Ֆենոտիպավորում երկնքից. Անօդաչու թռչող սարքերի վրա հիմնված շրջակա միջավայրի միջուկները գերազանցում են գենոմային տվյալներին կարտոֆիլի նոսր փորձարկման ժամանակ

Քանի որ կլիմայի փոփոխությունը սրում է եղանակի տարեկան փոփոխականությունը, բույսերի սելեկցիոներները ճնշման տակ են՝ գնահատելու ավելի շատ գենոտիպեր բազմազան միջավայրերում՝ միաժամանակ կառավարելի պահելով ֆենոտիպավորման ծախսերը: Նոսր փորձարկումը՝ գնահատելով միայն գենոտիպերի ենթաբազմությունը յուրաքանչյուր տեղանքի համար, առաջարկում է գործնական լուծում, բայց այն պահանջում է հուսալի կանխատեսողական մոդելներ՝ բացակայող տվյալները լրացնելու համար: Նոր ուսումնասիրությունը, որը հրապարակվել է... Գիտական ​​Ռեպորտաժ Ցույց է տալիս, որ անօդաչու թռչող սարքի պատկերներից ստացված բարձր թողունակության ֆենոտիպավորումը (HTP) կարող է ծառայել որպես գենոմիկ տեղեկատվության հզոր փոխարինող նման սցենարներում: Շվեդիայի երեք միջավայրերում (երկու տեղանք՝ 2020-2021 թվականներին) 256 կարտոֆիլի կլոնների հետ աշխատող հետազոտողները անօդաչու թռչող սարքի (ԱԹՍ) վրա հիմնված RGB պատկերներից ժամանակի ինտեգրված բուսականության ինդեքսներ, սաղարթի ծածկույթ և բույսի բարձրություն են արդյունահանել: Այս պատկերից ստացված հատկանիշների վրա գլխավոր բաղադրիչների վերլուծություն (PCA) օգտագործելով՝ նրանք կառուցել են «միջավայրի միջուկ» (E-միջուկ), որը քանակականացնում է փորձարկման վայրերի միջև նմանությունը և համեմատել դրա կանխատեսողական կատարողականությունը ստանդարտ գենոմիկ հարաբերությունների մատրիցի (G-միջուկ) հետ՝ տվյալների նոսրության մակարդակներում՝ 10%-ից մինչև 66%:

Արդյունքները ապշեցուցիչ են. երկու միջավայրային սցենարներում՝ 50% տվյալների ամբողջականությամբ, E-միջուկը զգալիորեն գերազանցել է G-միջուկին և դրանց համակցությանը բոլոր հատկանիշներով՝ 60%-ով բարձրացնելով պալարների ընդհանուր բերքատվության կանխատեսման ճշգրտությունը, իսկ 62%-ով՝ 50-60 մմ չափի մասնաբաժնի համար։ 33% ամբողջականության դեպքում օսլայի պարունակությունը միակ հատկանիշն էր, որտեղ r² > 0.5 էր, և միայն E-միջուկն էր ապահովում այդ մակարդակը։ Գենոմային միջուկն ավելի կայուն ապացուցեց իր կայունությունը միայն ծայրահեղ նոսրության դեպքում (10-20%), մինչդեռ ավանդական օդերևութաբանական կովարիատները ցույց տվեցին մոտակա վայրերը տարբերակելու սահմանափակ ունակություն։ Հատկանշական է, որ G և E միջուկների համադրությունը չի բարելավել կանխատեսումները՝ ենթադրելով տեղեկատվության համընկնում։ Հեղինակները ընդունում են սահմանափակումները՝ նմուշի չափս և շրջակա միջավայրի արտահոսք, բայց ընդգծում են, որ պատկերի վրա հիմնված շրջակա միջավայրի միջուկները ծախսարդյունավետ են, մասշտաբային և հատկապես արժեքավոր են դանդաղ ցիկլով աճող մշակաբույսերի համար, ինչպիսին է տետրապլոիդ կարտոֆիլը։ Այս մոտեցումը պրագմատիկ ուղի է առաջարկում սահմանափակ ռեսուրսներով բուծման ծրագրերում գենետիկական աճը արագացնելու համար, հատկապես բերքատվության հետ կապված հատկանիշների համար, միաժամանակ նվազեցնելով ֆենոտիպավորման բեռը՝ վերաօգտագործելի HTP տվյալների միջոցով։