Istraživači su otkrili način da predvide pH preferencije bakterija u okolini iz brzog pogleda na njihove genome, koristeći mašinsko učenje. Predvođen stručnjacima sa Univerziteta Kolorado Boulder, novi pristup obećava da će pomoći u usmeravanju napora za ekološku obnovu, poljoprivredu, pa čak i razvoj probiotika vezanih za zdravlje.
„Znamo da u svakom okruženju postoji gomila bakterija sa važnim ekološkim funkcijama, ali njihove ekološke preferencije često ostaju nepoznate“, rekao je Noa Fierer, saradnik Kooperativnog instituta za istraživanje u oblasti nauke o životnoj sredini (CIRES) i profesor ekologije i evolucionu biologiju na CU Boulderu. „Ideja je da se koristi ova tehnika da se otkriju osnove njihove prirodne istorije.“
Razumevanje da li će određene bakterije najverovatnije napredovati u kiselim, neutralnim ili baznim sredinama samo je prvi korak, rekao je glavni autor Josep Ramoneda, gostujući naučnik CIRES-a. „Ovaj pristup možete koristiti da predvidite kako će se mikrobi prilagoditi skoro svakoj promeni životne sredine“, rekao je on. Recimo, na primer, porast nivoa mora donosi više slane vode u priobalno močvarno područje. „Možemo predvideti kako će mikrobi reagovati na ove promene u životnoj sredini“, rekao je Ramoneda.
Novi rad je objavljen 28. aprila, u časopisu Science Advances, među koautorima su i drugi iz CIRES-a i CU Bouldera, kao i kolege iz Kanade.
Mikrobi, uključujući bakterije, ključni su za funkcionisanje ekosistema; pomaže biljkama da rastu, omogućavaju kruženje hranljivih materija u jezerima, pa čak i podržavaju varenje ljudi. Ali često ih je nemoguće izolovati i rasti u laboratoriji, tako da često znamo malo o njima, rekli su Ramoneda i Fierer – osim njihovog genetskog sastava. Genetske tehnike „pecanja“ poslednjih decenija dovele su do eksponencijalno rastućih baza podataka bakterijskih genoma.
Dakle, istraživački tim se oslanjao na ono što naučnici znaju o nekoliko bakterijskih grupa, koje napreduju na jednom ili drugom određenom pH, a zatim je koristio mašinsko učenje da poveže pH preferencije tih grupa sa njihovim genetskim sastavom. Posao je uključivao sortiranje kroz genome više od 250.000 vrsta bakterija iz skoro 1.500 uzoraka tla, jezera i potoka.
„Ono što smo otkrili je da možemo zaključiti o njihovim pH preferencijama samo na osnovu genomskih podataka“, rekao je Ramoneda. Za naučnike, jedna od najneposrednijih implikacija nalaza je da bi im ono moglo pomoći da rastu kolonije izbirljivih bakterija koje nikada ranije nisu mogle da uzgajaju, tako što će im dati prvo nagađanje koji pH da koriste. Može potrajati godine da se shvati kako da se „kulture“ bakterije kako bi se mogle proučavati u laboratoriji, a metoda mašinskog učenja mogla bi učiniti taj proces daleko, daleko efikasnijim, rekao je Fierer.
Stručnjaci za poljoprivredu i šumarstvo takođe često dodaju žive bakterije kako bi „cijepili“ rastuće biljke korisnim zajednicama bakterija, rekao je Ramoneda. Sada, oni mogu dobiti brži, bolji uvid u vrste bakterija koje bi mogle pomoći u obnavljanju autohtone prerije u odnosu na borove šume, ili boljem uzgoju kukuruza ili soje, osiguravajući da će inokulanti biti prilagođeni lokalnom pH.
Zatim, tim planira da pokuša da dobije uvid u temperaturne preferencije bakterija, još jedan složen sistem koji verovatno uključuje mnogo, mnogo gena. To bi im moglo pomoći da bolje razumeju kako će zagrevanje uticati na bakterijske zajednice u tlu, na primer.
„Alternativa je pokušati ih sve uzgajati u laboratoriji, a to je bolno“, rekao je Fierer.
