями, що дозволяє створювати надзвичайно детальні моделі розвитку. Професор Ю підкреслює, що ці дані будуть корисні не лише для науковців, а й для фермерів. Моделі, побудовані на основі повної історії росту від початку до кінця, дозволять сільгоспвиробникам робити точніші ранні прогнози та приймати ефективні управлінські рішення в режимі реального часу.

Оприлюднене в «Журналі експериментальної ботаніки» дослідження свідчить про готовність аграрного сектору до переходу на цифрові рейки. Очікується, що виявлені закономірності росту сорго стануть загальною рисою для багатьох інших складних ознак у різних культурах. Використання дронів як інструменту генетичного аналізу перетворює селекцію з гри в очікування на точну науку, де кожен день життя рослини надає цінну інформацію для майбутньої продовольчої безпеки.