Как использовать передовые технологии для создания высокоценных сортов культур, экономя время и затраты на НИОКР?
Предыстория
Семеноводческая отрасль создаёт добавленную стоимость, выпуская новые сорта. Каждый новый сорт требует общих затрат около 136 млн долларов США и, в зависимости от метода селекции, от восьми до десяти лет разработки. Поскольку стоимость разработки нового сорта высока, семеноводческие компании склонны инвестировать в широко возделываемые культуры и крупномасштабные системы земледелия, такие как кукуруза в США и соя в Бразилии. Однако такой высококонцентрированный продуктовый портфель может быть рискованным. Запрет использования глифосата, например, влияет на продажи 145 сортов кукурузы, 23 сортов сои, 22 сортов хлопка и 15 сортов канолы. Поэтому ключ к успеху в семеноводческой отрасли — знание того, как поставлять именно те новые сорта, которые отвечают потребностям фермеров/потребителей.
Будущая селекция в семеноводческих компаниях: кастомизированная селекция
Представьте, что фермеры заказывают семена онлайн, как заказывают MacBook: индивидуальный цвет мякоти картофеля, индивидуальное соотношение жирных кислот сои, индивидуальная устойчивость к вредителям/болезням и т.д. Признаки настраиваются в соответствии с их потребностями. Более того, это также позволяет прогнозировать урожайность. В этом сценарии семеноводческая компания составляет производственный план в соответствии с размещёнными заказами. Никакого давления на складские запасы, никаких потерь исследовательских ресурсов. Потребители могут выбирать свою еду, сообщая о своих потребностях фермерам.
Технология, меняющая правила игры: инструмент редактирования генов CRISPR/Cas
Как перейти от текущей системы к такому будущему сценарию? Всё начинается с инструмента редактирования генов CRISPR/Cas. Проще говоря, этот инструмент позволяет нам редактировать геном, где бы мы ни захотели, используя два основных компонента: CRISPR и Cas. Cas относится к белку, который осуществляет разрезание ДНК. CRISPR относится к последовательности ДНК, которая направляет Cas к нужному месту генома для разрезания; изначально он использовался бактериями для своей иммунной системы и был впервые обнаружен в геноме E. coli в 1987 году. С 2012 года система CRISPR/Cas показала, что её можно программировать для целенаправленного расщепления ДНК, и она применялась в таких областях, как терапия заболеваний человека, селекция животных, а также селекция растений. Эту систему можно использовать для редактирования генов в три этапа:
1. поиск соответствующего места в геноме (последовательности ДНК) для редактирования
2. разрезание ДНК
3. удаление/замена нежелательной ДНК на желаемую.
Редактирование генов подобно исправлению ошибок в Microsoft Word: поиск опечатки (поиск гена для редактирования), удаление опечатки (разрезание ДНК), замена на правильное слово (вставка новой ДНК).
Corteva использует CRISPR/Cas как инструмент селекции для сорта кукурузы, что сокращает цикл селекции с восьми лет до пяти. Плюсы и минусы CRISPR/Cas и обычной ГМО показаны ниже.
Плюсы и минусы CRISPR/Cas и обычной ГМО
В отличие от обычных трансгенных методов, CRISPR/Cas требует точного порядка для конкретного места в геноме для проведения редактирования генов. Это требует больше информации о геноме, и лишь у немногих культур накоплено достаточно знаний для этого (например, кукуруза, соя и рис).
Есть и некоторые опасения, когда речь идёт о редактировании генов
В краткосрочной перспективе семеноводческие компании могут редактировать культуры с известными функциями генов, но многие функции генов всё ещё неизвестны, например устойчивость к засухе.
Чтобы ускорить исследования функций генов в культурах, учёные-растениеводы используют передовые технологии. Это включает использование дронов для сбора изображений, информационных технологий для выявления новых регуляторных сетей и глубокого обучения для обучения компьютеров высокопроизводительному фенотипированию. Огромный объём входных данных способствует разработке моделей прогнозирования урожайности. В сочетании с новейшими методами секвенирования и хорошими прогностическими моделями будет возможно точно прогнозировать урожайность по последовательности генома культуры. Это сэкономит огромное количество времени и денег в селекции и снизит риски.
Такие технологии, как датчики и дроны, позволяют собирать больше данных в заданное время и пространство, а это означает больше деталей, которые можно использовать для понимания продуктивности культур. Однако для извлечения информации из сотен и тысяч изображений нужны исследователи в области (био)информатики. Таких экспертов трудно найти, однако, поскольку зарплаты в сельскохозяйственном секторе часто менее привлекательны, это может означать нехватку людей, способных обрабатывать огромные объёмы данных.
Возможности: данные, моделирование, редактирование генов
В совокупности ключи к достижению кастомизированной селекции — данные (как феномные, так и геномные), моделирование и редактирование генов. Во-первых, с помощью феномных и геномных данных мы устанавливаем связи между генами и их функцией. Во-вторых, с помощью моделирования мы прогнозируем продуктивность данного генотипа. Наконец, с помощью редактирования генов желаемый генотип может быть создан как можно скорее.
Заключение
Селекция была долгой и дорогостоящей задачей для семеноводческих компаний, но это изменится с появлением новых технологий. Есть три технологии (редактирование генов, фенотипирование, глубокое обучение), которые могут сыграть роль в сокращении цикла селекции и снижении затрат. Редактирование генов позволяет нам точно редактировать геном культуры, не теряя высокоурожайной основы, тем самым экономя время. Фенотипирование с помощью дронов повышает эффективность сбора данных, а глубокое обучение повышает производительность обработки данных. С конвергенцией цифровизации на базе ИКТ, происходящей в фермерских практиках и в биотехнологиях, семеноводческая отрасль перейдёт к прогностической селекционной стратегии, ориентированной на потребности клиентов.