Kad Xiaoxi Meng un Zhikai Liang pirmo reizi ierosināja šo ideju pirms pāris gadiem, Džeimss Šnable bija skeptisks. Lai neteiktu vairāk.
"Nu, jūs varat mēģināt, bet es nedomāju, ka tas izdosies," agronomijas un dārzkopības asociētais profesors atcerējās Mengam un Liangam, kas tolaik bija pēcdoktorantūras pētnieki Šnables laboratorijā Nebraskas-Linkolnas universitātē.
Viņš kļūdījās un, skatoties vēlāk, nekad nav bijis laimīgāks. Tomēr tajā laikā Šnablem bija pamatots iemesls pacelt uzaci. Dueta ideja — ka aukstumjutīgo kultūraugu DNS sekvences, kas pakļaujas stipram salam, varētu palīdzēt paredzēt, kā mežonīgāki, izturīgāki augi panes sasalšanas apstākļus — šķita pārdroša. Lai neteiktu vairāk. Tomēr tas bija piedāvājums ar zemu risku un augstu atlīdzību. Jo, ja Mengs un Liangs varētu to panākt, tas varētu tikai paātrināt centienus padarīt aukstumjutīgās kultūras nedaudz vai pat daudz līdzīgākas viņu aukstumizturīgajiem kolēģiem.
Dažas no pasaules svarīgākajām kultūrām tika pieradinātas tropiskajos reģionos — kukurūza Meksikas dienvidos, sorgo Āfrikas austrumos —, kas neizraisīja selektīvu spiedienu uz tām, lai attīstītu aizsardzību pret aukstumu vai sasalšanu. Kad šīs kultūras tiek audzētas skarbākā klimatā, to jutība pret aukstumu ierobežo to, cik agri tās var stādīt un cik vēlu var novākt. Īsākas augšanas sezonas ir vienādas ar mazāku fotosintēzes laiku, kā rezultātā samazināsies raža un samazināsies pārtikas daudzums pasaules iedzīvotājiem, kas līdz 10. gadam sasniegs 2050 miljardus cilvēku.
Auksts klimats
Tikmēr augu sugas, kas jau aug vēsākā klimatā, ir izstrādājušas viltības, lai izturētu aukstumu. Viņi var pārkonfigurēt savas šūnu membrānas, lai saglabātu likviditāti zemākā temperatūrā, novēršot membrānu sasalšanu un lūzumu. Tie var pievienot cukura domuzīmes šķidrumiem šajās membrānās un ap tām, pazeminot to sasalšanas punktu līdzīgi kā sāls ietekmē ietves. Viņi pat var ražot olbaltumvielas, kas apslāpē sīkus ledus kristālus, pirms šie kristāli pāraug šūnu graujošās masās.
Visas šīs aizsardzības rodas ģenētiskā līmenī, lai gan ne tikai pašas DNS sekvencēs. Kad augi sāk sasalt, tie var reaģēt, būtībā izslēdzot vai ieslēdzot noteiktus gēnus — neļaujot vai ļaujot pārrakstīt un izpildīt to ģenētisko instrukciju rokasgrāmatas. Zinot, kuri gēni aukstumizturīgie augi izslēdzas un ieslēdzas, saskaroties ar sasalšanas temperatūru, var palīdzēt pētniekiem izprast savu nocietinājumu pamatus un galu galā izstrādāt līdzīgu aizsardzību pret aukstumu jutīgām kultūrām.
Bet Šnable arī zināja, tāpat kā Mengs un Liangs, ka pat identisks gēns bieži reaģē atšķirīgi uz aukstumu dažādām augu sugām, pat cieši saistītām. Tas nozīmē, ka tas neapmierinoši nozīmē, ka izpratne par to, kā gēns reaģē uz aukstumu vienā sugā, parasti nesniedz augu zinātniekiem gandrīz neko pārliecinošu par gēna uzvedību citā sugā. Šī neparedzamība savukārt ir kavējusi centienus apgūt noteikumus, kas nosaka, kas deaktivizēs vai aktivizēs gēnus.
"Mēs joprojām ļoti, ļoti slikti saprotam, kāpēc gēni izslēdzas un ieslēdzas," sacīja Šnable.
Kukurūzas augi
Tā kā nebija noteikumu krājuma, pētnieki pievērsās mašīnmācībai, mākslīgā intelekta formai, kas būtībā var rakstīt savu. Viņi īpaši izstrādāja uzraudzītu klasifikācijas modeli — tādu, kas, ja tiek parādīts pietiekami daudz, piemēram, kaķu un nekaķu attēlu, var iemācīties atšķirt pirmos no pēdējiem. Sākotnēji komanda prezentēja savu modeli ar milzīgu sekvenētu gēnu kaudzi no kukurūzas, kā arī šo gēnu vidējo aktivitātes līmeni, kad augs tika pakļauts sasalšanas temperatūrai. Modelis tika arī barots ar "visām iezīmēm, ko mēs varētu iedomāties" katram kukurūzas gēnam, sacīja Schnable, tostarp tā garumu, stabilitāti un jebkādas atšķirības starp to un citām tā versijām, kas atrodamas citos kukurūzas augos.
Vēlāk pētnieki pārbaudīja savu modeli, noslēpjot no tā tikai vienu informāciju šo gēnu apakškopā: vai tie reaģēja uz sasalšanas temperatūru, vai arī ne. Analizējot gēnu iezīmes, par kurām tika teikts, ka tās ir vai nu reaģējošas, vai nereaģējošas, modelis noteica, kuras šo pazīmju kombinācijas attiecas uz katru, un pēc tam veiksmīgi iekļāva lielāko daļu atlikušo, noslēpumainās gēnu to pareizajās kategorijās.
