AI赋能植物免疫系统升级,有效抵御病原体威胁
6 days ago
科学家利用人工智能,成功提升了植物识别细菌的能力,为保护番茄、马铃薯等作物免受严重病害提供了新思路。该研究由加州大学戴维斯分校的科学家完成,并发表在《自然·植物学》期刊上。 植物和动物一样拥有免疫系统,其中一些免疫受体能够识别细菌并启动防御机制。例如,FLS2受体可以检测细菌的鞭毛蛋白(flagellin)。但细菌不断进化,会改变鞭毛蛋白的氨基酸,以逃避植物的识别。 为帮助植物应对这一挑战,研究团队结合自然变异与人工智能技术,特别是利用AlphaFold工具预测蛋白质结构,对FLS2受体进行重新设计,增强其识别能力。他们通过比较不同受体,找到了需要修改的氨基酸位置,使受体重新具备识别能力。 研究负责人Gitta Coaker表示,这种方法让植物在面对病原体时能更精准地抵抗感染,为培育广谱抗病作物提供了可能。他们特别关注一种危害严重的病原菌——Ralstonia solanacearum,它能感染超过200种植物,包括番茄和马铃薯。 未来,团队将进一步开发机器学习工具,以预测哪些免疫受体值得改造,并减少需要修改的氨基酸数量。该策略有望应用于其他免疫受体,提升植物整体防御能力。 参与研究的还有加州大学戴维斯分校的Tianrun Li、Esteban Jarquin Bolaños、Danielle M. Stevens、Hanxu Sha,以及劳伦斯伯克利国家实验室的Daniil M. Prigozhin。