Глобальні виклики потребують застосування інноваційної методології вирішення науково-методичних проблем - М.В. Роїк, В.В. Чернуський, С.М. Бровко

Уповільнення Гольфстріму у 20 столітті є безпрецедентним і пов’язане із кліматичними змінами, спричиненими людиною. Основним механізмом перерозподілу тепла та вирішальним для світового клімату, є АМОК (атлантичний меридіональний циркуляційний механізм) різке уповільнення якого, може спричинити збої у всьому світі - включаючи раптовий підйом рівня регіонального моря, зміни положення основних опадів та посушливих кліматичних зон (Caesar, L., McCarthy, G.D., Thornalley, D.J.R. et al., 2021; Keil, P. et al., 2020)

У свою чергу зміна клімату у вигляді росту частоти і амплітуди дії стресових факторів знижують доступність ресурсів та умови, які мають вирішальне значення для функціонування агросфери. Одним із способів реагування рослин на ці зміни є екологічно обумовлені зміни фенотипу (фенотипова пластичність). Розуміння пластичних реакцій має вирішальне значення для прогнозування та управління впливом зміни клімату на місцеві види, а також на рослини. A.B. Nicotra  et. al. (2010) надано інструментарій з визначеннями ключових теоретичних елементів та синтезом сучасного розуміння молекулярних та генетичних механізмів, що лежать в основі пластичності, що стосується зміни клімату. Поєднуючи екологічні, еволюційні, фізіологічні та молекулярні перспективи, автори сподіваються дати чіткі директиви для майбутніх досліджень та стимулювати міждисциплінарний діалог щодо актуальності фенотипної пластичності в умовах зміни клімату.

Велике зацікавлення у світової наукової спільноти викликає  можливість переорієнтації господарського використання традиційних харчових сільськогосподарських культур у напрямку біоенергетики.

Так зокрема на думку Galán, R.J., Bernal-Vasquez, AM., Jebsen, C. et al. (2021) у всьому світі зростає споживання енергії, отриманої з відновлюваних джерел, особливо з біологічних джерел (World Bioenergy Association  2019). У Європейському Союзі (ЄС), наприклад, очікується, що частка відновлюваної енергії становитиме від 55 до 75% від загального споживання енергії в 2050 році, пропорційно зростаючи потреби в біомасі (Європейська комісія 2011). Нові директиви політики встановили керівні принципи сталості для виробництва біоенергії (Європейський Союз 2010). Наприклад, у Німеччині, головному виробнику біогазу в Європі, дозволена частка кукурудзи (Zea mays  L.) як найбільш поширеного субстрату для бродіння була обмежена до 44% до 2021 року (Закон про відновлювані джерела енергії «EEG», EEG 2017). Таким чином, вітаються відповідні альтернативи для диверсифікації виробництва біомаси на основі кукурудзи з підвищеною толерантністю до абіотичних і біотичних стресових факторів. Європа є найбільшим виробником жита в світі, що охоплює близько 81% світової площі (FAO 2019). У попередньому дослідженні жито продемонструвало свій високий потенціал урожайності сухої речовини (DMY) навіть на піщаних ґрунтах і в умовах посухи (Galán et. al. 2020a). За цих умов жито давало 8,4 т сухої речовини з 1га, а за кращих екологічних умов — до 14,7 т сухої речовини з 1га. Таким чином, жито може бути прийнятною альтернативою для виробництва біомаси в різних агроекологічних умовах, включаючи райони, де вирощування інших зернових культур не буде конкурентоспроможним. Також нещодавно були запропоновані як найкращі стратегії для використання жита як культури подвійного призначення доступним для селекціонера способом (Galán et. al. 2020b). Завдяки цьому наявні генетичні варіації, наявні в популяції GCA-1, можуть бути краще використані без необхідності дублювання цих великомасштабних випробувань, і, отже, приріст відбору для DMY може бути ще більш посилений. Як наслідок, можна було ідентифікувати меншу кількість та кращих генотипів DMY, які перевіряються в дослідженнях GCA-1, що зменшує кількість капіталу, часу та праці, необхідних для проведення деструктивного відбору проб DMY у дослідженнях GCA-2. У цьому контексті неруйнівна оцінка DMY на ранніх стадіях виникає як важлива передумова. Таким чином фенотипування на основі зображень кількісно вимірює взаємодію (наприклад, поглинання, коефіцієнт відбиття або пропускання фотонів) між падаючим світлом і рослинними тканинами, яка в певних областях електромагнітного спектру пов’язана з широким спектром морфологічних та фізико-хімічних властивостей ознак. Відповідно  на основі даних про відбиття, високопродуктивне фенотипування (HTP) може отримати значну кількість детальної фенотипічної інформації ключових ознак з великої кількості генотипів, стаючи цінним інструментом розведення. Прикладами застосування HTP у селекції рослин є, серед іншого, оцінка надземної біомаси, а також GY, реакції рослин на біотичний та абіотичний стрес, ефективності використання азоту, статусу поживних речовин, ранньої сили відростання  рослин, якості насіння, фізіології листя та біології фотосинтезу.

