Автоматизированная система визуализации заглядывает под землю для улучшения сельскохозяйственных культур

Учёные работают над улучшением важных продовольственных культур, таких как рис, кукуруза и бобы, чтобы удовлетворить потребности растущего населения мира. Однако повышение урожайности требует улучшения не только видимой надземной части растений. Корневые системы необходимы для сбора воды и питательных веществ, но до сих пор их изучение в полевых условиях в основном зависело от лабораторных исследований и субъективных измерений.

Исследователи из Технологического института Джорджии и Университета Пенсильвании разработали автоматизированную методику измерения и анализа корневых систем взрослых растений. Эта методика, считающаяся первой в своём роде, использует передовые компьютерные технологии для анализа фотографий корневых систем, сделанных в полевых условиях. Визуализация и программное обеспечение предназначены для предоставления учёным статистической информации, необходимой для оценки усилий по улучшению культур.

"Мы создали систему визуализации для оценки корневых систем растений в полевых условиях", — сказал Александр Бакш, постдокторант Школы биологии и Школы интерактивных вычислений Джорджии. — "Мы можем измерить целые корневые системы тысяч растений, чтобы дать генетикам информацию, необходимую для поиска генов с наилучшими характеристиками".

Исследование поддержано Программой исследований генома растений (PGRP) и программой BREAD Национального научного фонда (NSF), Фондом Говарда Баффетта, Фондом Барроуза Велкома и Центром анализа данных Джорджии. Результаты опубликованы на обложке октябрьского выпуска журнала Plant Physiology.

Помимо улучшения продовольственных культур, методика также может помочь в улучшении растений, выращиваемых для производства энергии, материалов и других целей.

Корневые системы сложны и сильно различаются даже среди растений одного вида. Анализ критических свойств корней в полевых условиях зависел от ручных измерений, которые варьировались в зависимости от наблюдателя. Автоматизированные измерения, напротив, могут предоставить расширенную статистическую информацию для улучшения растений.

До сих пор визуализация корневых систем в основном проводилась в лаборатории, на проростках, выращенных в небольших горшках. Такие исследования дают информацию о ранних стадиях развития, но не учитывают эффекты реальных условий выращивания или вариации воды, почвы и уровня питательных веществ в поле.

Новая методика использует цифровую фотографию для получения детального изображения корней взрослых растений в поле. Изучаемые растения выкапывают, их корневые системы очищают от почвы. Затем корни фотографируют на чёрном фоне с помощью стандартной цифровой камеры, закреплённой на штативе. Белая тканевая палатка вокруг системы обеспечивает постоянное освещение.

Полученные изображения загружаются на сервер, где программное обеспечение анализирует корневые системы по более чем 30 различным параметрам — включая диаметр стержневого корня, плотность корней, углы опорных корней и детальные измерения боковых корней. Учёные могут загружать изображения в конце дня и получать электронные таблицы с результатами на следующий день.

"В лаборатории вы видите лишь часть процесса роста корней", — отметил Бакш. — "Мы вышли в поле, чтобы увидеть растения в реальных условиях выращивания".

Разработка методики потребовала итеративных улучшений для получения согласованных изображений, пригодных для компьютерного анализа. Чтобы система была доступна по всему миру, она должна была быть достаточно простой для постоянного использования полевыми исследователями, портативной (переноситься в рюкзаке) и построенной на недорогих компонентах.

В сотрудничестве с исследовательской группой под руководством Джонатана Линча, профессора наук о растениях в Пенсильванском университете, система была опробована в Южной Африке на растениях коровьего гороха и кукурузы. Благодаря возможности быстрого сбора данных в поле удалось оценить полную панель разнообразия коровьего гороха. Совместно с Джеймсом Барриджем был составлен новый эталонный набор данных, состоящий примерно из 1500 выкопанных корневых систем. Набор данных был измерен вручную для валидации и сравнения с новыми вычислительными подходами. В будущем система может позволить изучать корни сельскохозяйственных культур в течение всего вегетационного периода.

"Александр применил строгие вычислительные принципы и сотрудничал с ведущими биологами корней растений из группы Линча для изучения сложной структуры корней в полевых условиях", — сказал Джошуа Вайц. — "Он показал, как автоматизированные методы могут выявить новые подземные признаки, которые можно использовать для селекции и улучшения".

Данные, полученные с помощью новой методики, будут использованы в последующих анализах, чтобы понять, как изменения в генетике влияют на рост растений. Например, определённые гены могут помочь растениям выживать в почвах, бедных азотом, или в засушливых районах. Конечная цель — создание улучшенных растений, которые могут прокормить растущее население и обеспечить устойчивые источники энергии и материалов.

"Мы должны прокормить постоянно растущее население и заменить такие материалы, как нефтяное топливо", — заключил Бакш. — "Ключом к этим изменениям будет понимание растений и того, как они обеспечивают нас пищей и альтернативными материалами. Эта методика визуализации предоставляет данные, необходимые для достижения этой цели".