任何室内植物主人都知道，植物接受的水分或阳光量的变化会使其承受巨大的压力。 一棵垂死的植物会给任何有经验的人带来一定的失望。 

但是对于以成功种植植物为生，其作物可以养活成百上千人的农民来说，失败植物群的破坏要大得多。 随着气候变化准备在全球范围内造成越来越不可预测的天气模式，农作物可能会受到更极端的环境条件的影响，如干旱、温度波动、洪水和野火。 

气候科学家和粮食系统研究人员担心气候变化可能会给作物和全球粮食安全带来压力。 在由安利捷水和食品系统实验室 (J-WAFS) 资助的一个雄心勃勃的跨学科项目中，麻省理工学院土木与环境工程系 Gale 助理教授 David Des Marais 和麻省理工学院副教授 Caroline Uhler麻省理工学院电气工程与计算机科学系以及数据、系统和社会研究所正在研究植物基因如何在压力下相互交流。 他们的研究成果可用于培育更能适应气候变化的植物。

作物陷入困境

支配植物对环境压力的反应是基因调控网络或 GRN，它指导生物的发育和行为。 一个 GRN 可能由数以千计的基因和蛋白质组成，这些基因和蛋白质都相互通信。 GRN 通过向某些基因发出信号以打开或关闭其表达，帮助特定细胞、组织或生物体对环境变化做出反应。

即使天气模式看似微小或短期的变化也会对作物产量和粮食安全产生巨大影响。 环境触发因素，例如植物发育关键阶段缺水，可以打开或关闭基因，并可能影响 GRN 中的许多其他基因。 例如，没有水，一个能够进行光合作用的基因可能会关闭。 这会产生多米诺骨牌效应，依赖于那些调节光合作用的基因被沉默，循环继续。 因此，当光合作用停止时，植物可能会遇到其他有害的副作用，例如不再能够繁殖或抵御病原体。 连锁反应甚至可能在植物有机会被大雨复活之前杀死它。

Des Marais 说他希望有一种方法可以阻止这些基因在这种情况下完全关闭。 为此，科学家们需要更好地了解基因网络如何准确响应不同的环境触发因素。 为这个分子过程带来光明正是他在这项合作研究工作中的目标。

解决跨学科的复杂问题

尽管 GRN 非常重要，但由于它们的复杂性和相互关联性，很难对其进行研究。 通常，要了解特定基因如何影响其他基因，生物学家必须沉默一个基因，然后观察网络中的其他基因如何反应。 

根据 2019 年发表在《科学》杂志上的一篇文章，多年来，科学家们一直渴望有一种算法可以合成 GRN 中包含的大量信息，以“识别基因之间的正确调控关系”。 生物信息学与计算生物学百科全书. 

“GRN 可以被视为一个大的因果网络，要了解沉默一个基因对所有其他基因的影响，需要了解基因之间的因果关系，”Uhler 说。 “这些正是我的团队开发的算法类型。”

Des Marais 和 Uhler 的项目旨在解开这些复杂的通信网络，并发现如何培育对气候变化已经在全球造成的干旱、洪水和不稳定天气模式更具弹性的作物。

除了气候变化，到 2050 年，世界将需要 70% 的食物来养活不断增长的人口。 J-WAFS 气候和食品系统研究经理 Greg Sixt 说：“食品系统挑战不能在学科或主题领域的孤岛中单独解决。” “必须在反映食品系统相互关联性质的系统环境中解决这些问题。”

Des Marais 的背景是生物学，而 Uhler 的背景是统计学。 “Dave 与 Caroline 的项目基本上是实验性的，”J-WAFS 的执行董事 Renee J. Robins 说。 “这种探索性研究正是 J-WAFS 种子资助计划的目的。”

进入基因调控网络

Des Marais 和 Uhler 的工作始于麻省理工学院校园内一个没有窗户的地下室，那里有 300 个基因相同的 短枝曲霉 植物生长在大型的温控室中。 该植物包含 30,000 多个基因，是研究小麦、大麦、玉米和小米等重要谷类作物的良好模型。 三周内，所有植物都接受相同的温度、湿度、光照和水。 然后，一半的水逐渐变细，模拟类似干旱的条件。

被迫干旱的六天后，植物显然正在遭受苦难。 Des Marais 的博士生 Jie Yun 从 50 个水合植物和 50 个干燥植物中取出组织，将它们冷冻在液氮中以立即停止代谢活动，将它们研磨成细粉，并通过化学方法分离遗传物质。 然后在街对面的实验室对所有 100 个样本的基因进行测序。

团队留下了一个电子表格，列出了在冷冻时在 30,000 株植物中发现的 100 个基因，以及有多少拷贝。 Uhler 的博士生 Anastasiya Belyaeva 将庞大的电子表格输入到她开发的计算机程序中，并运行她的新算法。 在几个小时内，该小组可以看到哪些基因在一种情况下比另一种情况最活跃，基因如何交流，以及哪些基因会导致其他情况发生变化。 

该方法捕捉了重要的微妙之处，可以让研究人员最终改变基因途径并培育出更具弹性的作物。 “当您将植物置于干旱胁迫之下时，并不像有一些典型的反应，”Des Marais 说。 “有很多事情正在发生。 它正在将这个生理过程向上、向下、这个以前不存在，现在突然被打开了。” 

除了 Des Marais 和 Uhler 的研究外，J-WAFS 还资助了麻省理工学院所有五所学校以及麻省理工学院施瓦茨曼计算机学院 29 个系的研究人员的食品和水项目。 J-WAFS 种子基金通常每年资助 XNUMX 到 XNUMX 个新项目。

“这些赠款的真正目的是催生新的想法，为（麻省理工学院的研究人员）突破界限提供某种支持，并引进可能有一些有趣的想法但尚未应用于水或食物问题的教师， ”罗宾斯说。 “这是整个研究所的研究人员将他们的想法应用于水和食物的途径。”

艾莉森·戈尔德 (Alison Gold) 是麻省理工学院科学写作研究生课程的学生。