绿色革命2.0:科学家利用人工智能创造碳捕捉植物

绿色革命2.0:科学家利用人工智能创造碳捕捉植物 索尔克研究所的科学家们正在利用一款名为 SLEAP 的人工智能软件来开发具有增强根系的植物,这些植物能够捕获和储存更多的碳,与全球应对气候变化的努力相一致。该工具大大提高了植物表型和基因型分析的效率和准确性,加快了有效碳封存植物的培育速度。资料来源:索尔克研究所为了设计这些拯救气候的植物,索尔克"利用植物计划"(Harnessing Plants Initiative)的科学家们正在使用一种名为SLEAP的先进的新型研究工具一种易于使用的人工智能(AI)软件,可以跟踪根系生长的多种特征。SLEAP 由索尔克研究员塔尔莫-佩雷拉(Talmo Pereira)创建,最初设计用于跟踪实验室中的动物运动。现在,佩雷拉与植物科学家、索尔克同事沃尔夫冈-布施(Wolfgang Busch)教授合作,将 SLEAP 应用于植物。SLEAP 和 sleap-roots 通过分析根的几何形状,预测植物根的不同部分如何相互连接。资料来源:索尔克研究所在发表于《植物表型组学》(Plant Phenomics)的一项研究中,Busch 和 Pereira 首次提出了一种使用 SLEAP 分析植物根系表型的新方案植物根系生长的深度和宽度、根系的庞大程度以及其他物理特性,而在使用 SLEAP 之前,对这些表型的测量非常繁琐。将 SLEAP 应用于植物已使研究人员建立了迄今为止最广泛的植物根系表型目录。此外,跟踪这些物理根系特征有助于科学家找到与这些特征相关的基因,以及多种根系特征是由相同基因决定的还是独立决定的。这样,索尔克团队就能确定哪些基因对他们的植物设计最有利。"这次合作真正证明了索尔克科学的特殊性和影响力,"佩雷拉说。"我们不只是'借用'不同学科的知识,而是真正把它们放在平等的地位上,以创造出比各部分之和更伟大的东西"。左起Talmo Pereira、Elizabeth Berrigan 和 Wolfgang Busch。资料来源:索尔克研究所在使用 SLEAP 之前,追踪植物和动物的物理特征需要耗费大量人力,从而减缓了科研进程。如果研究人员想要分析植物的图像,他们需要手动标记图像中属于植物和不属于植物的部分逐帧、逐部分、逐像素。只有这样,才能应用较早的人工智能模型来处理图像,并收集有关植物结构的数据。SLEAP 的独特之处在于它同时使用了计算机视觉(计算机理解图像的能力)和深度学习(训练计算机像人脑一样学习和工作的人工智能方法)。这两种方法的结合使研究人员能够在不逐个像素移动的情况下处理图像,而跳过中间的劳动密集型步骤,直接从图像输入跳转到定义的植物特征。第一作者 Elizabeth Berrigan 是 Busch 实验室的生物信息学分析师,她说:"我们创建了一个在多种植物类型中验证过的强大协议,它减少了分析时间和人为错误,同时强调了可访问性和易用性 ,而且不需要对实际的 SLEAP 软件进行任何修改。"在不修改 SLEAP 基线技术的情况下,研究人员为 SLEAP 开发了一个可下载的工具包,名为sleap-roots(可在此处下载开源软件)。 有了sleap-roots,SLEAP 可以处理根系的生物特征,如深度、质量和生长角度。索尔克团队在多种植物中测试了sleap-roots软件包,其中包括大豆、水稻和油菜等农作物,以及模式植物拟南芥芥科开花杂草。在测试的各种植物中,他们发现基于SLEAP的新方法优于现有方法,注释速度快1.5倍,训练人工智能模型的速度快10倍,在新数据上预测植物结构的速度快10倍,而且准确率与以前相同或更高。这些表型数据,如植物根系在土壤中长得特别深,可以通过推断了解形成这种特别深的根系的基因。SLEAP 和 sleap-roots 可自动检测整个根系结构中的地标。资料来源:索尔克研究所这一步连接表型和基因型对于索尔克的任务至关重要,即创造出能更持久地保持更多碳的植物,因为这些植物需要根系设计得更深、更强壮。实施这一精确高效的软件将使"利用植物计划"能够以突破性的便捷和速度将理想的表型与目标基因联系起来。"我们已经能够创建迄今为止最广泛的植物根系表型目录,这确实加速了我们的研究,以创造出能应对气候变化的碳捕捉植物,"索尔克大学赫斯植物科学讲座教授布施说。"得益于 Talmo 专业的软件设计,SLEAP 的应用和使用非常简单,它将成为我实验室未来不可或缺的工具。"在创建SLEAP和sleap-roots时,可访问性和可重复性是Pereira考虑的首要问题。由于软件和sleap-ro ots工具包都是免费使用的,研究人员非常期待看到sleap- roots在世界各地的应用。他们已经开始与美国国家航空航天局(NASA)的科学家讨论,希望利用该工具不仅帮助指导地球上的碳吸收植物,还能研究太空中的植物。在索尔克,合作团队还没有准备好解散他们已经开始迎接新的挑战,利用 SLEAP 分析三维数据。在未来几年中,SLEAP 和sleap-roots 的完善、扩展和共享工作仍将继续,但其在索尔克"利用植物计划"中的应用已经在加速植物设计,并帮助研究所对气候变化产生影响。编译来源:ScitechDaily ... PC版: 手机版:

