CÁC NHÀ SINH VẬT HỌC VÀ CÁC NHÀ KHOA HỌC MÁY TÍNH XÁC ĐỊNH LOGIC THỜI GIAN CỦA CÁC GEN ĐIỀU HÒA ẢNH HƯỞNG ĐẾN HIỆU QUẢ SỬ DỤNG NITƠ Ở CÂY TRỒNG

Một nhóm nghiên cứu gồm các nhà sinh vật học và các nhà khoa học máy tính đã áp dụng phương pháp tiếp cận máy học (machine-learning) dựa trên thời gian để suy luận logic thời gian của tín hiệu nitơ trong thực vật từ dữ liệu biểu hiện trên toàn bộ gen. Nghiên cứu tập trung vào các mạng điều chỉnh gen (GRNs) xác định các nhân tố phiên mã nào điều chỉnh các gen cần thiết để phản ứng với nitơ, một chất dinh dưỡng quan trọng đối với sự phát triển của cây trồng và dinh dưỡng của con người.

Nghiên cứu sử dụng thời gian, là chiều không gian thứ tư và phần lớn chưa được khám phá của các GRN, để giải thích tốt hơn các yếu tố phiên mã (TF) liên quan đến phản ứng di truyền đối với nitơ. Hiểu được các yếu tố phiên mã hoạt động như thế nào tại các thời điểm khác nhau về thời gian cho phép các nhà khoa học xác định được những yếu tố phản hồi sớm và đưa ra dự đoán về hoạt động thời gian của toàn bộ mạng lưới điều hòa gen.

GRN dựa trên thời gian cung cấp các kiến thức quy định để thông báo các giả thuyết có thể kiểm chứng về cách thức 155 yếu tố phiên mã kiểm soát quy luật phản ứng với nitơ và tác động của nó đối với các quá trình sống của cây, bao gồm nhịp sinh học, quang hợp, chuyển hóa RNA, và năng suất.

Tham khảo thêm trên New York University news release.
Nguồn: www.isaaa.org