როდესაც ორიოდე წლის წინ Xiaoxi Meng- მა და Zhikai Liang- მა პირველად შესთავაზეს იდეა, ჯეიმს შნაბლი სკეპტიკურად განწყობილი იყო. სულ ცოტა რომ ვთქვა.
”კარგი, შეგიძლიათ სცადოთ, მაგრამ არა მგონია, რომ გამოდგეს”, - იხსენებს აგრონომიისა და მებაღეობის ასოცირებული პროფესორი მენგსა და ლიანგს, შემდეგ ნებრასკის უნივერსიტეტში, ნებრასკას უნივერსიტეტში - Schnable– ის ლაბორატორიაში პოსტ – დოქტორანტურის მკვლევარებს.
ის არასწორი იყო და, უკმაყოფილოდ, არასდროს იყო ბედნიერი. მიუხედავად ამისა, იმ დროს შნაბლს წარბის აწევის სამართლიანი მიზეზი ჰქონდა. დუეტის იდეა - რომ ცივად მგრძნობიარე კულტურების დნმ-ის თანმიმდევრობა, რომლებიც ძლიერ ყინვას ემორჩილებიან, შეიძლება დაგეხმაროთ იმის პროგნოზირებაში, თუ როგორ იტანენ გაყინვის პირობებს ველური, მყარი მცენარეები - თამამი ჩანდა. სულ ცოტა რომ ვთქვა. მიუხედავად ამისა, ეს იყო დაბალი რისკის შემცველი, მაღალი ჯილდოთი წინადადება. იმის გამო, რომ თუ მენგმა და ლიანგმა ის შეძლეს მუშაობისთვის, ეს შეიძლება სწრაფად დაეხმაროს სიცივეზე მგრძნობიარე კულტურების ოდნავ ან თუნდაც გაცილებით მოსწონს მათი ცივი მდგრადი კოლეგების მსგავსი.
მსოფლიოს ზოგიერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი კულტურის მოწესრიგება მოხდა ტროპიკულ რეგიონებში - სიმინდი სამხრეთ მექსიკაში, სორგო აღმოსავლეთ აფრიკაში - რაც მათ არ ახდენს შერჩევით ზეწოლას ცივიდან გაყინვისგან თავდაცვითი სისტემის განვითარებისთვის. როდესაც ეს კულტურები უფრო მკაცრ კლიმატურ პირობებში მოჰყავთ, მათი მგრძნობელობა სიცივის მიმართ ზღუდავს რამდენად ადრე შეიძლება მათი დარგვა და რამდენად გვიან შეიძლება მათი მოსავლის აღება. მზარდი უფრო მოკლე სეზონები ნაკლები დროა ფოტოსინთეზისთვის, რის შედეგადაც გლობალური მოსახლეობის მცირე მოსავლიანობა და ნაკლები საკვები ხდება 10 წლისთვის 2050 მილიარდ ადამიანს.
ცივი კლიმატი
იმავდროულად, მცენარეთა სახეობები, რომლებიც უკვე უფრო ცივ კლიმატურ პირობებში იზრდება, განვითარდნენ ხრიკებით, რომ გაუძლონ სიცივეს. მათ შეუძლიათ ფიჭური გარსის კონფიგურაცია მოახდინონ ლიკვიდურობის შესანარჩუნებლად დაბალ ტემპერატურაზე, რაც ხელს უშლის გარსების გაყინვას და გახეთქვას. მათ შეუძლიათ დაამატოთ შაქრის შემსრულებლები ამ გარსებში და მის გარშემო არსებულ სითხეებში, შეამცირონ მათი გაყინვის წერტილი ისევე, როგორც მარილი აკეთებს ტროტუარს. მათ შეუძლიათ წარმოქმნან ცილებიც კი, რომლებიც არღვევენ მინუსკულური ყინულის კრისტალებს, სანამ ეს კრისტალები გადაიზრდებიან უჯრედების გამჭოლ მასებად.
ყველა ეს დაცვა წარმოიშობა გენეტიკურ დონეზე, თუმცა არა მხოლოდ თავად დნმ-ის მიმდევრობებში. როდესაც მცენარეები დაიწყებენ გაყინვას, მათ შეუძლიათ რეაგირება მოახდინონ გარკვეული გენების გამორთვით ან ჩართვით - ხელი შეუშალონ ან დაუშვან მათი გენეტიკური ინსტრუქციების გადაწერა და განხორციელება. იმის ცოდნა, თუ რომელი გენები იტანჯება და ცივდება ტემპერატურის გაყინვის პირობებში, მკვლევარებს დაეხმარება გაითვალისწინონ მათი გამაგრების საფუძვლები და საბოლოოდ შეიმუშაონ მსგავსი დამცავი საშუალებები ცივად მგრძნობიარე კულტურებში.
