Новая модель предсказала экономически важные признаки сельхозкультур
© jcesar2015/Needpix
Ученые из Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого разработали новую математическую модель для предсказания важных для экономики признаков сельскохозяйственных растений. Это поможет селекционерам в получении культур максимально высокого качества за меньший срок. Результаты исследования опубликованы в журнале BMC Genetics.
«Мы разрабатываем математическую модель предсказания признаков организма, исходя из его генотипа, в приложении к сельскому хозяйству, — рассказывает одна из исследователей, заведующая лабораторией "Математическая биология и биоинформатика" СПбПУ Мария Самсонова. — Такие модели в сельском хозяйстве называют геномной селекцией. Создать новый сорт растений очень непросто, на это обычно требуется 10–12 лет. С помощью моделей геномной селекции этот процесс можно ускорить в несколько раз. Наша математическая модель, созданная при помощи методов машинного обучения, работает лучше современных аналогов, поскольку при одинаковой предсказательной способности оперирует меньшим числом параметров».
Ученые применили модель для предсказания внешних характеристик сои, одной из важнейших сельскохозяйственных культур. Среди признаков были выбраны высота растения, количество семян, урожайность, процентное содержание белка и масла в семенах. Результаты работы могут быть очень полезны селекционерам, для которых крайне важен правильный подбор растений-родителей для скрещивания и выведения сортов. Новая модель позволяет с минимальными затратами времени рассчитать все возможные генотипы потомков от каждой родительской пары и выбрать наиболее подходящую из них.
Исследователи уже получили патент на метод оценки селекционного материала в рамках разработанной математической модели.
Понравился материал? Добавьте Indicator.Ru в «Мои источники» Яндекс.Новостей и читайте нас чаще.
Пресс-релизы о научных исследованиях, информацию о последних вышедших научных статьях и анонсы конференций, а также данные о выигранных грантах и премиях присылайте на адрес science@indicator.ru.