Egy forradalmi tanulmányban a Salk Institute for Biological Studies tudósai átalakítják, hogy a növények jellemzőit hogyan mérik, erősítve a klímaváltozás elleni harcot. A kutatócsoport felhasználta a növények természetes képességét a légköri szén-dioxid (CO2) felszívására a globális felmelegedés enyhítése érdekében.
A Salk Növényi Molekuláris és Sejtes Biológiai Labor csapata támogatja ezeket a törekvéseket a SLEAP nevű új kutatási eszköz felhasználásával, ami egy mesterséges intelligencia (AI) szoftver, eredetileg állati mozgás követésére tervezve, de most átdolgozva a növényelemzéshez. Legújabb publikációjukban a Plant Phenomics-ben módszert vázoltak fel a SLEAP használatára a gyökérrendszerek fizikai jellemzőinek, mint a mélység, szélesség és általános méret, értékelésére, ami korábban bonyolult volt a komplexitása miatt.
A SLEAP alkalmazása a növényekben lehetővé tette a gyökérrendszer fenotípusok katalógusolását példa nélküli méretben. A tudósok a fizikai gyökérjellemzők nyomon követésével képesek összefüggő géneket azonosítani és azok befolyását a különböző gyökértulajdonságokra, ami segít a szén-dioxid megkötésére képes növények célzott gének kiválasztásában.
A mély tanulás és a számítógépes látás technológiájának használata lehetővé teszi a kutatók számára a fárasztó kézi képjelek megkerülését és közvetlenül növényképeket analizálni, a növényjellemzőket hibával és feldolgozási idő javulással meghatározva. A SLEAP protokoll hatékonynak bizonyult különböző növényeknél, beleértve fontos terményeket, mint a szóját, rizst és repcét, valamint az Arabidopsis thaliana modell szervezetet.
Az előrehaladott genom szekvenálással együtt ez a fenotipikus adatok lehetővé teszik a speciális gyökérrendszerekért felelős gének következtetését, ami kritikus a mélyebb, erősebb gyökérrétegekkel rendelkező növények fejlesztéséhez, melyek hosszabb ideig kötnek be több szén-dioxidot. Ez a precíz és hatékony szoftver lehetővé teszi a Plant Harnessing Initiative számára a vonzó fenotípusok összekapcsolását a kiválasztható génekkel, új sebesség és egyszerűség korszakát hirdetve meg a növényalapú szén-dioxid megkötési megoldások terén.
Az előrehaladott mesterséges intelligencia (AI) fontos előrelépéseket tesz a kutatási területeken, beleértve a növénybiológiát is. Itt vannak további tények, kulcsfontosságú kérdések és kihívások az SLEAP protokoll végrehajtásához a növénykutatásban:
Növényélettan tanulmányozása gépi tanulással: Az SLEAP használata a növényelemzéshez mutatja, hogyan forradalmasítja a gépi tanulás és az AI a növényfenoméniák területét. A növényfenotipizálás hagyományosan a növényi fizikai és biokémiai tulajdonságok mérését és elemzését jelenti, ami nagyon munkaigényes lehet. Az AI automatizálja ezt a folyamatot, lehetővé téve a kutatók számára, hogy hatékonyan kezeljék az nagy adathalmazokat, és felfedezzék a pályázatokat, amelyeket kézzel könnyen elkerülnének.
Kulcsfontosságú kérdések és válaszok:
Q: Milyen előnyt kínál az AI a növényi tulajdonságok tanulmányozásában?
V: Az AI lehetőséget kínál nagy mennyiségű adat gyors feldolgozására, pontos növényi tulajdonságok azonosítására, és genetikai analízis megkönnyítésére ezek tulajdonságok génekkel való korrelálásával. Ez javítja a növényi növekedés, stresszválaszok és a szén-dioxid megkötési potenciálunk megértését.
Q: Hogyan segíthet azonosítani a gének a szén-dioxid megkötését a növényekben?
V: Azáltal, hogy azonosítják a gyökerű tulajdonságokat befolyásoló géneket, melyek előnyösek a szén-dioxid megkötéshez, például a mélyebb és kiterjedtebb gyökérrendszerek, a tudósok lehetségesen kifejleszthetnek vagy genetikailag módosíthatnak növényeket, amelyek több szén-dioxidot kötnek meg, ezáltal hozzájárulva a klímaváltozás enyhítési erőfeszítésekhez.
Kulcs kihívások és viták: Az AI alkalmazásának egyik fő kihívása az, hogy biztosítsuk, hogy az algoritmusok képviselő adathalmazokon legyenek oktatva, hogy elkerüljék a torzított előrejelzéseket. Ezenkívül kontroverziák merülnek fel a genetikailag módosított szervezetek (GMO-k) használatával kapcsolatban, amelyek esetleges etikai és környezeti aggodalmakat vetnek fel a szén-dioxid megkötéshez hasonló tulajdonságok fokozásában.
Előnyök:
– Növekvő hatékonyság komplex növényi tulajdonságok elemzésében.
– Növényi tulajdonságok precízebb azonosítása és azokkal összefüggő gének funkcióinak meghatározása.
– Skálázhatóság nagy léptékű tanulmányokhoz és alkalmazásokhoz különböző növényfajokban.
Hátrányok:
– Függés magas minőségű adathalmazoktól az algoritmusok képzéséhez.
– Szükség van interdiszciplináris szaktudásra az ilyen fejlett AI eszközök hatékony fejlesztéséhez és alkalmazásához.
– Etikai és ökológiai szempontok az GMO-k használatával kapcsolatban a környezeti előnyök érdekében.
További információ a mesterséges intelligenciáról a növénytudományban, néhány kulcsintézet fő területeiről, amelyek részt vesznek az ilyen kutatásokban:
– Salk Intézet Biológiai Tanulmányokért, ami több szempontú kutatásokat végez, beleértve a növénybiológiát.
– Nemzetközi Növényfenotipizáló Hálózat, ami a növényfenotipizálás fejlesztésére összpontosít.
– Kormányközi Éghajlatváltozási Testület (IPCC), tudományos értékeléseket nyújt a klímaváltozásról, annak következményeiről és potenciális jövőbeli kockázatairól, valamint javaslatokat tesz az alkalmazkodásra és a csökkentésre.
Az AI eszközök, mint a SLEAP integrálása a növényfenotipizáló kutatásokba megtestesíti a technológia és biológia metszetét, új megközelítéseket kínálva a növények szerepének megértésére és javítására az környezeti fenntarthatóság területén.
The source of the article is from the blog macholevante.com