Учёные НИУ «БелГУ» создали нейросетевую модель, которая позволит вырастить лекарственные растения в авторежиме
Результатом междисциплинарного проекта авторского коллектива программистов и биотехнологов стало создание комплекса нейросетевых моделей, позволяющих оптимизировать важнейшие этапы процесса микроклонального размножения растений
Благодаря совместному проекту учёных института инженерных и цифровых технологий и института фармации, химии и биологии Белгородского государственного университета стало возможным эффективное моделирование процессов микроклонального размножения растений, являющихся источниками биологически активных веществ. Созданная программистами нейросетевая модель позволит биотехнологам без проведения дорогостоящих натурных опытов в автоматизированном режиме определять необходимый состав питательных сред для выращивания растений в условиях микроклонального размножения (in vitro).
– Чтобы вырастить здоровое, а главное, отвечающее нужным характеристикам растение, очень важно подобрать оптимальный компонентный состав питательных сред, поскольку питательная среда является самым важным компонентом процесса микроклонального размножения. И если раньше мы в процессе длительного эксперимента подбирали оптимальную питательную среду для последующего выращивания растений, то сегодня нейросетевая модель сама выполняет эту операцию за короткий промежуток времени, - поясняет заведующая лабораторией биотехнологии растений, доктор биологических наук, профессор Ирина Батлуцкая.
В качестве материала учёные использовали луговой шалфей, растение семейства губоцветных, куда входит мята перечная и другие лекарственные травы, обладающее антибактериальными, противовоспалительными и другими полезными свойствами и произрастающие в Белгородской области. Полученные проростки растений культивировали на 11 модифицированных питательных средах разного состава для получения полноценных мини-растений in vitro.
На основе экспериментальных данных программисты разработали нейросетевую модель, являющуюся своеобразным нейровычислителем, который управляет входными параметрами – концентрациями фитогормонов в различных сочетаниях – для получения заданных характеристик лекарственного растения на выходе, в частности, длины стебля, количества листьев, цвета. Учёные выявили, что оптимальной для выращивания шалфея является среда MS3, поскольку именно она обладает необходимым сочетанием фитогормонов. При её использовании растения отличаются большим числом появившихся листьев, более развитой корневой системой и более жизнеспособным состоянием. По мнению доктора технических наук, профессора НИУ «БелГУ» Ольги Иващук, предложенный нейросетевой подход к решению задачи автоматизированного управления процессом культивирования in vitro растений и оптимизации параметров питательной среды позволит существенно сократить временные и финансовые ресурсы при выращивании лекарственных растений в условиях микроклонального размножения.
Как отметила профессор Ирина Батлуцкая, IT-специалисты внесли неоценимый вклад в совершенствование процесса микроклонального размножения.
- Выполненный проект в рамках госзадания позволил междисциплинарно объединить те направления, которые на выходе дали очень важный результат. Это современный подход к научно обоснованному управлению на основе технологий интеллектуального моделирования, обеспечение оптимизации процесса, меньшего расхода дорогостоящих фитогормонов. Мы получили управляемый контроль над экологическими факторами, температурным режимом, отсутствием пестицидов. И сегодня мы имеем возможность культурально размножать лекарственные растения, чтобы они начинали продуцировать те вещества, которые при определённых обработках могут явиться самостоятельной фармацевтической субстанцией, - прокомментировала результаты и перспективы исследований Ирина Витальевна.
С подробными результатами исследований учёных Белгородского государственного университета можно ознакомиться, перейдя по ссылкам: 1 , 2
18.11.2019
<< Назад к списку | | Просмотров: 1733 |
Войти, чтобы оставить комментарий.