XiaoxiMengとZhikaiLiangが数年前に最初にアイデアを提案したとき、JamesSchnableは懐疑的でした。 控えめに言っても。
「 『まあ、試すことはできますが、うまくいくとは思いません』」と、農学と園芸の准教授は、ネブラスカ大学リンカーン校のシュナブル研究所のポスドク研究員であるメンとリャンに言ったことを思い出しました。
彼は間違っていて、後から考えると、決して幸せではありませんでした。 それでも当時、シュナブルには眉を上げる正当な理由がありました。 寒さに敏感な作物のDNA配列が固い霜に降伏するというデュオの考えは、より野生でより硬い植物が凍結条件にどのように耐えるかを予測するのに役立つ可能性があるという考えは大胆に見えました。 控えめに言っても。 それでも、それは低リスクで高報酬の提案でした。 孟と梁がそれを機能させることができれば、耐寒性の作物を少し、あるいはもっともっと耐寒性の作物に近づけるための努力を早急に進めるかもしれないからです。
世界で最も重要な作物のいくつかは、メキシコ南部のトウモロコシ、アフリカ東部のソルガムなどの熱帯地域で栽培化されており、寒さや凍結に対する防御を進化させるための選択圧はありませんでした。 これらの作物がより厳しい気候で栽培される場合、寒さに対する感受性は、それらを植えることができる時期と収穫する時期を制限します。 成長期が短いほど、光合成にかかる時間が短くなり、10年までに2050億人に近づくと予想される世界の人口にとって、収穫量が少なくなり、食料が少なくなります。
寒い気候
一方、すでに寒い気候で育つ植物種は、寒さに耐えるためのトリックを進化させました。 彼らは細胞膜を再構成して、より低い温度で流動性を維持し、膜が凍結して破砕するのを防ぐことができます。 彼らはそれらの膜の中や周りの液体に砂糖のダッシュを加えることができ、塩が歩道をするのとほとんど同じ方法でそれらの凝固点を下げることができます。 それらは、それらの結晶が細胞破壊塊に成長する前に、微小な氷の結晶を窒息させるタンパク質を生成することさえできます。
これらの防御はすべて、DNA自体の配列だけでなく、遺伝子レベルで発生します。 植物が凍結し始めると、本質的に特定の遺伝子をオフまたはオンにすることで応答できます。つまり、遺伝子の取扱説明書の転写と実行を防止または許可します。 耐寒性植物が氷点下の温度に直面してどの遺伝子がオフとオンになるかを知ることは、研究者が彼らの要塞のまさに基礎を把握するのを助け、最終的には同様の防御を耐寒性作物に設計するのに役立ちます。
しかし、Schnableは、MengとLiangが行ったように、同一の遺伝子でさえ、密接に関連するものでさえ、植物種間で寒さに異なる反応を示すことが多いことも知っていました。 つまり、イライラすることに、ある種の遺伝子が寒さにどのように反応するかを理解することは、植物科学者に別の種の遺伝子の振る舞いについて決定的なことをほとんど何も伝えない傾向があることを意味します。 その予測不可能性は、次に、遺伝子を非活性化または活性化するものを指示する規則を学ぶ努力を妨げてきました。
「私たちは、遺伝子がオフとオンになる理由を理解するのがまだ本当に、本当に苦手です」とシュナブルは言いました。
トウモロコシ植物
ルールブックがないため、研究者たちは機械学習に目を向けました。これは、本質的に独自の人工知能を作成できる形式です。 彼らは特に、監視あり分類モデルを開発しました。たとえば、猫と猫以外の十分なラベル付き画像が提示されると、最終的に前者と後者を区別することを学習できる種類です。 チームは当初、トウモロコシからの配列決定された遺伝子の膨大な山と、植物が凍結温度にさらされたときのそれらの遺伝子の平均活性レベルを備えた独自のモデルを提示しました。 Schnable氏によると、このモデルには、トウモロコシの遺伝子ごとに「考えられるすべての機能」が与えられ、その長さ、安定性、他のトウモロコシ植物に見られる他のバージョンとの違いなどが示されました。
その後、研究者たちは、それらの遺伝子のサブセットにある情報のXNUMXつだけをモデルから隠すことによってモデルをテストしました。つまり、凍結温度の開始に応答したかどうか、または応答しなかったかどうかです。 モデルは、応答性または非応答性のいずれかであると言われた遺伝子の特徴を分析することにより、それらの特徴のどの組み合わせがそれぞれに関連するかを識別し、残りのミステリーボックス遺伝子の大部分を正しいカテゴリに分類することに成功しました。
