Ботаники научились оцифровывать растения

Биологи из Кембриджского Университета разработали метод, позволяющий распознавать и оцифровывать процесс роста и развития клеток растения в автоматическом режиме. Работа опубликована в журнале Nature Methods, с кратким описанием можно ознакомиться на сайте университета.

Биологи из Кембриджского Университета разработали метод, позволяющий распознавать и оцифровывать процесс роста и развития клеток растения в автоматическом режиме. Работа опубликована в журнале Nature Methods, с кратким описанием можно ознакомиться на сайте университета.
Чтобы получить как можно больше точной информации о росте и развитии в автоматическом режиме, ученые использовали двусторонний подход. Во-первых, они генетически изменили растения, во-вторых, создали специальную программу, способную распознавать и оцифровывать их изображения.

Чтобы максимально четко рассмотреть границы между клетками, их форму, объем и другие параметры, в ДНК модельного организма Arabidopsis thaliana были введены несколько генов флюоресцентных белков. Одни из них были созданы таким образом, чтобы окрашивать ядра клеток. Белки другого цвета распределялись вдоль границы. Это позволяло компьютерной программе легче распознавать их форму. Кроме того, другие флюоресцентные белки использовались для наблюдения над работой генов в каждой индивидуальной клетке.

Рост модельных растений наблюдали и записывали с помощью конфокального микроскопа. Полученные изображения без участия человека распознавала созданная авторами программа. Посмотреть на рост апикальной меристемы растения можно здесь.

Разработанный метод позволил получить ранее недоступные для ботаников данные. Например, авторы могли посмотреть на зависимость скорости роста отдельной клетки от ее расположения. Используя маркерные гены можно было увидеть, как каждая индивидуальная клетка отвечает на действие гормонов роста, и как происходит их дифференциация.

Разработанный метод, по словам авторов, позволит не только получить ранее недоступные сведения о жизни растений, но и упростит создание новых организмов. Исследователи считают, что их разработка станет одним из основных методов в области синтетической биологии растений. Ранее технологию компьютерной обработки изображения использовали, в том числе, для изучения развития клеток эмбриона.