Tas, bez šaubām, bija daudzsološs sākums. Bet īstais pārbaudījums palika: vai modelis varēja apgūt apmācību vienā sugā un piemērot to citai?
Atbilde bija nepārprotama jā. Pēc tam, kad modelis tika apmācīts ar DNS datiem no tikai vienas no sešām sugām — kukurūzas, sorgo, pērļu prosa, proso prosa, lapsastes prosa vai sārta zāle — modelis kopumā spēja paredzēt, kuri gēni jebkurā no pārējām piecām sugām reaģēs uz sasalšanu. Šnablem par pārsteigumu modelis izturēja pat tad, kad tas tika apmācīts pret aukstumu jutīgām sugām — kukurūzu, sorgo, pērlēm vai proso prosu —, bet tam bija uzdevums paredzēt gēnu reakcijas aukstumu izturīgajā lapsastes prosā vai spārnzālē.
Modeļi
"Modeļi, kurus mēs apmācām, darbojās gandrīz tikpat labi visās sugās, it kā jums būtu dati par vienu sugu un izmantotu iekšējos datus, lai veiktu prognozes par šo pašu sugu," viņš teica, un dažus mēnešus vēlāk viņa balsī bija jūtams brīnums. "Es tiešām to nebūtu paredzējis."
"Ideja, ka mēs varam vienkārši ievadīt visu šo informāciju datorā un tas var izdomāt vismaz dažus noteikumus, lai prognozētu, kas darbojas, man joprojām ir pārsteidzoša."
Šīs prognozes varētu izrādīties īpaši noderīgas, apsverot alternatīvu. Apmēram desmit gadus augu biologi faktiski ir spējuši izmērīt RNS molekulu skaitu, kuras ir atbildīgas par DNS instrukciju transkribēšanu un transportēšanu, ko ražo katrs dzīvā auga gēns. Bet salīdzināt, kā šī gēnu ekspresija reaģē uz aukstumu dzīvos paraugos un vairākās sugās, ir rūpīgs pasākums, sacīja Šnable. Tas jo īpaši attiecas uz savvaļas augiem, kuru sēklas var būt grūti pat iegūt. Šīs sēklas var nedīgst, kad paredzēts, ja tādas vispār var izaugt, un var paiet gadi, lai tās izaugtu. Pat ja tas notiek, katrs iegūtais augs ir jāaudzē identiskā, kontrolētā vidē un jāpēta tajā pašā attīstības stadijā.
Vairāk sugu
Tas viss rada milzīgu izaicinājumu, lai audzētu pietiekami daudz savvaļas īpatņu no pietiekami daudz savvaļas sugām, lai atkārtotu un statistiski novērtētu to gēnu reakciju uz aukstumu.
"Ja mēs patiešām vēlamies noskaidrot, kādi gēni ir svarīgi - kas faktiski spēlē lomu, kā augs pielāgojas aukstumam -, mums ir jāaplūko vairāk nekā divas sugas," sacīja Šnable. "Mēs vēlamies apskatīt sugu grupu, kas ir izturīgas pret aukstumu, un grupu, kas ir jutīgas, un apskatīt modeļus: "Tas pats gēns vienmēr reaģē vienā un vienmēr nereaģē uz otru."
"Tas sāk kļūt par patiešām lielu un dārgu eksperimentu. Būtu patiešām jauki, ja mēs varētu tikai izdarīt prognozes no šo sugu DNS sekvencēm, nevis, teiksim, ņemt 20 sugas un mēģināt iegūt tās visas vienā un tajā pašā stadijā, pakļaut tām visām tieši tādām pašām stresa ārstēšanas metodēm un izmēra RNS daudzumu, kas saražots katram gēnam katrā sugā.
Par laimi modelim, pētnieki jau ir sekvencējuši vairāk nekā 300 augu sugu genomus. Pastāvīgi starptautiski centieni nākamo dažu gadu laikā varētu palielināt šo skaitu līdz 10,000 XNUMX.
Lai gan modelis jau ir mežonīgi pārspējis viņa pieticīgās cerības, Šnable sacīja, ka nākamais solis tomēr ietvers "gan sevi, gan citu cilvēku pārliecināšanu", ka tas darbojas tikpat labi kā līdz šim. Katrā testa gadījumā līdz šim pētnieki ir lūguši modeli pastāstīt viņiem to, ko viņi jau zināja. Viņš teica, ka galvenais pārbaudījums pienāks tad, kad gan cilvēki, gan mašīna sāks darbu no nulles.
"Manuprāt, nākamais lielais eksperiments, kas mums jādara, ir prognozēt sugas, par kurām mums vispār nav datu," viņš teica. "Pārliecināt cilvēkus, ka tas patiešām darbojas gadījumos, kad pat mēs nezinām atbildes."
Komanda ziņoja par saviem atklājumiem žurnālā Proceedings of the National Academy of Sciences. Meng, Liang un Schnable pētījuma autori ir kopā ar Nebraskas Rebeku Rostoni, Jangu Džanu, Samiru Mahboubu un bakalaura studentu Danielu Ngu, kā arī Ksiuru Dai, vieszinātnieku no Šaņdunas Lauksaimniecības universitātes.
Lai iegūtu vairāk informācijas:
Nebraskas Linkolnas Universitāte
www.unl.edu