В ЮФУ улучшили алгоритм размножения краснокнижных растений
Созданный учеными Академии биологии и биотехнологий Д. И. Ивановского ЮФУ алгоритм математического моделирования позволит оптимально и точно подбирать нужные концентрации питательных сред для растений. Такую технологию можно будет применять для микроклонального размножения — эффективного способа сохранения генофонда угрожаемых растений.
На сегодняшний день одним из популярных и высокоэффективных методов сохранения генофонда редких и исчезающих видов растений является микроклональное размножение. Благодаря этому методу возможно не только сохранять исчезающие виды растений in vitro («в пробирке» — в искусственных условиях, вне организма или естественной среды), но и исследовать их генетические, физиологические, анатомо-морфологические аспекты биологии, осуществлять определение и выделение вторичных метаболитов, находящих применение в медицине, а также производить количество материала, достаточного для селекции или размножения растений-регенерантов с целью дальнейшей продажи.
На каждом этапе микроклонального размножения растению необходима соответствующая питательная среда. Однако, ученые каждый раз ее подбирают вручную, исследуя множество разных вариаций концентраций для каждого растения, что замедляет и даже усложняет процесс микроклонирования. В связи с этим молодые исследователи Академии биологии и биотехнологий Д. И. Ивановского ЮФУ во главе с кандидатом биологических наук, научным сотрудником Ботанического сада ЮФУ, руководителем молодежной лаборатории «Молекулярная биотехнология растений», запущенной в рамках программы «Приоритет-2030»(нацпроект «Наука и университеты»), Василием Чохели разработали алгоритм, который наиболее приемлем для подбора оптимальной питательной среды для микроклонального размножения растений.

«Несмотря на то, что в мире существует бесчисленное множество видов математического моделирования и математического подбора питательных сред, мы разработали алгоритм, который, на наш взгляд, будет наиболее точен и удобен в использовании. Благодаря четкой схеме алгоритм поможет ученым минимизировать путаницы и позволит более оптимально подбирать концентрации и, соответственно, добиться лучших результатов экспериментов», — рассказал Василий Чохели.
В чем заключается суть — ученые берут несколько вариаций питательных сред, которые отличаются между собой по минеральному составу (макро и микроэлементам), а также концентрацией органических веществ; наличию тех или иных фитогормонов: цитокинины или ауксины, в зависимости от того, что нужно получить в итоге, и их концентрации. Используя различные регуляторы роста и концентрации этих регуляторов, они анализируют все среды и оценивают три главных параметра: минеральное питание, регулятор роста и концентрация регулятора роста. Именно так и подбирается оптимальная среда для исследуемого растения.

«В начале, при исследовании влияния концентраций фитогормонов, используется шаг в 0,5 мг/л. Изначальная безгормональная питательная среда (0 мг/л) выступает в качестве контроля. Затем линейка питательных сред с концентрациями 0,5 мг/л, 1 мг/л, 1,5 мг/л, 2 мг/л. Затем после статистического анализа, когда становится известным наилучшее минеральное питание и наиболее подходящий регулятор роста, и его концентрация, происходит приготовление новой «линейки» питательных сред, но «шаг концентраций» уменьшается до 0,1 мг/л. Так например, было выявлено, что лучше всего подходит среда MS (Мурасиге и Скуга) и фитогормон метатополин в концентрации 1,5 мг/л. Мы ищем более точную концентрацию гормона, при которой растение будет давать наибольший коэффициент мультипликации. Поэтому готовим следующие концентрации: 1,3 мг/л; 1,4 мг/л; 1,6 мг/л, 1,7 мг/л. При желании и возможности исследователя, можно дальше дробить шаг», – пояснил Василий Чохели.
