Оставить отзыв
Организация
Отзыв
Научно-исследовательская лаборатория «Цифровые технологии для агробиологии» (ЦТдА) НЦМУ СПбПУ
Руководитель
Самсонова Мария Георгиевна
заведующий научно-исследовательской лабораторией, доктор биологических наук, профессор
Ведущие ученые
Общая численность сотрудников – 15, из них молодых исследователей (до 39 лет) – 6, иностранных исследователей – 1.
Область научных исследований
Биоинформатика – наука, основная задача которой – разработка алгоритмов и программ для обработки и анализа данных, сгенерированных экспериментальной молекулярной биологией. Системная биология – наука, изучающая биологические объекты как систему составляющих их компонент – молекул и клеток. В числе важнейших инструментов системной биологии – математическое моделирование, применяющееся для предсказания и описания динамики системы в терминах дифференциальных уравнений. Средствами математики решаются задачи визуализации данных и их хранения (формирование баз данных).
Основной интерес ученых ЦТдА сконцентрирован в области омиксных данных – больших данных, которые продуцируют новые современные технологии: геномика (совокупность генов и генетических элементов организмов), протеомика (набор белков в клетках организмов), метаболомика (совокупность метаболитов, являющихся конечным продуктом обмена веществ в клетке, ткани, органе или организме).

Указанные передовые технологии используются в медицине и сельском хозяйстве. НИЛ ЦТдА специализируется на анализе агробиологических данных, генерируемых компьютерной и экспериментальной («мокрой» – wet lab) лабораториями.

Направления исследований НИЛ:

  • цифровые технологии прогнозирования потребительских свойств сельскохозяйственных растений и животных на основе композиции генетических маркеров с учетом влияния факторов климата и реального производства;
  • полногеномный поиск ассоциаций и изучение механизмов устойчивости льна к фузариозному увяданию;
  • использование больших геномных и пост-геномных данных для оптимизации селекции сельскохозяйственных культур;
  • механизм устойчивого формирования периодического паттерна дифференцировки клеток в глазном диске дрозофилы.
Ключевые цели и задачи
Исследования лаборатории направлены на разработку алгоритмов и методов, которые позволят селекционерам выводить новые линии, сорта растений с заданными свойствами. Для получения необходимых свойств исследователями используется естественная вариабельность растений в природе, для чего применяется современная технология генного редактирования CRISPR/Cas – с ее помощью возможна модификация фрагментов генома без внесения бактериального вектора, что не является генетической модификацией. Сотрудники лаборатории анализируют геномы и находят варианты, которых нет в сортах рассматриваемых растений, но которые способны включаться в эти сорта, улучшая их признаки (повышение урожайности, устойчивости к засухе и проч.).

С соответствующими разработками лаборатория ЦТдА участвовала в ряде федеральных целевых программ (ФЦП), выполняла исследования по грантам РНФ и РФФИ. Так, с помощью геномных данных сотрудники НИЛ ЦТдА смогли описать, как происходило одомашнивание и распространение нута (бобовая культура). Большинство сельскохозяйственных культур одомашнено в так называемом «плодородном полумесяце» (Ирак, Месопотамия, Вавилон и др.); методы анализа генома и математического моделирования позволили реконструировать пути распространения нута, а также выяснить, какой геном чистый, какой содержит примесь другого генома и какие районы обменивались между собой участками генома.
Особое место в работе лаборатории ЦТдА уделено изучению такого механизма, как метилирование. Различия между организмами обусловлены набором нуклеотидов, из которых состоит ДНК, а наиболее крупные изменения – выпадением или вставкой определенного участка ДНК. Лаборатория занимаемся изучением таких структурных изменений, созданием метода детекции геномных участков и его дальнейшим внедрением в полевых условиях.

Лаборатория использует геномную селекцию, проводя выборку растений, создавая их математические модели, способные предсказать признаки растений по генотипу. Машинное обучение в сельском хозяйстве сокращает время получения новых линий растений до трех раз, обеспечивая снижение трудозатрат и экономию финансовых ресурсов.

Таким образом, в программе НЦМУ перед лабораторией «Цифровые технологии для агробиологии» стоят следующие прикладные задачи:

