«Наш проект был мотивирован вопросом о том, существует ли, несмотря на все разнообразие форм растений, какая-то общая форма или структура, — говорит Сакет Навлаха, доцент Центра интегративной биологии Солка и старший автор статьи. . «Мы обнаружили, что существует — и, что удивительно, вариацию в том, как ветви распределяются в пространстве, можно математически описать так называемой функцией Гаусса, которая также известна как колоколообразная кривая».Поскольку растения неподвижны, они должны находить творческие стратегии для корректировки своей архитектуры для решения экологических проблем, например, когда их затеняет сосед. Разнообразие форм растений, от возвышающихся секвойи до ползучего тимьяна, является видимым признаком этих стратегий, но Навлаха задался вопросом, не действует ли какой-то невидимый организующий принцип. Чтобы выяснить это, его команда использовала технологию высокоточного 3D-сканирования для измерения архитектуры молодых растений с течением времени и количественной оценки их роста способами, которые можно было проанализировать математически.
«Это сотрудничество возникло в результате разговора, который состоялся у нас с Сакет вскоре после его прибытия в Солк», — говорит профессор и директор лаборатории молекулярной и клеточной биологии растений Джоан Чори, которая вместе с Ховардом Х. и Марьям Р. Ньюман была председателем. доктор биологии растений, также является медицинским исследователем Говарда Хьюза и одним из соавторов статьи. «Мы смогли профинансировать наши исследования благодаря программе инновационных грантов Солка и Медицинскому институту Говарда Хьюза».Команда начала с трех ценных сельскохозяйственных культур: сорго, томатов и табака. Исследователи вырастили растения из семян в естественных условиях (тень, естественный свет, яркий свет, высокая температура и засуха).
Каждые несколько дней в течение месяца первый автор Адам Конн сканировал каждое растение, чтобы в цифровом виде фиксировать его рост. Всего Конн просканировал почти 600 растений.«Мы в основном сканировали растения, как если бы вы сканировали лист бумаги», — говорит Конн, научный сотрудник Солка. «Но в данном случае технология является трехмерной и позволяет нам запечатлеть полную форму — полную архитектуру того, как растение растет и распределяет ветви в пространстве».Цифровое представление каждого растения называется облаком точек, набором трехмерных координат в пространстве, которые можно проанализировать с помощью вычислений.
С новыми данными команда построила статистическое описание теоретически возможных форм растений, изучив функцию плотности ветвей растений. Функция плотности ветвей отображает вероятность обнаружения ветки в любой точке пространства, окружающего растение.Эта модель выявила три свойства роста: разделимость, самоподобие и гауссову функцию плотности ветвлений.
Разделимость означает, что рост в одном пространственном направлении не зависит от роста в других направлениях. По словам Навлахи, это свойство означает, что рост очень простой и модульный, что может позволить растениям быть более устойчивыми к изменениям в окружающей среде. Самоподобие означает, что все растения имеют одинаковую основную форму, даже если некоторые растения могут быть немного растянуты в одном направлении или сжаты в другом направлении.
Другими словами, растения не используют другие статистические правила для роста в тени, чем для роста при ярком свете. Наконец, команда обнаружила, что, независимо от вида растения или условий роста, данные о плотности ветвей следовали распределению по Гауссу, которое усекается на границе растения.
По сути, это говорит о том, что рост ветвей наиболее плотный около центра растения и становится менее плотным по мере удаления от колоколообразной кривой.Удивляет высокий уровень эволюционной эффективности, предполагаемый этими свойствами.
Несмотря на то, что для растений было бы неэффективно разрабатывать разные правила роста для каждого типа условий окружающей среды, исследователи не ожидали обнаружить, что растения будут настолько эффективны, чтобы развить только одну функциональную форму. Свойства, которые они определили в этой работе, могут помочь исследователям оценить новые стратегии генетической инженерии сельскохозяйственных культур.Предыдущая работа одного из авторов статьи, Чарльза Стивенса, профессора лаборатории молекулярной нейробиологии Солка, обнаружила, что те же три математических свойства действуют в нейронах мозга. «Сходство между нейронными ветвями и побегами растений поразительно, и кажется, что должна быть основная причина», — говорит Стивенс. «Вероятно, им обоим нужно покрыть территорию как можно более полно, но очень редко, чтобы они не мешали друг другу».Следующая задача команды — определить, какие механизмы на молекулярном уровне могут приводить к этим изменениям.
Навлаха добавляет: «Мы могли бы увидеть, отклоняются ли эти принципы у других сельскохозяйственных видов, и, возможно, использовать эти знания при выборе растений для повышения урожайности».