Новости

28 декабря, 2017 13:07

РНФ поддержал проект ученых Политеха

Российский научный фонд (РНФ) и Министерством науки и технологий (MOST) объявили имена пяти победителей второго совместного конкурса международых научных проектов. В числе победителей оказался проект Санкт-Петербургского политехнического университета  Петра Великого «Популяционная геномика и анализ селекционно значимых признаков маша (Vigna radiata) и урда (Vigna mungo) из коллекций ВИР и WorldVeg» под руководством Эрика Бишопа фон Веттберга, доцента университета Вермонта (США).
Фото: пресс-служба СПбПУ

Всего в конкурсном отборе участвовало более 30 проектов. Они оценивались независимой научной экспертной группой, организованной обеими сторонами. Все поддержанные проекты направлены на решение конкретных задач в рамках одного из научных приоритетов, обусловленных проблемами социально-экономического развития общества: интеллектуальные технологии, биотехнологии и новые подходы в сельском хозяйстве. Размер одного гранта с российской стороны составит от 4 до 6 миллионов рублей ежегодно. Реализация проектов начнется уже в январе 2018 года и продлится в течение трех лет.

Урд и маш – это зерновые бобовые культуры, популярные во многих странах Азии. Однако в России они пока относятся к недооцененным и малораспространенным культурам. И очень зря, уверены ученые СПбПУ. В число достоинств этих бобовых входит наличие в семенах множества витаминов и минералов, а также не менее 25% белка и незаменимых аминокислот лизина, гистидина и триптофана, которые не могут синтезироваться человеческим организмом. Они ценны и своей пригодностью для изготовления широчайшего ассортимента блюд и кондитерских изделий. Возделывание этих культур в южных регионах нашей страны позволит диверсифицировать рынок продовольствия, улучшить качество кормов, способствовать плодородию почв за счет азотфиксации, свойственной бобовым, и введению в рацион человека и животных высокофункциональных составляющих.

Известно, что важнейшей частью любой долгосрочной стратегии селекции является выбор исходного материала и выявление новых источников генетической изменчивости. По мнению ученых, эти источники могут быть найдены среди диких родичей и сортов, использующих в традиционных агросистемах. Однако поиск таких источников из нескольких тысяч образцов – это очень трудоёмкий процесс, требующий больших временных затрат. Именно этим обусловлена актуальность проекта ученых СПбПУ – ускорение селекционного процесса и снижение трудоемкости селекционных работ.

В данном проекте впервые для генофонда маша и урда будут сочетаться достижения современной геномики, фенотипические данные и методы анализа больших массивов данных (Big Data) для расшифровки генетической природы селекционно-значимых признаков.

В связи с климатическими изменениями, неизбежным увеличением населения планеты, а также повсеместной деградацией сельскохозяйственных земель, урожайность сельскохозяйственных культур должна неуклонно повышаться. И хотя международные банки генетических ресурсов содержат сотни тысяч сортов сельскохозяйственных культур, часто этот материал недостаточно используется в программах селекции из-за отсутствия актуальной информации о генетическом разнообразии коллекций.

«Мы планируем изучить коллекции двух наиболее важных банков генетических ресурсов рода Vigna для поиска “геномных бриллиантов” –  недоиспользованных генотипов, обладающих такими агрономически важными признаками, как раннее созревание, высокая продуктивность, детерминированный тип роста, высокое содержание белка, высокое прикрепление бобов, устойчивость к холоду. Это поможет справиться с серьезными проблемами сельского хозяйства XXI века», – пояснил руководитель проекта Эрик Бишоп фон Веттберг.


21 мая, 2025
Разработана новая модель турбулентности для верхнего пограничного слоя моря
В Морском гидрофизическом институте РАН представили нестационарную модель турбулентности для верхн...
21 мая, 2025
Математическая модель поможет эффективно управлять ресурсами промышленных кластеров
Ученые предложили математическую модель, которая показывает, как оптимально распределить ресурсы —...
Хотите рассказать о своем исследовании? Заполните форму на нашем сайте