13/04/2016 ИЦиГ СО РАН
В ИЦИГ СО РАН создают базу данных для обработки научной информации
760 ИЦиГ СО РАН СО РАН Инновации Науки о жизни Информационные технологии Новосибирск В Федеральном исследовательском центре «Институт цитологии и генетики СО РАН» разрабатывают универсальную систему для поддержки селекционно-генетических экспериментов, пока что тестируя ее на проектах, связанных с изучением пшеницы.
— В нашем институте работает много научных групп, и каждая из них использует свои протоколы и методы, — говорит научный сотрудник лаборатории эволюционной биоинформатики и теоретической генетики ИЦиГ СО РАН кандидат биологических наук Михаил Генаев. — Так, к примеру, вес плодов измеряется для куста, делянки, одной тысячи зерен (для пшеницы, овса) или грозди (для винограда), в зрелом состоянии или по истечению определенного срока с момента высадки.
Замеры так же могут производиться несколькими способами, с неодинаковой точностью и в отличающихся условиях. В такой ситуации сведения, полученные при различных опытах, как правило, не способны быть корректно использованы для анализа в других работах. Поэтому задача нашей информационной системы — обеспечить накопление и эффективную систематизацию получаемых в ходе различных экспериментов данных для их последующего применения в других исследовательских и практических целях. Многие из работ — например, связанные с урожайностью пшеницы, являются сезонными, и их необходимо повторять каждый год. Следуя подсказкам новой системы, все необходимые операции с растениями в состоянии выполнить даже студент, только начинающий свой путь в науке. Также ученый имеет возможность прикрепить к каждому растению бирку с QR-кодом, который затем будет внесен в базу данных и ассоциирован с тем или иным экспериментом. Потом с помощью смартфона код можно сосканировать и получить всю информацию о выполненных и предстоящих изысканиях. Михаил Генаев утверждает, что новый подход к структурированию информации поможет в селекции высокоурожайных и устойчивых к неблагоприятному климату растений. В такой работе особенно важно проводить статистический анализ тысяч образцов, выделяя связь между фенотипическими признаками — например, засухоустойчивостью — и теми генами, которые за них отвечают.
