Génszerkesztéssel alakítanák át a növényeket, hogy a precíziós technológiával végzett gyomirtás során a gépek könnyebben meg tudják különböztetni a haszonnövényeket a gyomoktól.
2024. május 21.
Génszerkesztési technikákkal olyan tulajdonságokat adhatunk a termesztett növényeknek, amelyek lehetővé teszik, hogy a gépi tanulással betanított gyomirtó robotok vizuálisan könnyebben felismerjék azokat – írták a kutatók a Trends in Plant Science című folyóiratban megjelent cikkükben.
Ez ugyanis egy fenntartható megoldás lehet a termesztésbe vont fajok vad rokonainak kordában tartásához a szántóföldön – írja a Phys.org.
A módszer egyesítené a genomszerkesztésben és a mesterséges intelligenciában rejlő lehetőségeket – emelték ki a kutatók, akiket Michael Palmgren, a Koppenhágai Egyetem növény- és környezettudósa vezetett.
A növények nemesítése több ezer év alatt, aprólékos szelekcióval valósult meg. Ma már a genetikának köszönhetően azonban sok olyan gént ismerünk, mely az őseink által kiválasztott, értékes tulajdonságok kialakulásáért felelősek. Ezért egy új, vagy „de novo” haszonnövény előállítása génszerkesztéssel jóval gyorsabb. Már vannak olyan törekvések, hogy a vadon élő, környezeti stresszhelyzeteket jobban toleráló növényekben az ellenállóságért felelős géneket „átültessék” termesztett társaikba.
„A végső cél az, hogy olyan újszerű növénykultúrákat termesszünk, amelyek környezetvédelmi szempontból fenntarthatóak, nagy hozamúak és elősegítik a ökobarát mezőgazdasági gyakorlatokat” – írják a kutatók.
A de novo haszonnövények azonban valószínűleg nagyon fognak hasonlítani vadon élő társaikra, ami kihívást jelentene a gyomirtásban.
Az egyik lehetőség az lenne, hogy herbicid-rezisztenciagéneket juttatnának a de novo növénybe, majd gyomirtó szerekkel kezelnék le a táblákat. Ehelyett a kutatók azt javasolják, hogy a géntechnológiát párosítsák a mesterséges intelligencia képességeivel. Ezzel vizuálisan meg lehet különböztetni az új, ellenállóbb haszonnövényeket vad rokonaiktól, ami megkönnyíti a gyomirtó robotok munkáját.
Egészségesebbek is lehetnek a színes növények
A kutatók azt javasolják, hogy növények saját genomját módosítsák, ezzel elkerülve az idegen gének használatát (transzgenezis).
Olyan pigmentek termelésére lehetne „programozni” az új fajtákat, melyek egyébként is megtalálhatók a növényekben. Ilyen például az antocianin, mely a vörös, lila és kék színekért felelős a káposztában, áfonyában.
A másik színanyag-jelölt a karotinoidok csoportja, ami a sárga, narancssárga és vöröses árnyalatokért felelős – például a sárgarépánál és a paprikánál.
A répában is megtalálható karotinoidok használatával színesebbé válhatnak a szántóföldi növények. Ezzel a gyomirtást végző robot könnyebben felismeri, és egészségesebb is lehet a termés
Ráadásul ezek a pigmentek nemcsak a növények külsejét változtatnák meg, de jótékonyan hatnának az emberi egészségre is. Az antociánokban gazdag növények jobban ellenállnak a kártevőknek, gombás és bakteriális fertőzésnek, toleránsabbak a nehézfém-szennyezéssel és egyéb környezeti stresszel szemben. A karotinoidok pedig az emberek számára az A-provitamin egyik fontos forrásai.
Az antociánokban gazdag fajták nemcsak a haszon növények és a gyomok megkülönböztetésének egyszerűbb módját kínálják, hanem a termesztésük is könnyebb lehet, valamint egészségügyi előnyökkel is járhatnak – írták a kutatók.
Alternatív – vagy kiegészítő – megoldásként a kutatók azt is felvetették, hogy a levelek alakjáért felelős géneket is befolyásolni lehetne. Ezzel még inkább elválik a vad és termesztett alakok morfológiája. Sőt, akár a magok színét vagy alakját is manipulálni lehet géntechnológia segítségével, ami a betakarítás utáni válogatást segíti elő.
További kutatásokra van azonban szükség annak vizsgálatához, hogy ezek a változtatások hatással lennének-e a növények életképességére,. Például hogy a pigmentek befolyásolják-e a növények fotoszintézisét vagy ellenálló képességét. Emellett azt is vizsgálni kell, hogy a gyomirtó robotokat milyen módszerrel lehet betanítani az ilyen új, de novo növények felismerésére.
Forrás: Phys.org; Magyar Mezőgazdaság/ Tóth-Gál Enikő
Fotó: This_is_Engineering
