Растения и мозг больше похожи, чем вы думаете: ученые Солка обнаружили, что математические правила, регулирующие рост растений, аналогичны тому, как клетки мозга прорастают соединениями. Новая работа, опубликованная в журнале Current Biology 6 июля 2017 года и основанная на данных трехмерного лазерного сканирования растений, предполагает, что могут существовать универсальные логические правила, регулирующие рост ветвления во многих биологических системах.
«Наш проект был мотивирован вопросом о том, есть ли, несмотря на все разнообразие, которое мы наблюдаем в формах растений, какая-то форма или структура, которые они все разделяют», - говорит Сакет Навлаха, доцент Центра интегративной биологии Солка и старший автор статьи.«Мы обнаружили, что есть - и, что удивительно, вариации в распределении ветвей в пространстве могут быть математически описаны чем-то, что называется функцией Гаусса, которая также известна как кривая нормального распределения».
Находясь в неподвижном состоянии, растениям приходится находить творческие стратегии для корректировки своей архитектуры для решения экологических проблем, например, быть затененными соседом. Разнообразие форм растений, от возвышающихся секвой до ползучего тимьяна, является видимым признаком этих стратегий, но Навлаха задался вопросом, не действует ли какой-то невидимый организующий принцип. Чтобы выяснить это, его команда использовала высокоточную технологию 3D-сканирования для измерения архитектуры молодых растений с течением времени и количественной оценки их роста способами, которые можно было бы проанализировать математически..
«Это сотрудничество возникло в результате разговора, который мы с Сакетом имели вскоре после его прибытия в Солк», - говорит профессор и директор Лаборатории молекулярной и клеточной биологии растений Джоанн Чори, которая, будучи Говардом Х.и Мариам Р. Ньюман, заведующая кафедрой биологии растений, также является медицинским исследователем Говарда Хьюза и одним из соавторов статьи. «Мы смогли финансировать наши исследования благодаря инновационной грантовой программе Солка и Медицинскому институту Говарда Хьюза».
Команда начала с трех ценных сельскохозяйственных культур: сорго, помидоров и табака. Исследователи вырастили растения из семян в естественных условиях (тень, окружающий свет, яркое освещение, высокая температура и засуха). Каждые несколько дней в течение месяца первый автор Адам Конн сканировал каждое растение, чтобы зафиксировать его рост в цифровом виде. Всего Конн отсканировал почти 600 растений.
«В основном мы сканировали растения, как если бы вы сканировали лист бумаги», - говорит Конн, научный сотрудник Солка. «Но в данном случае технология трехмерная и позволяет нам запечатлеть полную форму - полную архитектуру того, как растение растет и распределяет ветви в пространстве».
Цифровое представление каждого растения называется облаком точек, набором трехмерных координат в пространстве, которые можно анализировать с помощью вычислений. С новыми данными команда построила статистическое описание теоретически возможных форм растений, изучив функцию плотности ветвей растения. Функция плотности ветвей отображает вероятность нахождения ветки в любой точке пространства, окружающего растение.
Эта модель выявила три свойства роста: отделимость, самоподобие и гауссову функцию плотности ветвей. Разделимость означает, что рост в одном пространственном направлении не зависит от роста в других направлениях. По словам Навлахи, это свойство означает, что рост очень простой и модульный, что может позволить растениям быть более устойчивыми к изменениям в окружающей среде. Самоподобие означает, что все растения имеют одинаковую основную форму, даже если некоторые растения могут быть немного больше вытянуты в одном направлении или сжаты в другом направлении. Другими словами, растения не используют другие статистические правила для роста в тени и для роста на ярком свету. Наконец, команда обнаружила, что, независимо от вида растения или условий роста, данные о плотности ветвей соответствуют распределению Гаусса, которое усекается на границе растения. По сути, это говорит о том, что самый плотный рост ветвей происходит ближе к центру растения и становится менее густым дальше, следуя кривой нормального распределения.
Высокий уровень эволюционной эффективности, предполагаемый этими свойствами, удивителен. Хотя для растений было бы неэффективно вырабатывать разные правила роста для каждого типа условий окружающей среды, исследователи не ожидали, что растения будут настолько эффективны, чтобы развивать только одну функциональную форму. Свойства, которые они определили в этой работе, могут помочь исследователям оценить новые стратегии для генно-инженерных культур.
Предыдущая работа одного из авторов статьи, Чарльза Стивенса, профессора лаборатории молекулярной нейробиологии Солка, обнаружила те же три математических свойства в нейронах головного мозга. «Сходство между нейронными деревьями и побегами растений поразительно, и кажется, что должна быть основная причина», - говорит Стивенс. «Возможно, им обоим нужно как можно полнее покрывать территорию, но очень редко, чтобы не мешать друг другу."
Следующая задача для команды состоит в том, чтобы определить, какие механизмы на молекулярном уровне вызывают эти изменения. Навлаха добавляет: «Мы могли бы увидеть, отклоняются ли эти принципы от других сельскохозяйственных видов, и, возможно, использовать эти знания при выборе растений для повышения урожайности».