Разноцветная кукуруза выглядит так, будто её раскрасили акварелью или собрали из стеклянных бусин. Но это не магия селекционеров и уж точно не ГМО. За все эти радужные переливы отвечают… прыгающие гены, или транспозоны!

Да, эти ваши гены ещё и прыгать умеют 🥲

Транспозон — это мобильный элемент ДНК, который содержит в себе последовательности, нужные для перемещения (включая белки, обеспечивающие этот процесс - транспозазы). Транспозоны называются «прыгающими», потому что могут изменять свою локацию в ДНК, изменяя структуру и активность генов.
Такое подвижное поведение обеспечивает генетическое разнообразие и динамику генома, но иногда может вызывать мутации, изменять работу генов и влиять на признаки организма.

✨Их открыла удивительная учёная Барбара МакКлинток в середине XX века. Долгие годы в научном сообществе её булили и отрицали идею "прыгающих генов", но потом выяснилось, что Барбара - права. За открытие работы транспозонов в початках разноцветной кукурузы она получила Нобелевскую премию.  Её исследования на кукурузе показали, что транспозон, «садясь» рядом с геном, контролирующим цвет (например, геном синтеза пигментов), может либо подавлять этот ген, выключая его активность и снижая пигментацию, либо наоборот — активировать его. Благодаря этому на одном и том же початке появляются пятна, полоски и мозаика из разных оттенков.

Размер цветного пятна зависит от стадии развития зерна в момент «прыжка» транспозона: если транспозон переместился рано, пятно будет крупным, если поздно — маленьким.

Именно поэтому сорта вроде Glass Gem выглядят так фантастически: каждое зёрнышко похоже на бусинку, у каждой — свой уникальный рисунок. И важно: это естественный процесс внутри генома самой кукурузы. В отличие от ГМО, где люди целенаправленно встраивают чужеродные гены, здесь ДНК "тасует" собственные генетические элементы.

📍Погрузившись в историю с транспозонами, я увидела какое же гигантское разнообразие характерно для сортов кукурузы!!
Пара слов о самых красивых и необычных сортах:

● Glass Gem — легенда разноцветной кукурузы. Те самые радужные зёрна как стеклянные бусины — от голубых до насыщенно-фиолетовых. Больше декоративный сорт, но из него делают муку и попкорн.

● Maiz Morado — тёмно-фиолетовая перуанская кукуруза, богатая антоцианами. Из неё готовят напиток «чича моррада».

● Земляничная (Strawberry Popcorn) — маленькие красные початки, похожие на клубнику. Используется для попкорна и в декоративных целях.

● Montana Multicolor Corn / Indian Ornamental Corn Heirloom — пёстрая смесь жёлтых, чёрных, синих и кремовых зёрен в одном початке.

● Биколор (Peaches & Cream) — бело-жёлтые початки, сладкие и нежные.

● Zea mays - стандартная жёлтая кукуруза, которую мы чаще всего видим на прилавках рынков)

Лайк - если влюбились в клубничную кукурузу! 😍

P.S. Больше интересного про биологию в моём тгк vasya_granat 🌿

Когда я был преподом в универе в далеком 2015-том году, то вел также факультативный курс «психология трансгуманизма». На первой лекции приводил пример с секвенированием генома. А именно, что первая процедура секвенирования генома человека обошлась в 3 миллиарда долларов, без поправки на инфляцию, и длилась 13 лет. В 2015-том году секвенирование стоило 1-3 тысячи долларов, и занимало условно неделю. Сегодня искусственный интеллект ставит эту процедуру на поток. Сокращая сроки, цену и увеличивая объемы данных

Секвенирование генома и искусственный интеллект

Нейросети стали возможностью для реализации амбициозного плана по секвенированию геномов 1,85 миллиона эукариотов на нашей планете. Этот масштабный проект значительно расширит наши знания в области биологии и послужит основой для восстановления биоразнообразия.

Искусственный интеллект играет роль сильного катализатора. Его функции сводятся к регистрации и каталогизации данных ДНК, а также к проверкам и перепроверкам последовательностей, с сохранением точности и устранением ошибок в миллиардах и миллиардах строительных блоков.

