Новый статистический метод позволяет заглянуть во временные окна для каждого сорта озимой пшеницы
С помощью инновационного аналитического метода ученые исследуют сложное взаимодействие между жизненным циклом, факторами окружающей среды и генетической информацией растений на примере озимой пшеницы.
Портал AgroXXI.ru ознакомился с релизом Университета им. Гумбольдта в Берлине, в котором сообщается об изобретении инструмента прогнозов для выращивания и селекции озимой пшеницы.
Зерновые культуры, особенно озимая пшеница, чувствительны к изменению климата. Урожайность озимой пшеницы снижается по мере повышения температуры и увеличения количества экстремальных погодных явлений.
Команда под руководством ученого-агронома профессора доктора Цу-Вэй Чена из Берлинского университета имени Гумбольдта разработала новый статистический метод, с помощью которого исследователи смогли продемонстрировать, что в жизненном цикле растений существуют определенные временные окна, когда переменные в окружающей среде, температура или осадки, а также генетические особенности сорта оказывают наибольшее влияние на конечный урожай. Таким образом, эти результаты могут дать важную информацию для будущей селекции на устойчивость. Исследователи опубликовали свои результаты в журнале Nature Plants.
«Уже известно, что озимая пшеница очень чувствительна к высоким температурам в период цветения, примерно с конца мая до начала июня. Если в этот период температура поднимается выше 30 градусов по Цельсию, скорость оплодотворения быстро падает, поскольку пыльца повреждается. Растение тогда образует лишь несколько зерен, и урожайность остается низкой. Однако это лишь один пример. В течение жизненного цикла растения пшеницы существует очень много таких особых временных окон, когда культура чутко реагирует на различные воздействия окружающей среды. И нам нужно понимать взаимодействие окружающей среды, генотипа и фазы развития, но на практике это сложно. Только в Германии существуют сотни сортов пшеницы, и все они имеют разные характеристики. Почти невозможно подробно охарактеризовать все сорта в полевых экспериментах, чтобы определить все сильные и слабые стороны, а также взаимодействие с окружающей средой», — объясняет Цу-Вэй Чен.
Для решения задачи исследователи разработали статистический метод и применили его к данным полевых экспериментов с участием 220 различных сортов озимой пшеницы, выращенных на шести испытательных участках по всей Германии в течение трех сезонов подряд.
Для каждого участка, каждого сорта и каждого года эксперимента определялись данные о почве, а также основные компоненты урожайности, т. е. количество зерен на колос, количество колосков и масса тысячи зерен. Исследовательская группа объединила эти данные с моделями роста и выбрала данные о погоде из рассматриваемого региона в общей сложности для 81 различного временного окна за сезон.
С помощью своего статистического метода ученые не только определили все уже известные чувствительные фазы развития, но и установили новые ключевые моменты в жизненном цикле растений. Они также смогли определить, какие воздействия окружающей среды являются решающими в данное время и насколько сильно на них реагируют отдельные сорта.
Например, обнаружено, что ночная температура перед цветением определяет размер зерна, что осадки по-прежнему увеличивают количество колосков даже после цветения и что на стадии позднего налива зерна в конце июля интенсивность солнечной радиации влияет на массу зрелых зерен.
«Мы не только обнаружили новые чувствительные временные окна, но и случаи устойчивости к стрессу у некоторых сортов. Результаты особенно важны для будущей селекции, чтобы иметь возможность идентифицировать сорта и генетические ресурсы, которые менее чувствительны к колебаниям окружающей среды и, таким образом, обеспечат стабильную урожайность. Кроме того, наш метод позволяет прогнозировать урожайность зерновых культур в будущих климатических условиях. Цель дальнейшей работы - изучить, какие физиологические процессы и механизмы регулируют чувствительность и какие генетические области и гены с ней связаны», - отметил Цу-Вэй Чен.