Лаборатория цифрового фенотипирования для селекции растений

заведующая лабораторией - к.б.н. Кочешкова Алина Александровна e-mail: тел. (499) 976-65-44, факс (499) 977-09-47, iab@iab.ac.ru Год создания – 2022

Сотрудники:

Черноок Анастасия Геннадьевна, с.н.с.
Архипов Андрей Владимирович, м.н.с.
Крупина Александра Юрьевна, м.н.с.
Ульянова Алана Алановна, м.н.с.
Ульянов Даниил Сергеевич, м.н.с.
Мохов Тимофей Дмитриевич, м.н.с.
Меглицкая Яна Станиславовна, м.н.с.
Назарова Любовь Андреевна, м.н.с.
Радзениеце Светлана Борисовна, м.н.с.

Направления научной деятельности

Лаборатория создана в 2022 г. для разработки методов цифрового фенотипирования и прогнозирования продуктивности сельскохозяйственных растений при стрессовых режимах влагообеспечения и минерального питания, а также для получения новых знаний (в сочетании с генотипированием) в определении влияния тех или иных генов на урожайность, адаптивность к условиям выращивания и стрессам, и выбора наиболее эффективных аллельных вариантов при создании новых сортов растений.

В лаборатории создана автоматическая система для цифрового фенотипирования на основе установки TraitFinder Phenospex, одной из лучших мировых установок по своим характеристикам. С помощью данной установки научным коллективом впервые в России был успешно проведен методом цифрового фенотипирования ряд экспериментов по зависимости злаковых растений от минерального питания и влиянию засухи. В результате была установлена корреляционная связь между хозяйственно значимыми фенотипическими признаками сортов и фотосинтетической активностью растения, выраженной через спектральный индекс NDVI и активностью основного фермента азотного обмена – нитратредуктазы в условиях варьирования содержания доступных форм азота в субстрате.

Цифровое фенотипирование, в отличие от традиционного, позволяет собирать данные с большого числа растений с высокой точностью и детализацией, помогая преодолеть разрыв в объёме генотипических и фенотипических данных. Большим достоинством цифрового фенотипирования является его неповреждающее действие на растения, и фенотипические данные могут быть собраны в динамике по мере развития растения без влияния на ключевые конечные характеристики, такие как урожайность и качество продукции. Использование в лаборатории компьютеризированнного метода анализа фенотипа позволяет нивелировать недостаточную изученность генетической природы признака и неочевидность вклада каждого аллеля этих генов и проводить отбор по данному признаку без применения генетических методов анализа, что в конечном итоге расширяет возможности для практического применения полученных в ходе исследования знаний. В лаборатории активно используется комбинирование методик анализа фенотипа, применение спектральных индексов, построение 3D моделей растения, фенотипирования с помощью гиперспектральной камеры и методик энзиматического анализа, что позволяет устанавливать наличие ассоциаций между метаболизмом и фенотипическими признаками растения.

В лаборатории ведется разработка подходов для поиска корреляций между данными цифрового фенотипирования молодых растений, выращенных в контролируемых условиях в лаборатории, и многолетними данными продуктивности и стрессоустойчивости в условиях полевых опытов, которые позволили бы предсказать по данным лабораторного сканирования растений, как они поведут себя в полевых условиях.

В перспективе полученные нами результаты позволят существенно расширить возможности селекционеров при оценке растений по признаку активности метаболизма, в частности азота, не обладающему очевидным фенотипическим проявлением. Немаловажной является и возможность оценки вклада отдельных генов азотного обмена и их аллелей в формирование фенотипа на разных фенологических фазах развития растения. Деятельность лаборатории предполагает научное и научно-техническое сотрудничество с ведущими селекционными центрами, ведущих селекцию сортов на устойчивость к неблагоприятным абиотическим факторам окружающей среды.

Основные направления исследований

• Разработка методов цифрового фенотипирования для оценки морфологических и спектральных параметров важнейших сельскохозяйственных культур в лабораторных условиях.
• Анализ коллекций сортов важнейших сельскохозяйственных культур по морфологическим и спектральным параметрам и динамике их изменений в процессе роста в лабораторных условиях методом цифрового фенотипирования;
• Выбор сортов важнейших сельскохозяйственных культур, созданных в селекционных центрах России и контрастных по фенотипическим данным. Определение чувствительности этих сортов к различным уровням полива, фотопериодизму, температуре, концентрации элементов минерального питания и другим факторам;
• Сбор и сопоставление полученных фенотипических данных, полученных с помощью цифрового фенотипирования с выявленными значимыми хозяйственно-ценными признаками этих же сортов важнейших сельскохозяйственных культур, выращенных в полевых условиях, и установления корреляций с элементами урожая;
• Выявление сортов важнейших сельскохозяйственных культур, обладающих наибольшей устойчивостью урожайности при различных абиотических стрессовых факторах;
• Разработка подходов прогнозирования и отбора наиболее перспективных форм важнейших сельскохозяйственных культур по результатам лабораторных испытаний с помощью цифрового фенотипирования;
• Выявление корреляционных связей между морфологическими и спектральными параметрами цифрового сканирования, и реальной урожайностью сортов важнейших сельскохозяйственных культур в многолетних полевых опытах;
• Отбор на ранних этапах развития и с учетом выявленных ассоциаций, наиболее устойчивых к абиотическим стрессовым факторам сортов важнейших сельскохозяйственных культур для использования их в качестве родительских форм при скрещивании в качестве доноров наследственных факторов стрессоустойчивости;
• Создание на базе выявленных контрастных по стрессоустойчивости образцов картирующих популяций и семей рекомбинантных инбредных линий для картирования генов и локусов количественных признаков стрессоустойчивости.
• Разработка и оценка эффективности практического применения методов цифрового фенотипирования растений для целей селекции.