Исследователи из Вирджинии изучают новый подход к мониторингу присутствия и угрозы грибных болезней сои, который сочетает в себе доступные ловушки для спор с секвенированием ДНК и технологией машинного обучения. Совет по соевым бобам штата Вирджиния финансирует применение этого подхода к соевым бобам.
«Наша цель — создать сеть наблюдения, которая будет отслеживать, как споры патогенов растений перемещаются по Вирджинии. Обмен этой информацией с фермерами позволит им узнать, какие болезни могут появиться на их полях, и поможет оптимизировать применение и сроки применения фунгицидов», - говорит Юань Цзэн, доцент Технологического института Вирджинии.
Она объясняет, что традиционный мониторинг спор использует дорогие ловушки для улавливания спор, которые эксперты затем могут идентифицировать и подсчитать под микроскопом. Ее команда начала тестирование более эффективного и экономически выгодного метода во время вегетационного периода 2023 года.
Во-первых, команда модифицировала ловушки для спор, используя вращающийся рычаг, материалы для которого стоят около 400 долларов, что составляет всего 10% стоимости традиционной ловушки для спор Буркхарда. В новой ловушке используются смазанные стерильные стержни, прикрепленные к вращающемуся рычагу на двух уровнях для улавливания спор грибов. Один рычаг установлен на высоте около 1,8 метра, а другой — всего на высоте 40 сантиметров над поверхностью почвы.
«Вращающиеся рычаги создают небольшую аэродинамическую трубу. Мы установили их на двух уровнях, потому что скорость ветра варьируется в зависимости от времени года и развития полога. Нижнее плечо лучше улавливает болезнетворные микроорганизмы, которые зимуют в почве или на пожнивных остатках, когда они начинают путешествовать», - объясняет Цзэн.
Фото: Юань Цзэн.
Стержни подвергаются автоклавированию, затем смазываются и отправляются на улавливание вредоносных спор, перемещающихся по воздуху на полях. После посадки сои исследователи установили по две ловушки на каждом контролируемом поле в 14 округах Вирджинии, а также на метеостанциях для мониторинга условий окружающей среды. Начиная с момента посадки, они собирали палочки каждые две недели для анализа грибных популяций на тестовых полях.
Чтобы определить, какие грибные споры распространяются по воздуху, команда Цзэн извлекает ДНК всех микроорганизмов, обнаруженных на стержнях в каждой ловушке для спор. Материал загружается в секвенатор, который всего за несколько дней определяет идентичность различных фрагментов ДНК всех присутствующих организмов, включая споры грибов.
«Этот метагеномный подход идентифицирует все в воздухе, поэтому мы получаем более полную картину потенциальных угроз заболеваний. Мы уже знаем геномы многих распространенных патогенов, поэтому можем быть уверены в их идентификации с помощью этого процесса. Мы обнаружили очень разнообразные популяции патогенов, вызывающих заболевания сои, в том числе лягушачью пятнистость листьев, церкоспорозную гниль листьев, ризоктониозную корневую и стеблевую гниль, альтернариозную пятнистость листьев и многое другое».
Чтобы соотнести наличие спор с давлением болезни, команда собрала оценки тяжести заболевания, чтобы определить уровни устойчивости к болезням сортов сои, посаженных на каждом поле. Эта информация, наряду с данными метеостанций, может повлиять на то, как фермеры решают потенциальные проблемы с болезнями.
«Мы используем машинное обучение, чтобы понять, как меняются популяции патогенов в зависимости от погодных условий и роста урожая. Пологи сельскохозяйственных культур создают микроклимат, который влияет на такие факторы, как влажность листьев, что, в свою очередь, влияет на то, когда и как споры грибов прорастают и проникают в листья», объясняет Цзэн.
Исследователи считает, что итоговые результаты прошлого, 2023 года, доказали эффективность данного способа мониторинга для прогнозирования заболеваний сои.
«Например, наши ловушки улавливали споры Cerospora sojina, вызывающего лягушачью пятнистость листьев сои, за 47 дней до того, как споры, а затем и симптомы появились на листьях. Обладая подробной информацией о погоде, мы сможем предсказать горячие точки ятнистости листьев и помочь фермерам рассчитать время применения фунгицидов сразу после появления спор, когда они начнут поражать урожай», поясняет Цзэн.
«В выявленных горячих точках фермеры могут посадить культуру, не являющуюся хозяином, или выбрать устойчивый сорт. Они также могут использовать данные о погоде, чтобы изменить сроки посева и собрать урожай на этом поле раньше или позже, избегая попадания урожая на уязвимую стадию, когда вероятно время вспышки заболевания. Они также могли бы рассчитать время применения фунгицидов, чтобы снизить тяжесть заболевания до уровня ниже порогового уровня, чтобы свести к минимуму использование фунгицидов и максимизировать урожайность», - говорит Цзэн.
Поскольку эта модель проверена и усовершенствована, она стремится сделать данные доступными для фермеров в интернете и, заглядывая в будущее, полагает, что ДНК спор может предоставить еще больше информации, например, о том, обладает ли популяция возбудителей устойчивостью к фунгицидам. Помимо сои исследование включает культуры кукурузы и табака для планирования устойчивой агросистемы.
Источник: Virginia Polytechnic Institute and State University.
Заглавное фото: Медведева Анна, AgroXXI.ru.
