Заведующая лабораторией селекции гибридного подсолнечника ВНИИМК, кандидат биологических наук Оксана Михайловна Борисенко стала участником программы повышения квалификации «Цифровые технологии селекции растений», организованной на базе Российского государственного аграрного университета – МСХА им. К.А. Тимирязева. Опытом по автоматизации селекционных процессов с участниками обучения поделился представитель китайской компании HC Scientific (HCSCI) Ванг Минсью.
В ходе образовательных лекций обсудили широкие возможности использования беспилотных летательных аппаратов, а также спутниковых снимков, современные способы работы с биоматериалом, особенности применения микроскопии, зондов, спектральных, мульти- и гиперспектральных камер при исследовании растительных организмов. Отдельное внимание было уделено уже хорошо отработанной в Китае технологии секвенирования с помощью жидких чипов (микрофлюидные технологии), позволяющих проводить тысячи реакций в микрокаплях-эмульсиях, обеспечивая высокую скорость, точность и низкий расход дорогих реактивов. Технология применяется для быстрого поиска сотен тысяч генетических маркеров, ускоряя отбор растений с ценными признаками в 3–5 раз.
С представителями российских компаний – Еленой Григорьевой из «Бластим» и Михаилом Будылиным из НПО «Гавриш» – участники образовательной программы обсудили современное состояние молекулярной биологии и биоинформатики. Рассмотрели типы мутаций, наиболее эффективные методы для их выявления и работы с каждой из них. Большое внимание уделили технологиям сбора материала для секвенирования.
– Как в любой системе, неправильно собранный первичный материал может дать некорректные выводы. Чтобы ДНК не деградировала, работать с образцами для исследования необходимо оперативно: после срезания листа ферменты, расщепляющие ДНК, ведут к полной ее деградации уже через 60 минут при температуре +25 °C, поэтому материал следует либо замораживать, либо срочно доставлять в лабораторию. Для селекционера понимание механизмов предстоящей работы с биоматериалом позволяет выстроить четкий алгоритм действий еще на этапе полевых работ. В целом, полученные в ходе обучения знания способствуют созданию более прогнозируемой и плодотворной работы с молекулярными генетиками и биоинформатиками, – отмечает Оксана Михайловна.