მაგრამ Schnable– მა ასევე იცოდა, როგორც მენგმა და ლიანგმა, რომ იდენტური გენიც კი ხშირად განსხვავებულად რეაგირებს ცივზე მცენარეთა სახეობებში, თუნდაც მჭიდროდ დაკავშირებული. იმედგაცრუებით ნიშნავს, რომ იმის გაგება, თუ როგორ რეაგირებს გენი სიცივეზე ერთ სახეობაში, როგორც წესი მცენარეთა მეცნიერებს თითქმის არაფერი უტყდება სხვასთან დაკავშირებული გენის ქცევის შესახებ. ეს არაპროგნოზირებადი, ხელს უშლის მცდელობებს ისწავლოს წესები, რომლებიც უკარნახებენ გენებს დეაქტივაციისთვის ან გააქტიურებისთვის.
”ჩვენ ნამდვილად ძალიან ცუდად ვხვდებით, თუ რატომ ითიშებიან და ითიშებიან გენები”, - თქვა შნაბლმა.
სიმინდის მცენარეები
წესების არარსებობის გამო, მკვლევარებმა მანქანით სწავლებას მიმართეს, ხელოვნური ინტელექტის ფორმას, რომელსაც არსებითად საკუთარი თავის დაწერა შეუძლია. მათ სპეციალურად შეიმუშავეს ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი კლასიფიკაციის მოდელი - ისეთი, რომელსაც შეუძლია, თუ წარმოდგენილია, მაგალითად, კატების და არა კატების საკმარისი ეტიკეტირებული გამოსახულებებით, საბოლოოდ ისწავლოს პირველიდან მეორისგან გარჩევა. გუნდმა თავდაპირველად წარმოადგინა საკუთარი მოდელი სიმინდიდან თანმიმდევრული გენების უზარმაზარი გროვით, ამ გენების საშუალო აქტივობის დონესთან ერთად, როდესაც მცენარე განიცდიდა გაყინვის ტემპერატურას. მოდელს ასევე მოყვებოდა სიმინდის თითოეული გენის "ყველა თვისება, რაც შეიძლება ვიფიქროთ", - თქვა შნაბლმა, სიგრძის, სტაბილურობისა და მასში სხვაობა და სიმინდის სხვა მცენარეებში.
მოგვიანებით, მკვლევარებმა შეამოწმეს მათი მოდელი და დამალეს მხოლოდ ერთი ინფორმაცია ამ გენთა ერთეულში: რეაგირებენ თუ არა ისინი გაყინვის ტემპერატურის დაწყებაზე. გენების მახასიათებლების ანალიზით, მასზე ნათქვამია, რომ ისინი რეაგირებენ ან არ რეაგირებენ, მოდელმა გაარკვია, თუ ამ მახასიათებლების რომელი კომბინაცია იყო შესაბამისი თითოეული - და შემდეგ წარმატებით გადანაწილდა დარჩენილი საიდუმლოებით მოცული გენების უმეტესობა მათ სწორ კატეგორიებად.
პერსპექტიული დასაწყისი იყო, ეჭვგარეშეა. მაგრამ ნამდვილი ტესტი დარჩა: შეიძლება მოდელმა გაიაროს ტრენინგი, რომელიც მან მიიღო ერთ სახეობაში და გამოიყენოს იგი მეორეზე?
პასუხი იყო საბოლოო დიახ. ექვს სახეობიდან მხოლოდ ერთში - სიმინდის, სორგოს, მარგალიტის ფეტვი, პროსე ფეტვი, ფქვილის ფეტვი ან სვიჩის ბალახი დნმ – ს მონაცემებით მომზადების შემდეგ, მოდელს ზოგადად შეეძლო პროგნოზირება, თუ რომელი გენების პასუხი იქნებოდა გაყინვაზე. Schnable– ს გასაკვირად, ეს მოდელი მაშინაც გაგრძელდა, როდესაც მას ცივ მგრძნობიარე სახეობებზე წვრთნიდნენ - სიმინდი, სორგო, მარგალიტი ან პროზო ფეტვი - მაგრამ დაევალა პროგნოზირება გენის გამოხმაურებაზე ცივ ტოლერანტულ ქათქათა ფეტვიში ან ცურვაში.
მოდელი
”ჩვენ მიერ მომზადებული მოდელები თითქმის ისე კარგად მუშაობდნენ სახეობებზე, თითქოს რეალურად გქონდათ მონაცემები ერთ სახეობაში და იყენებდით შიდა მონაცემებს იმავე სახეობის პროგნოზების გასაკეთებლად”, - თქვა მან, ხმა მას შემდეგ გასაოცარი ტალღა დაჰკრა. ”ამას ნამდვილად არ ვფიქრობდი.”
”იდეა იმის შესახებ, რომ ჩვენ შეგვიძლია ყველა ეს ინფორმაცია კომპიუტერში ჩავდოთ და მასში გარკვეულ წესებს მაინც განსაზღვრავს, რომ პროგნოზები გამოდგეს, მაინც საოცარია ჩემთვის.”
