Tanaman

Alat untuk memprediksi efek kenaikan kadar CO2 pada tanaman

Photo by Hoang Loc from Pexels

Penelitian ini akan menghasilkan model unik yang membantu memprediksi efek dari masalah lingkungan pada genom tanaman dan pertumbuhannya. Jika berhasil, pengetahuan ini dapat membantu membekali petani untuk membuat keputusan yang lebih baik dalam hal menanam pangan dalam skala besar. Sebagai contoh, jika peningkatan kadar CO2 menghasilkan tanaman berdaun banyak dan berdaun lebar, para petani dapat merencanakan untuk menanam tanaman mereka lebih lanjut. Studi dipimpin oleh Keith Slotkin, Ph.D., associate member, Danforth Center dan associate professor, Division of Biological Sciences, University of Missouri-Columbia.

Ketika Slotkin bergabung dengan Danforth Center pada tahun 2018, ia terinspirasi oleh rekan-rekannya dalam menganalisis bentuk 3D seluruh tanaman. Aspek transformatif dari proyek penelitian baru ini adalah kebaruan dari analisis data. Analisis regulasi genom tidak berubah selama satu dekade dan masih 2D. Tim Slotkin memiliki keahlian dalam analisis matematika dan komputasi bentuk tanaman dalam 3D dan ini akan digunakan untuk meningkatkan analisis genomik standar menjadi 3D, sehingga dapat membuka penemuan baru relasi antara regulasi genom dan bentuk tanaman. Dengan menggunakan analisis bentuk dan machine learning, data yang dikumpulkan pada beragam spesies tanaman akan memberikan model komputasi yang menjelaskan bagaimana genom dan fenom 3D merespons tantangan lingkungan.

Slotkin berspesialisasi dalam genomik, cabang biologi molekuler yang berfokus pada genom organisme. Dalam penelitian ini, ia bekerja sama dengan Danforth Center Principal Investigators, Malia Gehan, Ph.D., Noah Fahlgren, Ph.D., Blake Meyers, Ph.D., Sona Pandey, Ph.D., dan Chris Topp, Ph.D. untuk memanfaatkan keahlian mereka dalam bidang phenomics serta Tao Ju, Ph.D. dan Ayan Chakrabarti, Ph.D. computer scientists dari Washington University. dengan keahlian komputasi dan machine learning mutakhirnya.

Proyek ini penting karena kita dapat menggunakan kemajuan teknologi yang digunakan para ilmuwan di bidang phenomics, lalu menerapkannya pada penelitian ini, dan mengubah bidang genomik dalam prosesnya” jelas Slotkin “Pengetahuan yang diperoleh akan membantu kita mempersiapkan masa depan, jadi begitu kita sampai di sana kita tidak harus melalui trial and error. Kita dapat mencoba menghindari belajar pelajaran yang sulit.”

Tim peneliti akan menggunakan teknologi analisis gambar untuk memantau bagaimana kromosom tanaman mengubah bentuknya dari waktu ke waktu ketika terpapar kadar CO2 yang ekstrem, dan bagaimana perbedaan dalam bentuk kromosom memengaruhi fenotip tanaman. Akan ada enam ragam tanaman dalam studi mereka, dipilih untuk kemudahan kerja dan variasi di antara tanaman, sehingga temuan mereka dapat membuktikan penemuan “rule of life” yang benar di seluruh kerajaan tumbuhan.

“Tujuan utamanya adalah untuk memiliki model prediksi di mana kami dapat memberikan penjelasan tentang bagaimana tantangan lingkungan akan mengubah konfigurasi genetik tanaman.” ucap Chakrabarti, Ph.D., assistant professor of computer science & engineering di McKelvey School of Engineering. “Kita akan melihat bagaimana perubahan lingkungan mengubah bentuk tanaman dan apakah perubahan itu akan diteruskan ke generasi mendatang”

Proyek penelitian ini juga memberi bahan ajar untuk siswa sekolah menengah yang berpartisipasi dalam program outreach Mutant Millets dari Danforth Center, berupa pembelajaran berbasis penyelidikan dan penelitian nyata dalam ilmu tanaman modern dan pertanian. Sejak 2013, Mutant Millets telah menjangkau 35 sekolah menengah di Missouri, Illinois, Kentucky, dan Ohio, memberikan pelatihan ilmiah dan pengalaman langsung STEM kepada lebih lebih dari 4.000 siswa dan 50 guru.

Tautan ke artikel asli: Scientists to deploy advances in 3d imaging and machine learning to predict the effect of rising co2 levels on crops / The Donald Danforth Plant Science Center

Diterjemahkan oleh saintifia dengan seizin dari yang bersangkutan, segala kesalahan penerjemahan menjadi tanggungjawab kami.