Дослідження Університету Ньюкасла вперше показало, що машинне навчання може передбачити біологічні властивості найпоширенішого ферменту на Землі — Рибіско.
Рибіско (рибулозо-1,5-бісфосфаткарбоксилаза/оксигеназа) відповідає за забезпечення вуглецем майже всього живого на Землі. Рибіско функціонує шляхом перетворення атмосферного CO2 з атмосфери Землі в органічну вуглецеву речовину, яка необхідна для підтримання більшості видів життя на Землі.
Вже деякий час спостерігається природна варіація серед білків Рибіско наземних рослин, і моделювання показало, що пересадка білків Рибіско з певними функціональними властивостями може збільшити кількість атмосферного CO2, яку можуть поглинати та утримувати сільськогосподарські рослини.
Провідний автор дослідження, Васім Ікбал, аспірант Школи природничих та екологічних наук Ньюкаслського університету, що входить до групи доктора Максима Капралова, розробив інструмент машинного навчання, який може передбачати експлуатаційні властивості численних білків Рибіско наземних рослин з напрочуд гарною точністю. Очікується, що цей інструмент дасть змогу шукати "надпотужний" білок Рибіско, який можна буде біоінженерно вбудувати в основні сільськогосподарські культури, такі як пшениця.
Опубліковане в Journal Of Experimental Botany, дослідження представляє корисний інструмент для скринінгу та прогнозування кінетики рослин Рибіско для інженерних зусиль, а також для фундаментальних досліджень еволюції та адаптації Рибіско. Скринінг природного різноманіття кінетики Рибіско є основною стратегією, яка використовується для пошуку кращих Рибіско для інженерних зусиль в галузі рослинництва.
Васім каже, що їх "дослідження матиме величезне значення для кліматичних моделей і біоінженерних культур".
"Це дослідження надає біологам рослин інструмент попереднього відбору для виділення видів Рибіско, які демонструють кращу кінетику для інженерних зусиль з вирощування сільськогосподарських культур".
"Інструмент машинного навчання може бути використаний для підвищення точності глобальних оцінок фотосинтезу. Властивості продуктивності Рибіско, які прогнозує наша модель, сумісні з моделями системи Землі (ESM), що використовуються кліматологами. В даний час ESM використовують єдиний набір властивостей Рибіско від одного виду (або іноді декілька) для оцінки фотосинтезу в масштабі екосистеми. Наш інструмент машинного навчання може надавати прогнози для більшості наземних рослин, підвищуючи точність ESM".
Наступні кроки цієї роботи включають ізоляцію найкращих білків Рибіско, визначених на основі прогнозів у лабораторії, та спробу біоінженерії видів рослин з чужорідним білком Рибіско.
Коментарі
Дописати коментар