מדעני מכון סאלק משתמשים בתוכנת AI, SLEAP, כדי לפתח צמחים עם מערכות שורשים משופרות שיכולות ללכוד ולאגור יותר פחמן, תוך התאמה למאמצים העולמיים להילחם בשינויי האקלים. כלי זה שיפר משמעותית את היעילות והדיוק של ניתוח הפנוטיפ והגנוטיפ של צמחים, והאיץ את יצירתם של צמחים אפקטיביים לסגירת פחמן. קרדיט: מכון סאלק
שותפות ייחודית ב-Salk ממנפת את תוכנת הלמידה העמוקה המכונה SLEAP כדי לחקור את מאפייני הצמח, לזרז את הפיתוח של צמחים שיכולים להילחם בשינויי האקלים.
הפאנל הבין-ממשלתי לשינויי אקלים (IPCC) קבע כי הסרת פחמן חיונית למלחמה בשינויי האקלים ולשמירה על עליית הטמפרטורה העולמית. בהתאם לכך, מדענים ב-Salk ממנפים את היכולת הטבעית של צמחים לספוג פחמן דו חמצני על ידי שיפור מערכות השורשים שלהם. אופטימיזציה זו מטרתה להגדיל את כמות הפחמן המאוחסן ולהאריך את משך האחסון שלו.
כדי לעצב את הצמחים חוסכי האקלים הללו, מדענים מיוזמת הצמחים הרתום של Salk משתמשים בכלי מחקר חדש ומתוחכם בשם SLEAP – תוכנת בינה מלאכותית (AI) קלה לשימוש שעוקבת אחר תכונות מרובות של צמיחת שורשים. נוצר על ידי עמית Salk Talmo Pereira, SLEAP תוכנן בתחילה כדי לעקוב אחר תנועת בעלי חיים במעבדה. כעת, פריירה חבר עם מדען הצמחים ועמית סאלק פרופסור וולפגנג בוש כדי ליישם SLEAP על צמחים.
SLEAP ו-sleap-roots מנבאים כיצד החלקים השונים של שורשי הצמח מתחברים זה לזה על ידי ניתוח הגיאומטריה של השורשים. קרדיט: מכון סאלק
מחקר מתקדם עם SLEAP
במחקר שפורסם ב פנורמי צמחים, Busch ו-Pereira מציגים פרוטוקול חדש לשימוש ב-SLEAP כדי לנתח פנוטיפים של שורשי צמחים – כמה עמוק ורחב הם גדלים, עד כמה מערכות השורשים שלהם מסיביות, ואיכויות פיזיות אחרות, שלפני SLEAP, היו מייגעים למדידה. היישום של SLEAP לצמחים כבר אפשר לחוקרים להקים את הקטלוג הנרחב ביותר של פנוטיפים של מערכת שורש הצמחים עד כה.
יתרה מכך, מעקב אחר מאפייני מערכת השורשים הפיזיים הללו עוזר למדענים למצוא גנים הקשורים למאפיינים אלה, וכן האם מאפיינים מרובים של שורשים נקבעים על ידי אותם גנים או באופן עצמאי. זה מאפשר לצוות Salk לקבוע אילו גנים מועילים ביותר לעיצובי הצמחים שלהם.
"שיתוף הפעולה הזה הוא באמת עדות למה שהופך את מדע סאלק לכל כך מיוחד ומשפיע", אומר פריירה. "אנחנו לא רק 'לווים' מדיסציפלינות שונות – אנחנו באמת מעמידים אותם על בסיס שווה כדי ליצור משהו גדול מסך חלקיו."
משמאל: טלמו פריירה, אליזבת בריגן ווולפגנג בוש. קרדיט: מכון סאלק
לפני השימוש ב-SLEAP, מעקב אחר המאפיינים הפיזיים של צמחים ובעלי חיים הצריך עבודה רבה שהאטה את התהליך המדעי. אם החוקרים היו רוצים לנתח תמונה של צמח, הם יצטרכו לסמן ידנית את חלקי התמונה שהיו ולא היו צמח – פריים-פריים, חלק-חלק, פיקסל-אחר-פיקסל. רק אז ניתן היה ליישם מודלים ישנים של AI כדי לעבד את התמונה ולאסוף נתונים על מבנה המפעל.
מה שמייחד את SLEAP הוא השימוש הייחודי שלו הן בראייה ממוחשבת (היכולת של מחשבים להבין תמונות) והן בלמידה עמוקה (גישת AI לאימון מחשב ללמוד ולעבוד כמו המוח האנושי). שילוב זה מאפשר לחוקרים לעבד תמונות מבלי להזיז פיקסל אחר פיקסל, במקום לדלג על שלב הביניים עתיר העבודה הזה כדי לקפוץ ישר מקלט תמונה לתכונות צמחים מוגדרות.