В недавнем исследовании ученые уже протестировали новый алгоритм, изучив с помощью него эффект влияния разных фитогормонов на размножение Копеечника крупноцветкового (Hedysarum grandiflorum Pall.), Иссопа мелового (Hyssopus cretaceus Dubj.), Левкой душистый (Matthiola fragrans Bunge). Было показано, что оптимальной минеральной основой для изучаемых видов является среда Гамборга (В5). В то время, как большинство лабораторий работает с модификациями канонической питательной среды МС. Также было показано, что эффективной заменой синтетического гормона 6-БАП, является фитогормон метатополин. Так, для копеечника крупноцветкового оптимальная концентрация составляет 1мг/л, а для иссопа мелового — 0,5 мг/л.
Для левкоя душистого оптимальная среда В5 с добавлением кинетина в концентрации 1мг/л. По словам ученых, использование таких «мягких» (с низким мутагенным статусом) фитогормонов позволит эффективно сохранять редкие растения в культуре in vitro. Результаты исследования, выполненного при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования России в рамках государственного задания в сфере научной деятельности, изложены в научном журнале Horticulturae.
Новая порция американских военных материалов об НЛО содержит очередные видео летающих объектов неизвестной природы, аудиозаписи с попыткой анализа наблюдений таких объектов и показывает, что американские военные пытались запустить какие-то разработки, опираясь на опыт своих не самых приятных столкновений с НЛО. Причем некоторые военные, видимо, получили после контакта с этими объектами какие-то повреждения, в том числе вызывающие выпадение волос.
На севере Египта археологи совершили двойное открытие: раскопали древний некрополь, а прямо поверх него — руины римского военного форта. Главной неожиданностью для ученых стало само наличие скальных гробниц в этом регионе. Вся Дельта Нила состоит из заиленной глинистой почвы, где подземное строительство казалось невозможным, однако древние мастера сумели найти редкие выходы твердой породы и высечь в них усыпальницы.
Управление Конгресса США по бюджету подготовило доклад о последствиях глобального потепления. Первыми изо всех государственных органов в истории оно спрогнозировало серьезное снижение смертности из-за потепления климата. Это идет наперекор многолетней традиции полного игнорирования официальными документами давно известного в науке факта подавления избыточной смертности из-за роста глобальных температур.
Анализ данных о почти 300 тысячах километров римских дорог, проложенных по территории бывшей империи, показал, что они вовсе не были такими прямыми, как принято считать. Кроме того, выяснилось, что известная поговорка «Все дороги ведут в Рим» тоже не соответствует истине.
Тренды здорового питания постоянно меняются, в том числе на основе научных исследований. Когда-то публика панически боялась жиров, но их реабилитировали. Гарвардская пирамида здорового питания рисовала сложные углеводы в основании пирамиды, а теперь они переместились к вершине. Возможно, и современную моду на приоритет белка придется пересмотреть.
Авторы нового исследования, возможно, нашли ответ на вопрос, почему естественный отбор не устранил из человеческого генома мутацию, повышающую риск такого тяжелого аутоиммунного заболевания, как волчанка. По-видимому, все дело в эволюционном компромиссе: уязвимость в одной сфере — расплата за преимущество в другой.
Нейросеть OpenAI добилась серьезного прорыва в математике, решив одну из семи «задач тысячелетия». Получат ли США, чьи нейросети опираются на гораздо более мощное «железо», чем у Китая, монополию на конвейер научных открытий? Даст ли это возможности сравнимые с их атомной монополией 80 лет назад?
Сопротивление жителей Европы самой идее употребления насекомых в пищу может иметь эволюционные корни, уходящие вглубь тысячелетий, пришли к выводу авторы нового исследования. Оказалось, предки современных европейцев ели насекомых лишь эпизодически. Кроме того, из-за генетических мутаций они плохо переваривали их экзоскелеты.
Госдолг США достиг 40 триллионов долларов и растет все быстрее и быстрее. На Западе переполох: при таких размерах его не выплатить. Следовательно, полагают многие, надо решить проблему как древние шумеры — долг обнулить и начать занимать заново. Рецепт кажется здравым, но есть нюансы. Причем поучительнее всего они даже не для Штатов, а, как ни странно, именно для России.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
