لوجان ، يوتا - أحد الحلول للعديد من التحديات الزراعية - الجفاف الناجم عن تغير المناخ ، والأراضي الصالحة للزراعة الأقل ، وانخفاض جودة المياه ، على سبيل المثال لا الحصر - هو تطوير أسمدة أكثر ذكاءً. لا تهدف هذه الأسمدة إلى تغذية النبات فحسب ، بل تهدف أيضًا إلى زيادة التأثيرات الإيجابية لبكتيريا التربة على النبات. قد يكون الاستفادة من ميكروبيوم النبات هو الطبقة الإضافية التي تحتاجها المحاصيل الدفاعية للنمو.

في دراستهم المنشورة في 4 ديسمبر في الطبيعة: التقارير العلمية، قام باحثون في جامعة ولاية يوتا بتحليل آثار اثنين من الضغوط اللاأحيائية على Pseudomonas chlororaphis O6 (PcO6) ، وهي بكتيريا معززة للصحة موطنها جذور قمح الأراضي الجافة في شمال ولاية يوتا. وجدوا أن الإجهاد يمكن أن يسبب تغيرات تركيبية في الهياكل خارج الخلية للبكتيريا تسمى حويصلات الغشاء الخارجي ، أو OMVs. لطالما عرف العلماء أن الخلايا البكتيرية تطلق OMVs ، لكن هذه الدراسة تسأل عن العوامل التي تحفز إطلاقها وكيف يمكن الاستفادة من الوظائف العديدة لهذه الهياكل لصالح المحصول.

مفتاح هذه الدراسة هو فهم أن البكتيريا ليست سيئة دائمًا.

"هناك الكثير من التركيز على ما يسمى" ثورة الميكروبيوم "، كما تعلم ، حقيقة أنك تحمل أربعة أرطال من البكتيريا على جسمك الآن ، وهذا ليس سيئًا بالكامل ؛ قال ديفيد بريت ، أستاذ الهندسة البيولوجية في ولاية يوتا ، "في الواقع ، كل شيء جيد بشكل أساسي". "تحتوي النباتات أيضًا على ميكروبيوم ، أو" جينوم ثانٍ "، ومحاولة فهم كيفية تفاعل هذا الميكروبيوم مع البيئة ، ومضيفها النباتي ، أمر مهم للغاية."

المفتاح أيضًا لهذه الدراسة هو فهم أن التوتر يمكن أن يكون جيدًا. البكتيريا المدروسة هنا ، على سبيل المثال ، تحمي القمح من الجفاف عن طريق تكوين غشاء حول جذوره. ولكن من خلال إدخال جزيئات صغيرة من المغذيات الدقيقة ، يمكن تقوية هذه الفوائد.

قال بريت "القليل من التوتر ضروري". "يمكنك في الواقع تمهيد النظام بأكمله لأداء أفضل في ظل الجفاف."

على نفس القدر من الأهمية للنتائج هي الأداة والخوارزميات المستخدمة في الدراسة. هذه هي المرة الأولى التي يستخدم فيها الباحثون مطيافية رامان لدراسة OMVs من البكتيريا التي تستعمر الجذور. قالت إليزابيث فارجيس ، الأستاذة المساعدة في الهندسة البيولوجية في جامعة الولايات المتحدة: "كان بإمكاننا إجراء الكثير من الفحوصات باهظة الثمن لمعرفة كل هذه الأشياء المختلفة التي كنا مهتمين بالبحث عنها".

بدلاً من ذلك ، أوضح فارجيس أن استخدام التحليل الطيفي لرامان إلى جانب خوارزمية التعلم الآلي مكنهم من تحديد نوع الإجهاد الذي كانت البكتيريا تعاني منه عند إطلاق OMVs والتغيرات التركيبية المعتمدة على الإجهاد فيها. هذه التغييرات الملحوظة لها آثار على التواصل بين الخلايا والبكتيريا والنباتات ، والتي تعد ضرورية لفهم الميكروبيوم بشكل أفضل.

تم دعم الدراسة جزئيًا من قبل مؤسسة العلوم الوطنية ومحطة التجارب الزراعية بجامعة ولاية يوتا والمعهد الوطني للأغذية والزراعة التابع لوزارة الزراعة الأمريكية ، لكن آثارها تمتد إلى ما وراء الزراعة. يعد مطياف رامان المدعوم بخوارزميات التعلم الآلي أداة قوية يمكن استخدامها في أي دراسة بيولوجية. قال بريت "الخلية السرطانية في جسمك ستطلق حويصلات خارج الخلية قبل أن نتمكن في كثير من الأحيان من اكتشاف السرطان من خلال طرق أخرى". "هذه تقنية حساسة للغاية."

# # #