Суббота, 12.07.2025, 14:23 | Приветствую Вас Гость | Подписка на новости сайта
Меню сайта

Темы
Чупакабра [788]
Снежный человек [1122]
Морские чудовища [1056]
Сухопутные твари [922]
Летающие монстры [251]
Подземные твари [61]
Динозавры,мегафауна [1579]
Теория [1246]
Акулы [269]
Бабочки [161]
Грибы [223]
Гусеницы [63]
Дельфины [176]
Ежи [37]
Жуки [115]
Зайцы [33]
Змеи [261]
Кальмары,осьминоги [196]
Киты [293]
Копытные [588]
Кораллы [159]
Кошачьи [818]
Крокодилы [114]
Крысы,мыши [366]
Летучие мыши [171]
Лягушки [207]
Медведи [346]
Медузы,моллюски [225]
Микроорганизмы [631]
Морские звезды [41]
Морские львы,тюлени [152]
Муравьи [254]
Мухи,комары [292]
Насекомые [407]
Обезьяны [697]
Пауки [333]
Пингвины [97]
Псовые [661]
Птицы [1167]
Пчелы [363]
Ракообразные [203]
Растения [639]
Рыбы [912]
Саранча,кузнечики [29]
Слоны [157]
Сурикаты,грызуны [317]
Тараканы [59]
Улитки [77]
Хамелеоны [18]
Черви [218]
Черепахи [132]
Ящерицы [194]

Интересное
Аномальные новости

Хроники природных катастроф

Календарь
«  Июнь 2023  »
Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
   1234
567891011
12131415161718
19202122232425
2627282930

Архив новостей

Реклама

Логотип сайта

Форма входа

Главная » 2023 » Июнь » 10 » Создали алгоритм подбора питательных сред для сохранения генофонда редких растений

12:47
Создали алгоритм подбора питательных сред для сохранения генофонда редких растений

Ученые из Академии биологии и биотехнологий Д. И. Ивановского Южного федерального университета (ЮФУ, Ростов-на-Дону, Таганрог) разработали алгоритм математического моделирования, который позволит оптимально и точно подбирать нужные концентрации питательных сред для растений.

Данную технологию можно будет применять для микроклонального размножения - эффективного способа сохранения генофонда угрожаемых растений, сообщили в среду в пресс-службе ЮФУ. На сегодняшний день одним из популярных и высокоэффективных методов сохранения генофонда редких и исчезающих видов растений является микроклональное размножение. Благодаря данному методу возможно не только сохранять исчезающие виды растений invitro ("в пробирке" - в искусственных условиях, вне организма или естественной среды), но и исследовать их генетические, физиологические, анатомо-морфологические аспекты биологии, осуществлять определение и выделение вторичных метаболитов, находящих применение в медицине, а также производить количество материала, достаточного для селекции или размножения растений-регенерантов. На каждом этапе микроклонального размножения растению необходима соответствующая питательная среда. Однако ученые каждый раз ее подбирают вручную, исследуя множество разных вариаций концентраций для каждого растения, что замедляет и даже усложняет процесс микроклонирования.

Преимущества нового метода

"Несмотря на то, что в мире существует бесчисленное множество видов математического моделирования и математического подбора питательных сред, мы разработали алгоритм, который, на наш взгляд, будет наиболее точен и удобен в использовании. Благодаря четкой схеме алгоритм поможет ученым минимизировать путаницу и позволит более оптимально подбирать концентрации и, соответственно, добиться лучших результатов экспериментов", - приводит пресс-служба слова разработчика алгоритма, руководителя молодежной лаборатории "Молекулярная биотехнология растений" Василия Чохели.

Суть алгоритма, который наиболее приемлем для подбора оптимальной питательной среды для микроклонального размножения растений, заключается в том, что ученые берут несколько вариаций питательных сред, которые отличаются между собой по минеральному составу, а также концентрацией органических веществ; наличию тех или иных фитогормонов. Используя различные регуляторы роста и концентрации этих регуляторов, они анализируют все среды и оценивают три главных параметра: минеральное питание, регулятор роста и концентрация регулятора роста. Именно так и подбирается оптимальная среда для исследуемого растения.

"В начале, при исследовании влияния концентраций фитогормонов, используется шаг в 0,5 мг/л. Изначальная безгормональная питательная среда (0 мг/л) выступает в качестве контроля. Затем линейка питательных сред с концентрациями 0,5 мг/л, 1 мг/л, 1,5 мг/л, 2 мг/л. Затем, после статистического анализа, когда становится известным наилучшее минеральное питание и наиболее подходящий регулятор роста, и его концентрация, происходит приготовление новой "линейки" питательных сред, но "шаг концентраций" уменьшается до 0,1 мг/л. <…> Мы ищем более точную концентрацию гормона, при которой растение будет давать наибольший коэффициент мультипликации", - пояснил Чохели.

