10 сентября 2020

В СПбПУ создали математическую модель для предсказания экономически важных признаков сои

Благодаря небольшому числу параметров в модели можно рассчитать все возможные генотипы потомков от каждой родительской пары и выбрать лучшую

Фото: «Легион-Медиа»

Ученые Санкт-Петербургского политехнического университета (СПбПУ) разработали математическую модель для предсказания экономически важных признаков сельскохозяйственных растений, что поможет селекционерам в получении культур максимально высокого качества, сообщили в пресс-службе университета. Исследователи уже получили патент на метод оценки селекционного материала в рамках разработанной модели совместно с компанией «Соевый комплекс».

Результаты исследования, поддержанного Российским фондом фундаментальных исследований, нашли отражение в журнале BMC Genеtics.

«Мы создали и разрабатываем математическую модель предсказания признаков организма исходя из его генотипа в приложении к сельскому хозяйству. 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, — рассказала заведующая лабораторией СПбПУ „Математическая биология и биоинформатика“ Мария Самсонова. — Наша математическая модель, созданная при помощи методов машинного обучения, работает лучше современных аналогов, поскольку при одинаковой предсказательной способности оперирует меньшим числом параметров».

Ученые уже применили созданную модель для предсказания фенотипических признаков сои. Среди признаков этой культуры рассматривались высота растений, количество семян на растении, урожайность, процентное содержание белка и масла в семенах.

«Для селекционеров очень важен правильный подбор растений-родителей для скрещиваний. Благодаря небольшому числу параметров в нашей модели мы можем рассчитать все возможные генотипы потомков от каждой родительской пары и выбрать лучшую из них», — отметила инженер лаборатории СПбПУ Анна Иголкина.

Подготовлено ФГБУ «Центр Агроаналитики» по материалам nauka.tass.ru