HAIKOU – Китайски изследователи разработиха първия в света триизмерен пространствено-времеви клетъчен атлас, който проследява целия жизнен цикъл на растеж на ориза.
Епохалните констатации, публикувани онлайн във вторник в международното списание Cell, разрешават дългогодишни затруднения в наблюдението и разбирането как оризовите клетки растат, делят се и се координират, за да оформят реколтата.
Воден от Националната лаборатория Yazhouwan, базирана в южнокитайската провинция Хайнан, консорциум от 12 изследователски институции, включително китайската биотехнологична фирма BGI-Research и Huazhong Agricultural University, изградиха 3D пространствено-времеви клетъчен атлас, обхващащ цялото пътуване на ориза, от покълването на семената до цъфтежа и пълненето на зърното. Ресурсът подкрепя бъдещи усилия за подобряване на качеството на зърното, според екипа.
Използвайки широко култивирания сорт японски ориз Zhonghua 11 като обект на изследване, учените интегрираха самостоятелно разработени пространствени омики, едноклетъчни омики и технологии за секвениране с висока производителност, за да изградят цялостен атлас на оризови клетки.
Покривайки 10 вида оризови органи и тъкани и 61 непрекъснати етапа на развитие, атласът е изграден върху повече от 850 000 висококачествени набора от данни с едно ядро и над 340 000 единици пространствени данни. Екипът прецизно идентифицира и анотира 119 клетъчни типа и 133 клетъчни подтипа, като успешно съчетава молекулярните характеристики на всяка клетка с нейното пространствено местоположение и динамични промени в етапите на растеж.
Атласът с висока разделителна способност позволява на изследователите да наблюдават визуално и систематично как различните оризови клетки си сътрудничат и се самоорганизират, за да образуват цялостно растение, предлагайки безпрецедентен инструмент за декодиране на механизмите за развитие на ориз.
За по-нататъшна подкрепа на глобалните изследвания на ориза, екипът също така разработи едноклетъчен основен модел за ориз, който позволява ефективна идентификация, сравнение и повторно използване на масивни omics данни, осигурявайки жизненоважна техническа поддръжка за идентифициране на ключови функционални гени и напредък в иновативни, прецизни изследвания за отглеждане на ориз.