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科学家揭示1.35亿年前植物-蚂蚁伙伴关系的起源

科学家揭示1.35亿年前植物-蚂蚁伙伴关系的起源 一项新研究发现,大约在 1.35 亿年前,蕨类植物和开花植物同时进化出了蜜腺,这表明它们与蚂蚁之间的互惠关系也发生了平行进化,这对了解植物进化和物种间相互作用具有重要意义。资料来源:田纳西大学诺克斯维尔分校例如,有些植物设法招募蚂蚁保镖。它们在叶子上分泌含糖花蜜,吸引蚂蚁,然后这些领地意识很强、攻击性很强的蚂蚁雇佣兵就会在"它们的"植物上巡逻,蜇咬试图吃它的食草动物。这些关系在有花植物中都有详细记载,但在不开花的蕨类植物中也有发生。这对研究人员来说是个奇怪的消息,因为长期以来人们一直认为蕨类植物缺乏进行这种复杂的生物互动的蜜腺。UT生态学与进化生物学系助理教授雅各布-苏伊萨(Jacob Suissa)与康奈尔大学的同事,包括蕨类植物专家李菲伟(Fay-Wei Li)和蚂蚁专家科里-莫罗(Corrie Moreau)合作,研究这种现象是如何在数千年间发展起来的。他们最近在《自然通讯》(Nature Communications)上发表了关于这种物种间合作关系的进化时间表和潜在因素的研究成果。"这项工作的新内容有两个方面,"苏伊萨解释说。"首先,我们发现蜜腺产生含糖花蜜以吸引蚂蚁保镖的结构在蕨类植物和开花植物中的进化时间大致相同"。这发生在大约 1.35 亿年前,与白垩纪植物-动物联合体的兴起相吻合。苏伊萨说:"考虑到这是蕨类植物进化史上非常晚的时期,距它们的起源已经过去了近 2 亿年,这个时间点非常壮观。但它在开花植物进化史上却非常早,几乎是在白垩纪开花植物起源之初。"第二个新元素是这一切是如何发生的。蕨类植物最初是陆生植物,生长在森林地面上。大约在 6000 万年前的新生代,它们发生了重大转变,成为附生植物或树栖植物,也就是说,他们在成长过程中学会了一些新习惯。苏伊萨说:"我们发现,当蕨类植物离开森林地面,进入树冠,成为附生植物、攀援植物或树状蕨类植物时,它们利用了现有的蚂蚁与开花植物之间的相互作用,进化出了蜜腺。"这两种植物的生态和进化史呈现出一种奇特的动态。蕨类植物和开花植物是在 4 亿多年前从一个共同祖先分化而来的,但在蜜腺进化和蚂蚁-植物互利交换的同时,蕨类植物和开花植物也取得了长足进步。这表明,可能有一些'生命规则'支配着非花蜜腺和蚂蚁-植物互惠关系的进化。这项工作可以为生态、发育或基因组分析提供进化框架或背景,从而有助于未来的研究。编译来源:ScitechDaily ... PC版: 手机版:

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环保技术新突破:科学家利用植物纤维素制成新型聚合物 科学家们设计出了一种利用纤维素生产可回收且稳定的聚合物的方法,为传统塑料提供了一种可持续的替代品。这一研究成果为生产环保材料提供了新的可能性。上图为本研究开发的新型可回收聚合物制成的透明薄膜。资料来源:Feng Li他们开发出了一种方便、多用途的方法,利用从植物纤维素中提取的化学物质制造各种聚合物;最重要的是,这些聚合物可以完全回收利用。该方法发表在《ACS Macro Letters》杂志上。纤维素是植物生物质中最丰富的成分之一,是所有植物细胞周围坚韧细胞壁的关键部分。纤维素很容易从稻草和锯末等植物废料中获取,因此,将纤维素用作聚合物生产的原料不会减少用于粮食生产的农业用地。纤维素是一种长链多糖聚合物,即由多个糖基(特别是葡萄糖)通过化学键连接而成。为了制造新型聚合物,北海道研究小组使用了两种市售的小分子,即由纤维素制成的左旋葡糖烯酮(LGO)和二氢左旋葡糖烯酮(Cyrene)。他们开发了新颖的化学工艺,将 LGO 和 Cyrene 转化为各种非天然多糖聚合物。通过改变聚合物的精确化学结构,可以生成不同的材料,用于各种可能的应用。"我们面临的最大挑战是控制将较小单体分子连接在一起的聚合反应,以及获得对普通应用足够稳定的多糖材料,同时还能在特定化学条件下被分解和回收。"左起研究小组的佐藤俊文、水上雄太、李锋和矶野拓也。图片来源:李锋李补充说,研究过程中最大的惊喜是他们制作的聚合物薄膜具有很高的透明度,这对于这些聚合物似乎最适合的专业应用来说可能至关重要。另一位通讯作者 Toshifumi Satoh 教授补充说:由于这些材料相当坚硬,可能难以用作塑料袋等柔性塑料材料,因此我认为它们更适合用作光学、电子和生物医学应用领域的高性能材料。世界各地的其他研究小组也在探索用植物制造塑料替代聚合物的潜力,其中一些"生物塑料"已经可以在市场上买到,但佐藤的研究小组为这一快速发展的领域增添了一个重要的新机会。研究小组现在计划探索更多的可能性,但可行的结构变化非常多,因此他们希望与计算化学、人工智能和自动合成方面的专家联手探索这些选择。"我们希望这项工作能开发出多种有用的非天然多糖聚合物,使其成为从生物质到高效回收的可持续合成闭环的一部分。"编译自:ScitechDaily ... PC版: 手机版:

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