"יצרנו פרוטוקול חזק מאומת במספר סוגי מפעלים שמקצץ בזמן הניתוח ובטעויות אנוש, תוך שימת דגש על נגישות וקלות שימוש –ו זה לא דרש שינויים בתוכנת SLEAP בפועל", אומרת הסופרת הראשונה אליזבת בריגן, אנליסטית ביואינפורמטיקה במעבדתו של בוש.
השפעת SLEAP על גידול צמחים
מבלי לשנות את טכנולוגיית הבסיס של SLEAP, החוקרים פיתחו ערכת כלים להורדה עבור SLEAP בשם שורשי שינה (זמינה כתוכנת קוד פתוח כאן). עם שורשי שינהSLEAP יכול לעבד תכונות ביולוגיות של מערכות שורשים כמו עומק, מסה וזווית צמיחה.
צוות Salk בדק את שורשי שינה אריזה במגוון צמחים, כולל צמחי גידול כמו פולי סויה, אורז וקנולה, כמו גם צמח הדגם מִין Arabidopsis thaliana– עשב שוטה פורח במשפחת החרדליים. על פני מגוון הצמחים שנבדקו, הם מצאו שהשיטה החדשה מבוססת SLEAP עלתה על הפרקטיקות הקיימות על ידי הערות פי 1.5 מהר יותר, אימון מודל הבינה המלאכותית פי 10 מהר יותר וחיזוי מבנה הצמח על נתונים חדשים פי 10 מהר יותר, כולם עם אותו הדבר או טוב יותר. דיוק מאשר לפני כן.
יחד עם מאמצי ריצוף גנום מסיביים להבהרת נתוני הגנוטיפ במספרים גדולים של זני גידולים, ניתן להוציא נתונים פנוטיפיים אלו, כגון מערכת השורשים של צמח הגדלה עמוק במיוחד באדמה, כדי להבין את הגנים האחראים ליצירת מערכת שורשים עמוקה במיוחד.
SLEAP ו-sleap-roots מזהים באופן אוטומטי נקודות ציון בכל ארכיטקטורת מערכת השורש. קרדיט: מכון סאלק
שלב זה – חיבור בין פנוטיפ וגנוטיפ – הוא חיוני במשימתו של סאלק ליצור צמחים שיחזיקו יותר פחמן ולמשך זמן רב יותר, מכיוון שצמחים אלה יזדקקו למערכות שורשים שתוכננו להיות עמוקות וחסונות יותר. הטמעת תוכנה מדויקת ויעילה זו תאפשר ליוזמת הצמחים הרתום לחבר פנוטיפים רצויים לגנים הניתנים למיקוד בקלות ובמהירות פורצת דרך.
"כבר הצלחנו ליצור את הקטלוג הנרחב ביותר של פנוטיפים של מערכת שורשי הצמחים עד כה, מה שבאמת מאיץ את המחקר שלנו ליצירת צמחים לוכדי פחמן שנלחמים בשינויי האקלים", אומר בוש, יו"ר הס למדעי הצמח בסאלק. "SLEAP היה כל כך קל ליישום ולהשתמש, הודות לעיצוב התוכנה המקצועי של Talmo, וזה הולך להיות כלי חיוני במעבדה שלי קדימה."
נגישות ושחזור היו בראש מעייניו של פריירה בעת יצירת SLEAP וגם שורשי שינה. כי התוכנה ו שורשי שינה ערכת הכלים חופשית לשימוש, החוקרים נרגשים לראות כיצד שורשי שינה ישמש ברחבי העולם. כבר, הם החלו בדיונים עם נאס"א מדענים מקווים לנצל את הכלי לא רק כדי לעזור להנחות צמחים בולמי פחמן על פני כדור הארץ, אלא גם כדי לחקור צמחים בחלל.
ב-Salk, הצוות השיתופי עדיין לא מוכן להתפרק – הם כבר יוצאים לאתגר חדש של ניתוח נתונים תלת מימדיים עם SLEAP. מאמצים לחדד, להרחיב ולשתף את SLEAP ו שורשי שינה ימשיך עוד שנים, אבל השימוש בו ביוזמת הצמחים הרתום של Salk כבר מאיץ את עיצובי המפעלים ועוזר למכון להשפיע על שינויי האקלים.
מחברים אחרים כוללים את לין וואנג, האנה קאריו, קימברלי אצ'גויין, מיקילה קאפס, חורחה טורס, אנג'ל איי-פריירה, אריקה מקוי, אמילי שיין, צ'ארלס קופלנד, לורן ריגל, צ'ארידימוס גאורגוסאקיס, סנגווה לי, דון ריינולדס, אייברי טלגו, חואן גונזלס, לינג ג'אנג, אשיש ראג'ורקאר, מישל רואיז, ארין דניאלס, ליזל מארה ושרי פאריאר מסאלק.
העבודה נתמכה על ידי קרן Bezos Earth, תאגיד Hess, פרויקט TED Audacious וה- המכונים הלאומיים לבריאות (RF1MH132653).
