Математическая модель роста деревьев поможет в селекции на продуктивность древесины

Биолог и математики из Университета штата Вашингтон разработали математическую модель, которая моделирует влияние гормонов и ключевых генов на радиальный рост (утолщение) деревьев. Модель, опубликованная в журнале PLOS One под названием "Modeling hormonal control of cambium proliferation", позволяет прогнозировать, какие деревья в генетически разнообразной популяции с большей вероятностью будут производить больше древесины.

Эта разработка может значительно ускорить и повысить точность традиционной селекции деревьев, которая является длительным и неточным процессом. Модель фокусируется на молекулярных процессах в камбии — типе стволовых клеток, которые контролируют сезонный рост дерева и производство древесины, интегрируя сигналы о доступности питательных веществ и фотосинтетической активности. Поскольку напрямую изучать работающий камбий в живом растении невозможно, математическое моделирование становится ключевым инструментом.

«С точки зрения ресурсов, производство древесины очень затратно для дерева», — пояснил биолог Андрей Смертенко. Модель, выполняющая миллиарды симуляций генетических взаимодействий, позволяет идентифицировать селекционные линии с более высокой или низкой продуктивностью древесины. Пока модель применима только к лиственным породам, таким как дуб или тополь, из-за лучшей изученности их процессов роста.