Помощь ИИ позволяет усовершенствовать внутреннюю систему оповещения растений для защиты от патогенов

Учёные из Калифорнийского университета в Дэвисе использовали искусственный интеллект, чтобы помочь растениям распознавать более широкий спектр бактериальных угроз. Это может привести к новым способам защиты таких культур, как томаты и картофель, от разрушительных болезней. Исследование опубликовано в журнале Nature Plants.

Растения, как и животные, имеют иммунную систему

Часть их защитного арсенала включает иммунные рецепторы, которые дают им возможность обнаруживать бактерии и защищаться от них. Один из таких рецепторов, называемый FLS2, помогает растениям распознавать флагеллин — белок, из которого состоят крошечные хвосты, с помощью которых бактерии плавают. Но бактерии хитры и постоянно эволюционируют, чтобы избежать обнаружения.

«Бактерии находятся в состоянии гонки вооружений со своими хозяевами-растениями и могут изменять основные аминокислоты во флагеллине, чтобы избежать обнаружения», — сказала ведущий автор Гита Коукер, профессор кафедры патологии растений.

Чтобы помочь растениям не отставать, команда Коукер использовала естественную изменчивость в сочетании с искусственным интеллектом — в частности, AlphaFold, инструмент, разработанный для предсказания трёхмерной структуры белков, и перепроектировала FLS2, по сути, модернизировав его иммунную систему для обнаружения большего количества злоумышленников.

Команда сосредоточилась на рецепторах, которые уже известны тем, что распознают больше бактерий, даже если они не встречаются у полезных сельскохозяйственных культур. Сравнивая их с более узкоспециализированными рецепторами, исследователи смогли определить, какие аминокислоты нужно изменить.

«Мы смогли возродить побеждённый рецептор, в котором патоген одержал верх, и дать растению возможность противостоять инфекции гораздо более целенаправленным и точным образом», — сказала Коукер.

Коукер сказала, что это открывает возможности для разработки устойчивости к болезням широкого спектра у сельскохозяйственных культур с использованием прогнозного проектирования.

Одной из основных угроз для сельскохозяйственных культур является Ralstonia solanacearum, вызывающая бактериальное увядание. Некоторые штаммы почвенного патогена могут заражать более 200 видов растений, включая такие основные культуры, как томат и картофель.

В перспективе команда разрабатывает инструменты машинного обучения для прогнозирования того, какие иммунные рецепторы стоит редактировать в будущем. Они также пытаются сократить количество аминокислот, которые необходимо изменить.

Этот подход может быть использован для повышения способности восприятия других иммунных рецепторов с помощью аналогичной стратегии.

Среди других авторов исследования — Тяньрун Ли, Эстебан Харкин Боланьос, Даниэль М. Стивенс и Хансю Ша из Калифорнийского университета в Дэвисе и Даниил М. Пригожин из Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли.

Предоставлено Калифорнийским университетом в Дэвисе.

Источник

Другие новости по теме

Другие новости на сайте

Оставьте комментарий