Одним із суттєвих моментів, який дозволить значно пришвидшити процес селекції, є оптимізація добору, так як саме добір в технологічній мережі селекції є найбільш часо-, ресурсно- та фінансово витратним елементом. В процесі добору селекціонер постійно стикається з різноваріантною системою формування фенотипу пов’язаною, як з полімерією так і  складною внутрішньогеномною підсистемою взаємовпливів генів, крім того в умовах зміни клімату спостерігається підвищення рівня впливу ВГС (епігеномна взаємодія генотип - середовище). Саме тому параметричні прояви кількісних ознак, на противагу якісним з алельним типом генного контролю і дискретним типом розподілу, характеризуються гладкою кривою нормального розподілу без дискретних екстремальних проявів. Дане явище відсутності дискретності в параметричних рядах цінних компонентних ознак продуктивності є головною методологічною проблемою при селекційному доборі.

В ІБКіЦБ розроблена система виявлення дискретних екстремумів на рядах параметричних проявів цінних компонентних ознак у багатьох нішевих культур алогамного і аутогамного типів запилення. Основна ідея і концептуальний підхід полягає в тому, що високоточне фенотипування рослин забезпечить виявлення високо конденсованих агрегатних станів параметрів ознак на фазово – параметричних просторах, які здатні забезпечити високу роздільну здатність фенотипових станів рослин.  Суть системи полягає у формуванні електронно -  цифрових баз даних  параметричних станів рослин у вигляді активних цифрових моделей  візуальних спектрів статистичних поверхонь на електронних планшетах, отриманих  шляхом  переформатування електронно -  цифрових матриць цифрових фотографій у самоафінні математико – статистичні матриці, що надає змогу математично коректно і верифіковано представляти селекційні зразки у вигляді великих інформаційних платформ (десятки, сотні тисяч зразків одномоментно в одному спектрі комплексу ознак) для прискорення ідентифікації цінних генотипів. Надзвичайно перспективним є розгортання двовимірних поверхонь у тривимірні топологічні фігури гамма – розподілу, які демонструють явні дискретні форми екстремумів параметрів ознак.

В рамках вирішення проблеми розроблені науково – методичні рекомендації «МЕТОДОЛОГІЯ ВИКОРИСТАННЯ ІННОВАЦІЙНИХ ЦИФРОВИХ ТЕХНОЛОГІЙ У СЕЛЕКЦІЇ РОСЛИН» за авторством М.В. Роїка та В.В. Чернуського, яка у практичній площині розкриває можливості фенотипування у селекції рослин -  https://bio.gov.ua/uk/bioenergy/news/metodologiya-vykorystannya-innovaci...

Список використаної літератури:

  • Caesar, L., McCarthy, G.D., Thornalley, D.J.R. et al. Current Atlantic Meridional Overturning Circulation weakest in last millennium. Nat. Geosci. 14, 118–120 (2021). https://doi.org/10.1038/s41561-021-00699-z
  • Keil, P. et al. Multiple drivers of the North Atlantic warming hole. Nat. Clim. Change 10, 667–671 (2020).
  • A.B. Nicotra and O.K. Atkin and S.P. Bonser and A.M. Davidson and E.J. Finnegan and U. Mathesius and P. Poot and M.D. Purugganan and C.L. Richards and F. Valladares and M. {van Kleunen} Plant phenotypic plasticity in a changing climate. Trends in Plant Science. Vol. 15, numb. 12, p 684-692, 2010. https://doi.org/10.1016/j.tplants.2010.09.008.
  • Galán, R.J., Bernal-Vasquez, AM., Jebsen, C. et al. Early prediction of biomass in hybrid rye based on hyperspectral data surpasses genomic predictability in less-related breeding material. TheorAppl Genet134, 1409–1422 (2021). https://doi.org/10.1007/s00122-021-03779-1
  • Galán RJ, Bernal-Vasquez A-M, Jebsen C, Piepho H-P, Thorwarth P, Steffan P, Gordillo A, Miedaner T (2020b) Integration of genotypic, hyperspectral, and phenotypic data to improve biomass yield prediction in hybrid rye. Theor Appl Genet. https://doi.org/10.1007/s00122-020-03651-8