О перспективах новых технологий создания сортов.
Как используются самые современные технологии для создания новых сортов сельскохозяйственных культур с высокой добавленной стоимостью, экономя при этом время и затраты на исследования и разработки?
Семеноводство создает добавленную стоимость путем выпуска новых сортов.
Каждый новый сорт в общей сложности требует затрат около 136 миллионов долларов США, и, в зависимости от метода разведения, на его разработку требуется от восьми до десяти лет.
Поскольку стоимость разработки нового сорта высока, семенные компании, как правило, вкладывают средства в сельскохозяйственные культуры, которые широко выращиваются, а также в крупные сельскохозяйственные системы, такие как производство кукурузы в США и сои в Бразилии.
Однако такой высококонцентрированный портфель продуктов может стать рискованным.
Например, запрет на использование глифосата повлияет на продажи 145 сортов кукурузы, 23 сортов сои, 22 сортов хлопка и 15 сортов канолы. Поэтому ключом к успеху в семеноводстве является знание того, как получить именно те новые сорта, отвечающие потребностям фермеров / потребителей.
Сорта под заказ
Представьте себе, что фермеры заказывают свои семена в Интернете точно так же, как заказывают ноутбук: сорт картофеля с определенным цветом мякоти, индивидуальное соотношение жирных кислот в сое, устойчивость к специфическим для области возделывания вредителям и болезням.
То есть характеристики сортов оперативно корректируются под потребности, из чего прогнозируется доходность семеноводческой компании. В этом сценарии семенная компания составляет производственный план в соответствии с размещенными заказами, избегая потерь на излишние научные исследования. Фермеры могут напрямую сообщать свои пожелания семеноводческим компаниям, ориентируясь на запросы потребителей.
Как перейти от нынешней системы к такому будущему сценарию? На помощь приходит инструмент редактирования генов CRISPR / Cas. Он позволяет редактировать геном, так как необходимо, используя два основных компонента: CRISPR и Cas. Первый осуществляет «разрезание» ДНК.
CRISPR относится к последовательности ДНК, направляя Cas в нужное место генома для резки. Эта технология первоначально использовалась бактериями для коррекции своей иммунной системы и была впервые обнаружена в геноме E. coli в 1987 году.
С 2012 года система CRISPR / Cas показал, что она может быть запрограммирована на целевое расщепление ДНК и применяться в таких областях, как здравоохранение, животноводство, а также селекция растений. Эта система может быть использована для редактирования генов в три этапа:
1. поиск соответствующего места в геноме (последовательность ДНК) для редактирования
2. разрезание ДНК
3. удаление / замена нежелательных ДНК на нужные.
Редактирование генов похоже на исправление ошибок в Microsoft Word: поиск опечатки (поиск гена для редактирования), удаление опечатки (вырезание ДНК), замена на правильное слово (вставка новой ДНК).
Corteva использует CRISPR / Cas в качестве селекционного инструмента для сорта кукурузы, что сокращает цикл разведения с восьми до пяти лет.
В отличие от традиционных трансгенных методов ГМО, технология CRISPR / Cas требует точного знания порядка конкретного местоположения в геноме для проведения редактирования генов. Для этого необходим большой объем информации о геноме. Сейчас ученые имеют этот объем знаний только для нескольких культур (сои, риса и кукурузы).
Чтобы ускорить исследования генной функции в сельскохозяйственных культурах, ученые-растениеводы используют самые современные технологии.
К ним относятся использование беспилотников для сбора изображений, информационные технологии и глубокое обучение для обучения компьютеров для высокопроизводительного фенотипирования.
Огромный объем вводимых данных облегчает разработку моделей для прогнозирования доходности. В сочетании с новейшими методами секвенирования и хорошими прогностическими моделями будет возможно точно предсказать урожайность по последовательности генома культуры. Это сэкономит огромное количество времени и денег на разведение и снизит риски.
Технологии, такие как датчики и дроны, позволяют собирать больше данных в заданном времени и пространстве, что подразумевает больше подробностей, которые можно использовать для понимания производительности культур.
Однако для извлечения информации из сотен и тысяч изображений нужны исследователи в области биоинформатики. К сожалению, таких экспертов трудно найти, поскольку заработная плата в сельскохозяйственном секторе зачастую не слишком привлекательна для ученых, поэтому профессионалов для обработки огромных объемов данных не хватает.
Итак, вот основные моменты для достижения концепции индивидуальной селекции — данные (как феномные, так и геномные), моделирование и редактирование генов. Во-первых, с помощью феноменальных и геномных данных мы устанавливаем связь между генами и их функциями. Во-вторых, с помощью моделирования мы прогнозируем продуктивность данного генотипа. Наконец, с помощью редактирования генов желаемый генотип может быть создан как можно скорее.
Выводы
Селекция была долгой и дорогостоящей задачей для семеноводческих компаний, но это в скором будущем все изменится с внедрением новых технологий.
Существует три технологии (редактирование генов, фенотипирование, машинное обучение), которые могут сыграть роль в сокращении цикла разведения и снижении затрат.
Редактирование генов позволяет точно редактировать геном культуры без потери высокопродуктивного фона, что экономит время. Фенотипирование с помощью дронов повышает эффективность сбора данных, а машинное обучение повышает производительность обработки данных. По мере сближения цифровых технологий на основе искусственного интеллекта, биотехнологий и фермерских практик, семеноводческая отрасль перейдет на стратегию селекции, основанную на прогнозировании и потребностях клиентов.