Ученые из Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (СПбПУ) разработали новую математическую модель для прогнозирования экономических показателей сельскохозяйственных культур.

Это может помочь селекционерам получить растения максимально хорошего качества. Результаты исследования были представлены на пятой конференции «Генетика, геномика, биоинформатика и биотехнология растений» (PlantGen2019), а также опубликованы в BMC Genetics при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, проект 18-29-13033.

«Мы разработали новую математическую модель для прогнозирования фенотипических признаков сельскохозяйственных культур как функционального генотипа», — отмечает Мария Самсонова, заведующая лабораторией математической биологии и биоинформатики СПбПУ. Она добавила, что такие модели в сельском хозяйстве называются моделями геномной селекции. Создать новый сорт растений очень сложно, обычно это занимает 10-12 лет. Используя модели геномной селекции, этот процесс можно ускорить в несколько раз. «Наша математическая модель, основанная на методах машинного обучения, работает лучше современных аналогов, поскольку содержит значительно меньшее количество параметров».

В испытании была использована соя. Были проанализированы высота растения, количество семян, качество урожая, а также содержание белка и масла в семенах.

«Для селекционеров очень важен отбор родительских растений, способных давать качественное потомство, — говорит Анна Иголкина, инженер лаборатории математической биологии и биоинформатики СПбПУ. «Из-за небольшого количества параметров в нашей модели мы можем ранжировать племенные пары в соответствии с качеством потомства и отобранными продвинутыми родительскими парами, представляющими новых потенциально интересных доноров желаемых признаков».

Источник: www.english.spbstu.ru