間違いなく、それは有望なスタートでした。 しかし、実際のテストは残っていました。モデルは、ある種で受けたトレーニングを受けて、別の種に適用できるでしょうか。
答えは決定的なイエスでした。 トウモロコシ、ソルガム、パールミレット、プロソミレット、アワ、スイッチグラスのXNUMX種のうちのXNUMX種からのDNAデータでトレーニングした後、モデルは一般に、他のXNUMX種のどの遺伝子が凍結に反応するかを予測することができました。 Schnableの驚いたことに、このモデルは、耐寒性のある種(トウモロコシ、ソルガム、真珠、またはキビ)で訓練された場合でも持ちこたえましたが、耐寒性のアワまたはスイッチグラスの遺伝子応答を予測する役割を果たしました。
モデル
「私たちが訓練したモデルは、実際にXNUMXつの種のデータがあり、内部データを使用して同じ種の予測を行ったかのように、種間でほぼ同じように機能しました」と彼は言いました。 「私は本当にそれを予測していなかったでしょう。」
「このすべての情報をコンピューターに入力するだけで、予測が機能するようにするための少なくともいくつかのルールを理解できるという考えは、私にとってはまだ驚くべきことです。」
これらの予測は、代替案を検討するときに特に役立つ可能性があります。 およそXNUMX年間、植物生物学者は実際に、生きている植物のすべての遺伝子によって生成されたRNA分子(DNA命令の転写と輸送に関与する分子)の数を測定することができました。 しかし、その遺伝子発現が生きている標本で、そして複数の種にわたってどのように寒さに反応するかを比較することは、骨の折れる仕事である、とシュナブルは言いました。 これは特に野生植物に当てはまります。野生植物の種子は入手することすら難しい場合があります。 それらの種子は、たとえあったとしても、期待されたときに発芽しない可能性があり、成長するのに何年もかかる可能性があります。 たとえそうだとしても、結果として生じるすべての植物は、同一の管理された環境で栽培され、同じ発達段階で研究されなければなりません。
より多くの種
そのすべてが、寒さに対する遺伝子の応答を複製して統計的に評価するために、十分な野生種から十分な野生標本を育てることに大きな課題をもたらします。
「どの遺伝子が重要であるか、つまり植物がどのように寒さに適応するかで実際に役割を果たすのかを本当に知りたいのであれば、XNUMXつ以上の種を調べる必要があります」とSchnable氏は述べています。 「私たちは、寒さに耐性のある種のグループと敏感なグループを調べ、パターンを調べたいと思います。「この同じ遺伝子は常に一方に反応し、常にもう一方には反応しません。」
「それは本当に大きくて費用のかかる実験になり始めています。 たとえば、20種を取り、それらすべてを同じ段階で取得し、それらすべてをまったく同じストレス処理にかけるのではなく、それらの種のDNA配列から予測を行うことができれば本当に素晴らしいでしょう。各種の各遺伝子に対して生成されたRNAの量を測定します。」
このモデルにとって幸いなことに、研究者はすでに300を超える植物種のゲノムの配列を決定しています。 進行中の国際的な取り組みにより、今後数年間でその数は10,000に達する可能性があります。
モデルはすでに彼の控えめな期待を大幅に上回っていますが、それでも次のステップは「自分自身と他の人々の両方を納得させる」ことであり、これまでと同じように機能することを示しています。 これまでのすべてのテストケースで、研究者はモデルに彼らがすでに知っていることを伝えるように依頼しました。 究極のテストは、人間と機械の両方がゼロから始めたときに来ると彼は言った。
「私たちがしなければならないと思う次の大きな実験は、データがまったくない種について予測を行うことです」と彼は言いました。 「私たちでさえ答えがわからない場合に、それが本当に機能することを人々に納得させるため。」
チームは、その結果を全米科学アカデミーのジャーナルProceedingsで報告しました。 Meng、Liang、Schnableは、ネブラスカのRebecca Roston、Yang Zhang、Samira Mahboub、学部生のDaniel Nguと、山東農業大学の客員研究員であるXiuruDaiとともに研究を執筆しました。
詳細については:
ネブラスカ大学リンカーン校
www.unl.edu