Врач, ставящий диагноз 50-летнему пациенту на основании анализа крови, взятого в младенчестве, был бы немыслим.
Однако, как ни странно, это то, что ученые Мичиганского государственного университета сделали с кукурузой. Используя данные РНК растений двухнедельных проростков кукурузы, Шинхан Шиу, профессор биологии растений и вычислительной математики, науки и техники, показал, что фермеры и ученые могут улучшать предсказания признаков взрослых культур с точностью, которая конкурирует с современными подходами с использованием ДНК..е. генетические данные.
«Традиционные методы селекции занимают от нескольких месяцев до нескольких лет, и их можно сэкономить, если мы сможем предсказать желаемые признаки только из ДНК и РНК, не выращивая их, не измеряя фактические признаки напрямую», - сказал Шиу, старший автор исследования. бумага, появляющаяся в текущем выпуске Растительной Клетки. «Продолжая анекдот о человеческой медицине, это все равно, что секвенировать РНК младенца и анализировать, какие черты характера могут развиться у младенца в более позднем возрасте».
Шиу уже давно увлекается использованием вычислительных подходов для решения вопросов эволюции и биологии генома. Общепризнанной большой проблемой в биологии является то, как связать информацию в ДНК или генотипе с признаками или фенотипом. По словам Шиу, решение этой загадки имеет фундаментальное значение для понимания того, как генетическая информация преобразуется во внешние черты у любого вида.
Поскольку РНК является продуктом ДНК, на один шаг ближе к признакам, на которые ДНК в конечном итоге влияет, схемы РНК потенциально могут предложить лучшие прогнозы. Используя подходы машинного обучения, Шиу и его коллеги сделали шаг вперед к соединению ДНК, РНК и основных признаков.
«Это полезно для новых программ разведения и может иметь значение для новых способов проведения генетического тестирования», - сказал Шиу. «Мы обнаружили, что измерения РНК дают дополнительную информацию, которую мы не можем получить только от ДНК». С точки зрения воспроизводства, например, команда смогла сделать точные прогнозы цветения и урожая - даже до того, как растения развили свои семена или цветочные организмы.
Традиционные методы с использованием моделей на основе генетических маркеров определили, что только один из 14 известных генов, связанных со временем цветения, является важным. Однако модель, основанная на экспрессии генов, созданная Шиу и его коллегами, выявила пять.
Даже с такой повышенной точностью команда Шиу не говорит, что новый метод должен заменить старый.
«Наши результаты дополняют предсказания на основе генетических маркеров и выявляют ассоциации экспрессии генов и признаков, которые не объясняются генетическими маркерами», - сказал Шиу.«Это не только помогает в отборе племенных линий с желаемыми характеристиками, но также улучшает наше понимание механизмов, участвующих в этих процессах».
Будущие исследования будут направлены на повышение точности, эффективности и стоимости модели.