Название проекта: «Проект БиоГеном Земли» (EBP) – это совместная программа по каталогизации генома всех современных видов Земли в рамках десятилетия. Проект стартовал в 2018 году и, по прогнозам, его стоимость составит примерно 5 миллиардов долларов США. EBP включает в себя скоординированную работу более 60 международных проектов по регистрации и секвенированию геномов, и на сегодняшний день в рамках проекта собраны данные по 4386 видам. Это касается млекопитающих, рептилий, рыб, птиц, насекомых, и всех видов растений.

Значимость работы – сохранить генетический материал вымирающих видов, ведь как только они исчезнут, у человечества не будет возможности узнать, как они когда-то жили или как они появились в ходе эволюции.

Насколько вообще критично это вымирание?

И здесь я подумал: «ой, да ладно, да сколько тех видов вообще вымирает?». И решил узнать с помощью Алисы в Поиске. После чего, немало офигел!

То есть буквально биоразнообразие нашей планеты теряет по три вида в час. Кстати, именно для таких вопросов в режиме «почемучки» и использую нейросети, чтобы как быстро получить ответ, так и прийти к первоисточникам. И тут у нас есть Iguides, которые ссылаются на PLOS утверждая, что 1 исчезнувший вид на миллион в год – это средняя норма. Вот только сейчас скорость вымирания – 3 вида в час.

И либо раньше подсчеты были неверными, либо это мы усовершенствовали одновременно и методы подсчета, и методы экспансии. Возможно, мы и не заметим большей части вымерших, но есть и «пороговый статус» у 18 000 животных, которые находятся на грани вымирания. И мы можем, если не спасти, то маленько придержать их как минимум в виде генетического слепка.

Скорость усвоения данных и инструменты на базе нейросетей

Итак, у нас есть 1,85 миллиона эукариотов и из них секвенировано 4386. Темп не очень впечатляющий. Но технологии анализа, сбора и упорядочивания данных, а также автоматизации всех этих процессов значительно усовершенствовались. И могут способствовать дальнейшему ускорению работ.

Интересно то, что в этом процессе главную роль играет Google. Его исследовательское подразделение разработало множество инструментов на основе искусственного интеллекта, которые ускоряют разные этапы процесса секвенирования.

Deep Variant

DeepVariant, выпущенный в 2018 году, точно реконструирует полную последовательность генома человека, используя данные, полученные с помощью современных инструментов высокопроизводительного секвенирования (HTS) ДНК. Сами же HTS-системы существуют уже несколько десятилетий, но они несовершенны. HTS производят лишь миллиарды коротких фрагментов ДНК, или «ридов», а не полный геном, поэтому преобразование этих ридов в единую точную последовательность – отдельная задача.

DeepVariant работает с этой задачей по аналогии с классификацией изображений, позволяя обученной глубокой нейронной сети анализировать общую визуальную картину выровненных ридов и определять природу расхождений: истинный ли это генетический вариант или просто ошибка прибора HTS. В результате, мы получаем и скорость, и точность обработки.

Deep Polisher

В этом году группа специалистов по геномике Google Research представила технологию DeepPolisher, которая помогает в сборке генома. Технология сокращает количество ошибок в процессе сборки на 50% и предотвращает пропуск болезнетворных вариантов генов программами аннотации, которые анализируют необработанные данные и идентифицируют как гены, так и их функции.

По словам представителей Google Research, такие инструменты помогают исследователям понять, как можно предотвратить некоторые заболевания у диких видов. А также помочь исчезающим видам избежать вымирания посредством деликатных вмешательств.

Первые результаты программ

Упорядочив геномные данные конкретного вида, специалисты по охране природы могут определить локации с наибольшим генетическим разнообразием. Это важно для предотвращения проблем, возникающих при инбридинге: низкая плодовитость и слабая иммунная система. Затем те же специалисты перемещают птиц в другие места обитания, чтобы те могли эффективно размножаться и увеличивать популяцию.

Командам, участвующим в проекте EBP, предстоит нелёгкая работа по каталогизации практически всех оставшихся видов, чтобы достичь своей цели к 2028 году. Однако автоматизация и искусственный интеллект значительно облегчают задачу. И пример с секвенированием генома человека из начала статьи – наглядное тому доказательство.

Традиционно, больше материалов про технологии и их симбиоз с природой человека, читайте в сообществе Neural Hack. У нас нет бога из машины, но его очертания отчетливо видны.