ეს პროგნოზები შეიძლება განსაკუთრებით სასარგებლო აღმოჩნდეს ალტერნატივის განხილვისას. დაახლოებით ათი წლის განმავლობაში, მცენარეთა ბიოლოგებს რეალურად შეეძლოთ RNA მოლეკულების რაოდენობის გაზომვა, რომლებიც პასუხისმგებელნი არიან დნმ ინსტრუქციების ტრანსკრიფციაზე და ტრანსპორტირებაზე, რომლებიც წარმოებულია ცოცხალი მცენარის ყველა გენის მიერ. მაგრამ შნაბლის თქმით, შედარება, თუ როგორ რეაგირებს ეს გენის გამოხატვა ცივზე ცოცხალ ნიმუშებში და მრავალი სახეობის მასშტაბით. ეს განსაკუთრებით ეხება ველურ მცენარეებს, რომელთა თესლის შეძენაც კი ძნელია. ეს თესლი შეიძლება არ აღმოცენდეს, როდესაც მოსალოდნელია, და საერთოდ შეიძლება წლები დასჭირდეს. მაშინაც კი, თუ ეს მოხდება, ყველა მიღებული მცენარე უნდა გაშენდეს იდენტურ, კონტროლირებად გარემოში და შეისწავლოს განვითარების იმავე ეტაპზე.
უფრო მეტი სახეობა
ყოველივე ეს მასიური გამოწვევის წინაშე დგას საკმარისი ველური ნიმუშების გაზრდისგან, საკმარისი ველური სახეობებისგან, რომ განმეორდეს და სტატისტიკურად შეაფასოს მათი გენების რეაქცია ცივზე.
”თუ ჩვენ ნამდვილად გვინდა გავეცნოთ იმას, თუ რა არის მნიშვნელოვანი გენები - ეს მნიშვნელოვან როლს ასრულებს მცენარის სიცივეში ადაპტაციის პროცესში - ჩვენ უნდა ვნახოთ ორზე მეტი სახეობა”, - თქვა შნაბლმა. ”ჩვენ გვინდა შევხედოთ ჯგუფების, რომლებიც ტოლერანტული არიან სიცივისა და ჯგუფების მიმართ, რომლებიც არიან მგრძნობიარეები და დავაკვირდეთ შაბლონებს:” იგივე გენი ყოველთვის რეაგირებს ერთში და ყოველთვის არ პასუხობს მეორეში. ”
”ეს მართლაც დიდი და ძვირადღირებული ექსპერიმენტი ხდება. მართლაც კარგი იქნებოდა, თუ შეგვეძლო ამ სახეობების დნმ-თანმიმდევრობის პროგნოზების გაკეთება იმის ნაცვლად, რომ ვთქვათ, 20 სახეობა ავიღოთ და ყველა მათგანი იმავე ეტაპზე მოვიყვანოთ, ზუსტად იგივე სტრესული მკურნალობა ჩავატაროთ და გაზომეთ თითოეული სახეობის თითოეული გენისთვის წარმოქმნილი RNA- ს რაოდენობა. ”
მოდელის საბედნიეროდ, მკვლევარებმა უკვე დაათვალიერეს 300-ზე მეტი მცენარის სახეობის გენომი. მომდევნო საერთაშორისო მცდელობამ შესაძლოა ამ რიცხვს 10,000 XNUMX-მდე მიაღწიოს მომდევნო რამდენიმე წლის განმავლობაში.
მიუხედავად იმისა, რომ მოდელმა უკვე გადააჭარბა მის მოკრძალებულ მოლოდინს, შნაბლმა თქვა, რომ შემდეგი ნაბიჯი მოიცავს ”საკუთარი თავისა და სხვა ხალხის დარწმუნებას”, რომ ის მუშაობს ისე, როგორც აქამდე. დღემდე ყველა საცდელ შემთხვევაში, მკვლევარებმა მოდელს სთხოვეს უთხრა მათ რაც უკვე იცოდნენ. მისი თქმით, საბოლოო ტესტი მაშინ დადგება, როდესაც ადამიანები და მანქანა ნულიდან დაიწყებენ მუშაობას.
”შემდეგი დიდი ექსპერიმენტი, რომელიც ვფიქრობ, უნდა გავაკეთოთ არის პროგნოზირება იმ სახეობის შესახებ, სადაც მონაცემები საერთოდ არ გვაქვს”, - თქვა მან. ”ხალხის დარწმუნება იმაში, რომ ეს ნამდვილად მუშაობს იმ შემთხვევებში, როდესაც პასუხები არც ჩვენ ვიცით.”
გუნდმა თავისი დასკვნების შესახებ გამოაქვეყნა ჟურნალში „მეცნიერებათა ეროვნული აკადემიის შრომა“. მენგის, ლიანგისა და შნაბლის კვლევის ავტორია ნებრასკას რებეკა როსტონი, იანგ ჟანგი, სამირა მაჰუბუ და ბაკალავრიატის სტუდენტი დანიელ ნგუ, ერთად შინუნგის სოფლის მეურნეობის უნივერსიტეტის მოწვეული მკვლევარი სიურუ დაი.
დამატებითი ინფორმაციისათვის:
ნებრასკის უნივერსიტეტი ლინკოლნი
www.unl.edu