Структурные изменения в семеноводческой отрасли

Как использовать самые современные технологии для создания сортов сельскохозяйственных культур с высокой добавленной стоимостью, экономя при этом время и затраты на НИОКР?

 

 

Семенная отрасль создает добавленную стоимость путем выпуска новых сортов. Разработка каждого нового сорта обходится примерно в 136 млн долларов США и, в зависимости от метода селекции, занимает от восьми до десяти лет. Поскольку стоимость разработки нового сорта высока, семенные компании стремятся инвестировать в культуры, которые широко возделываются в крупномасштабных сельскохозяйственных системах, таких как кукуруза в США и соя в Бразилии. Однако такой высококонцентрированный портфель продуктов может быть рискованным. Например, запрет на использование Glyphosate влияет на продажи 145 сортов кукурузы, 23 сортов сои, 22 сортов хлопка и 15 сортов рапса. Таким образом, ключом к успеху в семенной отрасли является умение поставлять именно те новые сорта, которые отвечают потребностям фермеров и потребителей.

 

Представьте себе фермеров, заказывающих семена онлайн так же просто, как MacBook: индивидуальный цвет мякоти картофеля, заданное соотношение жирных кислот в сое, адаптированная устойчивость к вредителям и болезням и т. д. Признаки настраиваются в соответствии с их потребностями. Более того, это также позволяет прогнозировать урожайность. В таком сценарии семенная компания составляет план производства согласно размещенным заказам. Нет давления на складские запасы, нет напрасной траты ресурсов на исследования. Потребители могут выбирать продукты питания, сообщая о своих потребностях фермерам.

 

Как нам перейти от текущей системы к такому сценарию будущего? Все начинается с инструмента редактирования генов CRISPR/Cas. Проще говоря, этот инструмент позволяет нам редактировать геном в любом месте, используя два основных компонента: CRISPR и Cas. Cas — это белок, который осуществляет разрезание ДНК. CRISPR — это последовательность ДНК, которая направляет Cas в нужное место генома для разрезания; изначально она использовалась бактериями в их иммунной системе и была впервые обнаружена в геноме E. coli в 1987 году. С 2012 года система CRISPR/Cas показала, что ее можно программировать для направленного расщепления ДНК, и она стала применяться в таких областях, как терапия заболеваний человека, животноводство, а также селекция растений. Эту систему можно использовать для редактирования генов в три этапа:

 

1. поиск соответствующего места в геноме (последовательности ДНК) для редактирования

2. разрезание ДНК

3. удаление/замена нежелательной ДНК на нужную.
 

Редактирование генов похоже на исправление ошибок в Microsoft Word: поиск опечатки (поиск гена для редактирования), удаление опечатки (разрезание ДНК), замена правильным словом (вставка новой ДНК).

 

Corteva использует CRISPR/Cas как инструмент селекции сорта кукурузы, что сокращает селекционный цикл с восьми до пяти лет. Плюсы и минусы CRISPR/Cas и традиционных ГМО показаны ниже.

 

 

В отличие от традиционных трансгенных методов, CRISPR/Cas требует точного заказа для конкретного места в геноме для проведения редактирования генов. Это требует больше информации о геноме, и лишь для немногих культур накоплено достаточно знаний для этого (например, кукуруза, соя и рис).

 

В краткосрочной перспективе семенные компании могут редактировать культуры с известными функциями генов, но данные о функциях многих генов все еще отсутствуют, например, об устойчивости к засухе.

 

Чтобы ускорить исследования функций генов сельскохозяйственных культур, ученые-растениеводы используют самые современные технологии. К ним относятся использование дронов для сбора изображений, информационные технологии для выявления новых регуляторных сетей и глубокое обучение для обучения компьютеров высокопроизводительному фенотипированию. Огромный объем вводимых данных способствует разработке моделей для прогнозирования урожайности. В сочетании с новейшими методами секвенирования и качественными прогностическими моделями станет возможным точно предсказывать урожайность по последовательности генома культуры. Это сэкономит огромное количество времени и средств в селекции, а также снизит риски.

 

Технологии, такие как датчики и дроны, позволяют собирать больше данных в заданном времени и пространстве, что дает больше деталей, которые можно использовать для понимания продуктивности культур. Однако для извлечения информации из сотен и тысяч изображений требуются специалисты в области (био)информатики. Таких экспертов трудно найти, поскольку зарплаты в сельскохозяйственном секторе часто менее привлекательны, а это означает, что может возникнуть нехватка людей, способных обрабатывать огромные объемы данных.

 

В совокупности ключами к достижению индивидуальной селекции являются данные (как феномические, так и геномные), моделирование и редактирование генов. Во-первых, с помощью феномических и геномных данных мы устанавливаем связи между генами и их функциями. Во-вторых, с помощью моделирования мы прогнозируем продуктивность данного генотипа. Наконец, с помощью редактирования генов желаемый генотип может быть создан в кратчайшие сроки.

 

Заключение
 

Селекция долгое время была трудоемкой и дорогостоящей задачей для семенных компаний, но с новыми технологиями ситуация изменится. Существуют три технологии (редактирование генов, фенотипирование, глубокое обучение), которые могут сыграть роль в сокращении цикла селекции и снижении затрат. Редактирование генов позволяет нам точно редактировать геном культуры, не теряя потенциала высокой урожайности, тем самым экономя время. Фенотипирование с помощью дронов повышает эффективность сбора данных, а глубокое обучение увеличивает производительность обработки данных. Благодаря конвергенции цифровизации на базе ИКТ, происходящей в фермерской практике, и биотехнологий, семенная индустрия перейдет к стратегии селекции, основанной на прогнозировании и потребностях клиентов.