  • получение новых линий, создание растений с заданными потребительскими качествами;
  • создание модели предсказания фенотипических свойств растений, исходя из генотипа;
  • регуляция, бисульфитное секвенирование;
  • перспективные исследования, в первую очередь посредством цифровых технологий, продиктованные реалиями современной науки и развития биологии и биоинформатики.
Примеры исследований
Выработка стратегии длительного контроля фузариозного увядания льна. Геном возбудителя этой болезни гриба F. oxysporum f. sp. lini до сих пор не исследован, как и молекулярные механизмы инфицирования растения. Используются методы геномики и биоинформатики для контроля заболевания путем подбора оптимальных комбинаций генов устойчивости
Применение математических методов анализа больших данных и моделирования для ускорения селекции растений, в частности сои, и создания новых сортов. Работа поддержана грантом RFMEFI57517X0136 ФЦП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники» и ведется совместно с Всероссийским институтом генетических ресурсов растений, Сколтехом и ООО «Соевый комплекс» (индустриальный партнер)
Изучение экспрессии генов –одного из важнейших процессов в клетках всех организмов, в результате которого информация, заложенная в гене, считывается и реализуется в виде продуктов экспрессии (молекул мРНК и белков). Для описания соответствующих процессов разрабатывается стохастическая модель, которая применяется на экспериментальных данных, полученных из развивающихся эмбрионов мушки дрозофилы
Некоторые публикации
  • Kanapin A., Samsonova A., Rozhmina T., Bankin M., Logachev A., & Samsonova M. (2020). The Genome Sequence of Five Highly Pathogenic Isolates of Fusarium oxysporum f. sp. lini. Molecular plant-microbe interactions: MPMI, 33(9). P. 1112–1115 (https://doi.org/10.1094/MPMI-05-20-0130-SC) (IF = 3.603, Q1);
  • Gursky V., Pavlinova P., Samsonova M. Dynamical Modeling of the Core Gene Network Controlling Transition to Flowering in Pisum sativum // Frontiers in Genetics, 2021 (https://doi.org/10.3389/fgene.2021.614711) (Q1);
  • Igolkina A., & Meshcheryakov G. (2020). Semopy: A python package for structural equation modeling. Structural Equation Modeling, 27(6). P. 952–963 (https://doi:10.1080/10705511.2019.1704289) (Scopus Q1);
  • Brooke C. G., Roque B. M., Shaw C., Najafi N., Gonzalez M., Pfefferlen A., ... Hess M. (2020). Methane reduction potential of two pacific coast macroalgae during in vitro ruminant fermentation. Frontiers in Marine Science, 7. (https://doi:10.3389/fmars.2020.00561) (Scopus Q1);
  • Ithnin M., Vu W. T., Shin M., Suryawanshi V., Sherbina K., Zolkafli S. H., ... Singh R. (2020). Genomic diversity and genome-wide association analysis related to yield and fatty acid composition of wild american oil palm. Plant Science (https://doi:10.1016/j.plantsci.2020.110731) (Scopus Q1);
  • Ting N, Sherbina K., Khoo J., Kamaruddin K., Chan P., Chan K., ... Singh R. (2020). Expression of fatty acid and triacylglycerol synthesis genes in interspecific hybrids of oil palm. Scientific Reports, 10(1) (https://doi:10.1038/s41598-020-73170-5) (Scopus Q1);
  • Wade R., Augyte S., Harden M., Nuzhdin S., Yarish C., & Alberto F. (2020). Macroalgal germplasm banking for conservation, food security, and industry. PLoS Biology, 18(2) (https://doi:10.1371/journal.pbio.3000641) (Scopus Q1);
  • Brooke C. G., Roque B. M., Shaw C., Najafi N., Gonzalez M., Pfefferlen A., ... Hess M. (2020). Methane reduction potential of two pacific coast macroalgae during in vitro ruminant fermentation. Frontiers in Marine Science, 7 (https://doi:10.3389/fmars.2020.00561) (Scopus Q1);
  • Igolkina A. A., Meshcheryakov G., Gretsova M. V., Nuzhdin S. V., & Samsonova M. G. (2020). Multi-trait multi-locus SEM model discriminates SNPs of different effects. BMC Genomics, 21 (https://doi:10.1186/s12864-020-06833-2) (Scopus Q2);
  • Ithnin M., Vu W. T., Shin M., Suryawanshi V., Sherbina K., Zolkafli S. H., ... Singh R. (2020). Genomic diversity and genome-wide association analysis related to yield and fatty acid composition of wild american oil palm. Plant Science (https://doi:10.1016/j.plantsci.2020.110731) (Scopus Q1);
  • Ting N., Sherbina K., Khoo J., Kamaruddin K., Chan P., Chan K., ... Singh R. (2020). Expression of fatty acid and triacylglycerol synthesis genes in interspecific hybrids of oil palm. Scientific Reports, 10(1) (https://doi:10.1038/s41598-020-73170-5) (Scopus Q1);
  • Kozlov K., Sokolkova A., Lee C., Ting C., Schafleitner R., Bishop-von Wettberg E., ... Samsonova M. (2020). Dynamical climatic model for time to flowering in vigna radiata. BMC Plant Biology, 20 (https://doi:10.1186/s12870-020-02408-1) (Scopus Q1);
  • Sokolkova A., Bulyntsev S. V., Chang P. L., Carrasquilla-Garcia N., Igolkina A. A., Noujdina N. V., ... Samsonova M. G. (2020). Genomic analysis of Vavilov's historic chickpea landraces reveals footprints of environmental and human selection. International Journal of Molecular Sciences, 21(11) (https://doi:10.3390/ijms21113952) (Scopus Q1);
  • Sokolkova A., Burlyaeva M., Valiannikova T., Vishnyakova M., Schafleitner R., Lee C., ... Bishop-von Wettberg E. (2020). Genome-wide association study in accessions of the mini-core collection of mungbean (vigna radiata) from the world vegetable gene bank (taiwan). BMC Plant Biology, 20 (https://doi:10.1186/s12870-020-02579-x) (Scopus Q1);
  • Kozlov K., Sokolkova A., Lee C., Ting C., Schafleitner R., Bishop-von Wettberg E., ... Samsonova M. (2020). Dynamical climatic model for time to flowering in vigna radiata. BMC Plant Biology, 20 (https://doi:10.1186/s12870-020-02408-1) (Scopus Q1);
  • Sokolkova A., Bulyntsev S. V., Chang P. L., Carrasquilla-Garcia N., Igolkina A. A., Noujdina N. V., ... Samsonova M. G. (2020). Genomic analysis of Vavilov's historic chickpea landraces reveals footprints of environmental and human selection. International Journal of Molecular Sciences, 21(11) (https://doi:10.3390/ijms21113952) (Scopus Q1);
  • Kozlov K., Sokolkova A., Lee C., Ting C., Schafleitner R., Bishop-von Wettberg E., ... Samsonova M. (2020). Dynamical climatic model for time to flowering in vigna radiata. BMC Plant Biology, 20 (https://doi:10.1186/s12870-020-02408-1) (Scopus Q1).
СМИ о научно-технологическом центре
Регистрация на мероприятие
Отправляя данные, вы соглашаетесь с нашей Политикой конфиденциальности