Исследование, выполненного при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования РФ. Лаборатория "Молекулярная биотехнология растений" работает в рамках программы "Приоритет-2030" нацпроекта "Наука и университеты".

https://nauka.tass.ru/nauka/17951265

Категория: Растения | Просмотров: 345 | Добавил: Sergo | Рейтинг: 0.0/0


Последние новости

Очевидцы что-то видят в озере Лох-Несс (30)

У змей нашли неизвестные науке клетки (17)

Макаки совпали с людьми в интересе к видео с агрессией сородичей (23)

Змея попыталась съесть зайца в 10 раз больше нее (26)

Насколько повышается риск смерти у собак в 30-градусную жару (19)

Потепление обрекло гренландских китов на отравление (20)

Фирма Colossal возродит новозеландских моа (24)

Наблюдения за Несси основаны на физической реальности (47)

Фото оборотня, замеченного в лесах Великобритании (34)

Оборотень замечен в Бридлингтоне (29)

Леди встретилась с легендарным чудовищем Несси (23)

Зоопсихологи обнаружили у черепах настроения (16)

Чернохвостые оленихи унаследовали миграционные маршруты матерей (19)

Норвежский лемминг оказался одним из самых молодых видов млекопитающих (73)

Общительность самок шимпанзе снизила смертность их потомства (27)

Смех сородичей сделал бонобо оптимистичнее (22)

Древние грибы «зомбировали» муравьев 133 миллиона лет назад (31)

Инженеры научили грибы играть на музыкальных инструментах (30)

Японцы создали смарт-ошейник для выявления стресса у кошек (40)

Как морская звезда стала пятирукой (37)

Древние кальмары доминировали в океане 100 миллионов лет назад (37)

Почему акулы замирают, когда их переворачивают кверху брюхом (42)

Почему метаморфоз мух похож на веретено (32)

Палеонтологи описали нового динозавра (29)

Обнаружены морские пауки, которые живут за счет метана (34)

Наблюдения чудовищ в озере Лох-Несс (63)

Похищения феями и подражателями (38)

Обнаружили первую полностью пещерную осу (45)

Косатки поделились добычей с людьми (30)

Выросшие с отцом самки павианов прожили дольше (21)

Орнитологи предрекли вымирание 517 видам птиц (21)

Орангутаны компенсировали недосып дневным сном (22)

Кошки предпочли спать на левом боку (30)

Ночные ящерицы пережили мел-палеогеновое вымирание (29)

Золотые рыбки оказались толерантны к неопределенности (19)

Тайна сербского Лох-Несского чудовища (155)

Сняли детеныша Лох-Несского чудовища (47)

Если йети существуют, почему они до сих пор не обнаружены (57)

Позднемелового родственника ядозубов назвали в честь предводителя орков (39)

Записали звуки и передвижение таракана при помощи оптоволокна (34)

Формула идеального взмаха поможет создать роботов-птиц будущего (36)

Биофлуоресценция у рыб развивалась более 100 раз за 112 млн лет (60)

Биологи надели 3D-очки на богомолов и сделали из них буридановых ослов (42)

Насекомые способны к навигации по звездам (49)

Растения, которые не стоит собирать и выращивать (57)

Кожная слизь аксолотля распознала и уничтожила раковые клетки (29)

Нашли нового предка тираннозавра (26)

Новый вид ящерицы-монстерзавра назвали в честь вождя гоблинов (51)

Паук-кружевник убил добычу, окутав токсичным шелком (32)

В кожном секрете ослов нашли средство от клещей (32)

Поиск


Популярное

Дикие люди Китая (34931)

Чупакабра напала на жителя Одесской области (23653)

Растения, питающиеся животными, издавна вселяли в сердца людей страх (23437)

Русские монстры: от древности до наших дней (21563)

Поведение хищников опровергает правила естественного отбора (17496)

Атлантическая треска может исчезнуть из-за роста кислотности океана (17144)

Морского червя приняли за инопланетянина (16062)

Загадочный Каспий. Морские монстры, НЛО, русалки (16046)

Откуда вынырнули русалки? (15676)

На дне Марианской впадины обитают чудовища (15620)

В произведениях Говарда Лавкрафта действуют чудовища, живущие под землей (15381)

Славянская мифология. Сказочные существа. Часть 3 (15253)

В Марианской впадине нашли загадочных существ и инопланетных гостей (14766)

Неведомое существо обитает в Приморье (14724)

Логово снежного человека обнаружено в США (14129)

В Риме гигантские сомы-мутанты пожирают птиц и крыс (13999)

Чупакабра добралась до Воронежской области (12756)

10 неожиданно опасных пород собак (12545)

Монстры океанов (12534)

Ровенский селянин поймал двух упитанных «чупакабр» (12467)

Крылья бабочки помогут создать антибликовое покрытие экранов (12106)

Кракен - чудовище из морской бездны (11962)

Морской змей в Черном море (11940)

Похороны настоящей… русалки (11710)

Распутывая ДНК бигфута (11555)

Обнаружено самое уродливое существо на планете (11439)

В китайской гробнице нашли вымершее существо (11408)

Сказки - старшилки про Бабу-Ягу, Кощея Бессмертного и Змея Горыныча (11330)

Страшное насекомое замечено в Индии (11330)

Рыба-мутант: что можно найти в водах Севана (11295)

Когда просыпаются русалки (11284)

Крысы умнее, чем Google (11270)

Львы дружески трутся друг о друга (11220)

Экологи просят защитить карадагское чудовище (11120)

Мертвого загадочного зверя из США опознали (11004)

Грибы-монстры - пришельцы из космоса (11001)

Кого боятся белые акулы (10935)

Монстры уходят на глубину (10915)

Хайгейтские вампиры (10633)

Морские дьяволы (10552)

Проект "Криптозоология" © 2010-2025 При использовании материалов с сайта активная ссылка на него обязательна

Яндекс.Метрика