O aprendizado de máquina revela ‘genes importantes’ na agricultura

máquina revela 'genes importantes'

Abordagem usando princípios evolutivos identifica genes que permitem que as plantas cresçam com menos fertilizantes

Um novo estudo identifica genes que permitem que as plantas cresçam com menos fertilizantes.

O aprendizado de máquina, um tipo de inteligência artificial usado para detectar padrões em dados, pode localizar “genes de importância” que ajudam as safras a crescer com menos fertilizantes, de acordo com um estudo financiado pela National Science Foundation dos Estados Unidos publicado na Nature Communications . Ele também pode prever características adicionais em plantas e resultados de doenças em animais, ilustrando suas aplicações além da agricultura.

“Este é um excelente exemplo de como os cientistas lideram o uso de IA e abordagens computacionais de ponta para acelerar a tradução de pesquisas genômicas básicas de plantas e descobertas para o campo”, disse Diane Okamuro, diretora de programa da Divisão de Sistemas Organismais Integrativos.

Usar dados genômicos para prever resultados na agricultura e na medicina é uma promessa e um desafio para a biologia de sistemas. Os pesquisadores têm trabalhado para determinar a melhor forma de usar a vasta quantidade de dados genômicos disponíveis para prever como os organismos respondem às mudanças na nutrição, toxinas e exposição a patógenos – o que por sua vez informaria o melhoramento das colheitas, prognóstico de doenças, epidemiologia e saúde pública.

Mas prever com precisão esses resultados complexos na agricultura e na medicina a partir de informações em escala de genoma continua sendo um desafio significativo.

“Nós mostramos que focar em genes cujos padrões de expressão são evolutivamente conservados entre as espécies aumenta nossa capacidade de aprender e prever ‘genes importantes’ para o desempenho de crescimento de culturas básicas, bem como resultados de doenças em animais”, disse Gloria Coruzzi, de Nova York da Universidade Centro de Genômica e Biologia de Sistemas e autor sênior do papel.

Os pesquisadores conduziram experimentos que validaram oito fatores principais de transcrição como genes importantes para a eficiência do uso do nitrogênio. Eles mostraram que a expressão gênica alterada em Arabidopsis e no milho pode aumentar o crescimento das plantas em solos com baixo teor de nitrogênio, que eles testaram em laboratório na NYU e em campos de milho na Universidade de Illinois.

Compartilhe