Селекция позволяет повысить продуктивность и качество культур. Современные технологии, помогающие ещё больше упростить этот процесс, принято называть биотехнологиями. Среди них следует выделить геномное редактирование, синтетическую биологию, искусственный интеллект, диджитал моделирование, анализ больших данных и развитие вычислительных методов симуляции.

Главная цель, стимулирующая развитие биотехнологий, — необходимость прокормить человечество, темпы роста которого опережают темпы производства продуктов потребления. Для реализации этих целей появились альтернативные способы создания еды будущего, а именно: растительное мясо, генетически модифицированное мясо и ферментация. К тому же биотехнологии используются для разработки органических удобрений, призванных заменить вредные для окружающей среды пестициды.

В продолжениесерии статей, посвященным технологическим трендам в сельском хозяйстве, поговорим подробнее об основных направлениях биотехнологических изысканий. Статья подготовлена с использованием материалов издания The Agrotech Daily.

Геномное редактирование

За последнее десятилетие с помощью развитых методов геномного редактирования люди научились производить точечные изменения в ДНК растений. Эта технология уже успешно были применена на семенах сои, помидоров, земляники, кофе и некоторых других культур. Цель технологии — изменить геном растений таким образом, чтобы улучшить их свойства, в том числе развить сопротивляемость болезням, сохранить питательный баланс и др.

Геномное редактирование производится следующим образом. Специальная молекулярная система вносит точечные изменения в геном, включая удаление, добавление или изменение нуклеотидовых цепочек. На данный момент таких систем всего две: Cas9 И GBS. Cas9 — это бактериальные гены, которые применяются для изменения генома не только бактерий, но и растений. Впервые о таких бактериальных «хиллерах» стало известно в 80-е годы японским учеными в ходе исследования генома кишечной палочки: один из участков ДНК штамма показался им странным, так как содержал повторяющиеся последовательности ДНК, ничего не кодировал и состоял из отдельно стоящих частей‑разделителей — спейсеров (CRISPR). В 2000-е годы несколько ученых в научных изданиях писали про то, что эти разделители‑спейсеры (CRISPR) могут нести защитную функцию, однако только в 2012 году ученые из Университета Беркли обратили внимание на эти исследования и опубликовали статью о том, что эту бактериальную систему можно «направлять» таким образом, чтобы она изменяла нужные участки ДНК не только у бактерий! В итоге сегодня эта технология активно апробируется — в том числе в агротехе.

Синтетическая биология

Синтетическая биология — это новая дисциплина, применяющая принципы инженерии к биологии. Цель — с помощью инженерных методов создавать новые живые системы, в том числе путем геномного редактирования или «сборки» ДНК в новую структуру. Синтетическая биология играет первостепенную роль в развитии питательных свойств растений. Опорой этой дисциплины являются математические модели и их использование в геномно‑регуляторных системах. Первая такая система появилась в 2000-е годы — это был генетический триггер, который «переключался» между двумя состояниями под действием химических или термических стимулов.

За последние годы использование «инженерных ДНК» в селекции возросло, в особенности в области метаболизма и биохимии. Одна из наиболее важных систем, созданных с помощью методов синтетической биологии, — это уже упомянутая модель CRISPR/Cas9. Эта система позволяет вносить точечные изменения в геном растений с помощью фермента Cas9, «разрезающего» нить ДНК в «запрограммированном» месте. Синтетическая биология также используется для биохимической поддержки роста растений, сегодня она помогает вырастить культуры более высокого качества.

Искусственный интеллект

ИИ — это набор вычислительных технологий, позволяющих создавать машины, способные выполнять задачи, типичные для человека, будь то распознавание речи или сложные вычисления. Иногда эти задачи предполагают когнитивную активность, так как компьютеру нужно понятьпроблему перед тем, как приступить к ее решению. История ИИ начинается в середине XX века, когда на базе математики и нейрофизиологии появилась такая наука, как «кибернетика», в рамках которой ученые исследовали работу мозга, используя для этого математические методы. Появившиеся примерно в это же время компьютеры, с одной стороны, позволили осуществить мечту об искусственных нейронных сетях, а с другой стороны, реализовать символьный искусственный интеллект. Однако финансирование кибернетических исследований прервалось из‑за неочевидности их технологической перспективы, поэтому активное развитие эта наука переживает именно в наше время.

ИИ активно применяется в селекции. В последние годы множество полезных моделей технологических решений были оснащены ИИ. Такие модели способны предсказать климатические изменения и их влияние на урожайность. Например: использование ИИ для выращивания салата в автономной теплице. Об этом достижении, представленном на международном конкурсе российской объединенной командой Россельхозбанка, МФТИ и РГАУ‑МСХА, мы рассказывали ранее.

Исследователи разрабатывают новые алгоритмы ИИ, чтобы делать еще более точные прогнозы. К тому же возникла потребность использования ИИ-моделей для работы со сложными и многосоставными данными для генерации полезной информации.

Цифровое моделирование

Цифровое моделирование позволяет ученым создавать детализированные трехмерные модели растений с помощью компьютера. Используя этот метод, исследователи могут симулировать рост растений, чтобы понять, как на них влияют разные условия и какие потенциальные слабости есть у конкретных растений. Идейной базой для распространения 3D моделирования в различных научных и производственных нишах стала концепция Simulation‑Based Design, активно применяющаяся в автомобилестроении в связи с высокими требованиями к безопасности. Согласно этой концепции, проектирование не должно начинаться с задумки и творческого акта, а первоначально должно удовлетворять целевым функциям, выраженным в определенных математических моделях.

Исследователи могут применять такие модели в агротехе, чтобы симулировать развитие культур со сложными свойствами, оптимизировать их размер или форму, сопротивляемость антибиотикам, накопление питательных свойств. С помощью моделей изучается каждая часть растения, что позволяет отследить, как изменения в какой‑либо части влияют на растение в целом.

Цифровое моделирование также применяется, чтобы оценить эффект различных стратегий селекции, а также методов лечения.

Анализ больших данных и симуляция

Как уже было указано ранее, селекция — это процесс, требующий исследования множественных данных, и это совсем не простая задача.

Большинства селекционных ПО включают в себя специальные инструменты для хранения, менеджмента и анализа данных. Однако такие инструменты не всегда применимы именно к селекции. Для преодоления этого фактора используют множественные технологии, чтобы объединить данные из разных источников, например, технологию визуализации новых данных. Но даже готовые модели не всегда легко анализировать — для этого применяют алгоритмы машинного обучения, классифицирующие растения на основании общих черт.

Селекция — процесс, позволяющий повысить продуктивность и качество растений. Новые технологии, такие как геномное редактирование, синтетическая биология, ИИ, цифровое моделирование и симуляция, дают возможность продвинуться в этом направлении еще дальше. Они ускоряют рост и развитие новых видов, а также помогают эффективнее управлять множественными данными. Все это позволяет селекционерам определять уязвимости и совершенствовать начные методы.

Подробнее о биотехнологиях читайте в последующих статьях «РСХБ в цифре»!