Учёные составили карту молекул, выделяемых корнями, чтобы разработать более устойчивые биоэнергетические культуры

Учёные из Национальной лаборатории Ок-Риджа Министерства энергетики США провели детальный анализ соединений, выделяемых корнями растений в окружающую среду. В результате анализа было получено множество данных, которые могут помочь в исследованиях, направленных на улучшение способов выращивания энергетических и продовольственных культур.

Исследователи давно знают, что отношения, которые растения формируют с микроорганизмами, такими как бактерии и грибы, могут сделать растения более устойчивыми к плохим условиям выращивания, таким как засуха или недостаток питательных веществ. По мере роста растения выделяют в почву органические молекулы, процесс известный как ризодепозиция. Это органическое вещество, в свою очередь, влияет на взаимодействие растений и микроорганизмов с другими подземными процессами.

Учёные из Национальной лаборатории Ок-Риджа разработали новую аналитическую систему, основанную на метаболомике — изучении малых молекул, — чтобы систематически охарактеризовать ризодепозиты, полученные из растений. Работа дала много данных о разнообразии и относительном количестве соединений в почве, как описано в статье, опубликованной в журнале Plant, Cell & Environment.

Информация, полученная в результате проекта, углубляет понимание взаимодействий между растениями и микробиомами, что может помочь в разработке более урожайных и устойчивых к стрессам сортов сельскохозяйственных культур, а также в создании микроорганизмов, которые способствуют устойчивости культур. Результаты позволяют разработать выносливые, продуктивные источники биоэнергии для биоэкономики, укрепляя внутренние цепочки поставок и энергетическую безопасность.

Исследователи разработали эксперимент, в котором две разновидности тополей выращивались в контролируемых условиях, с добавлением питательных веществ и без них. Образцы были взяты из активно растущих и более старых участков корней в разное время. Исследователи использовали подход, называемый нецелевым метаболомикой, который позволил им обнаружить и проанализировать как можно больше молекул, а не только предварительно выбранные.

Команда использовала масс-спектрометрию высокого разрешения для идентификации и количественного определения химических соединений, создав молекулярный отпечаток образцов. Затем для группировки и сравнения соединений были использованы вычислительные методы.

Результатом стала сокровищница соединений ризодепозитов, многие из которых ранее не были идентифицированы. Их состав варьировался в зависимости от типа растения, наличия питательных веществ, местоположения и времени. Исследователи использовали обширные геномные данные Национальной лаборатории Ок-Риджа о тополях, ключевой культуре, представляющей интерес для биоэнергетики, чтобы понять, как генетика играет важную роль в формировании этих соединений.

«Метаболомика в основном ограничивалась целевым анализом, подтверждающим конкретное соединение или взаимодействие, которое, как вы подозреваете, присутствует в образце», — сказал руководитель проекта Пол Абрахам из отдела биологических наук Национальной лаборатории Ок-Риджа. «Но с нецелевым подходом мы можем охватить гораздо более широкий спектр химического разнообразия, выявляя неожиданные или ранее не распознанные соединения, которые могут играть решающую роль в почвенных и растительных системах».

«Этот проект стал возможен благодаря сверхточным инструментам масс-спектрометрии Национальной лаборатории Ок-Риджа и междисциплинарной среде», — сказал Абрахам. «Точность и чувствительность этих возможностей имеют первостепенное значение для успеха нецелевой метаболомики. Наша команда экспертов в области геномной науки, системной биологии растений и биоаналитической химии сыграла важную роль в разработке и проведении исследования и понимании последствий работы».

Дальнейшие исследования могут включать использование инструментов искусственного интеллекта для анализа данных, добавил Абрахам. «Химическое пространство, которое мы измеряем, огромно, и большинство молекул, которые мы обнаруживаем, не могут быть подтверждены с помощью существующих эталонных стандартов», — сказал он.

«Чтобы разобраться в этой сложности, мы будем всё больше зависеть от машинного обучения и искусственного интеллекта для преобразования химических формул в предсказанные структуры. Поэтому одной из наших ключевых целей является сделать наши данные доступными для поиска, доступными и пригодными для повторного использования для более широкого научного сообщества», — заключил Абрахам.

Учёные также могут использовать цифровую систему анализа подземных корней, которая устанавливается в Лаборатории передовых фенотипирования растений Национальной лаборатории Ок-Риджа, чтобы обеспечить анализ динамики корневой системы на основе изображений, потенциально извлекая ещё больше характеристик.

Источник

Другие новости по теме

Другие новости на сайте