Пыльца вырабатывается тычинками цветка и состоит из множества мельчайших пыльцевых зерен, которые содержат мужской генетический материал растения, необходимый для его воспроизводства. Зерна пыльцы попадают в крошечные волоски насекомых, питающихся нектаром, когда они проходят мимо, и таким образом переносятся от цветка к цветку.
Оказавшись там, в идеальном сценарии, пыльца будет цепляться за клейкое пятно того же вида растений, что может затем привести к оплодотворению. «Хотя насекомые-опылители выполняют эту услугу по доставке пыльцы совершенно случайно, ее ценность неизмеримо высока как с экологической, так и с экономической точки зрения», – говорит д-р. Сюзанна Дункер, руководитель рабочей группы по визуализации проточной цитометрии в Департаменте физиологического разнообразия UFZ и iDiv. "На фоне изменения климата и ускоряющейся гибели видов для нас особенно важно лучше понять эти взаимодействия между растениями и опылителями."Анализ пыльцы – важный инструмент в этом отношении.
У каждого вида растений есть пыльцевые зерна характерной формы, структуры поверхности и размера.
Когда дело доходит до идентификации и подсчета пыльцевых зерен размером от 10 до 180 микрометров в образце, микроскопия долгое время считалась золотым стандартом. Однако работа с микроскопом требует большого опыта и занимает очень много времени. «Хотя для автоматизации анализа пыльцы уже были предложены различные подходы, эти методы либо не позволяют дифференцировать близкородственные виды, либо не дают количественных результатов о количестве пыльцевых зерен, содержащихся в образце», – продолжает биолог из UFZ д-р. Дункер. Тем не менее, именно эта информация имеет решающее значение для многих предметов исследования, таких как взаимодействие между растениями и опылителями.
В своем последнем исследовании Сюзанна Дункер и ее команда исследователей разработали новый метод автоматизации анализа пыльцы. С этой целью они объединили высокую пропускную способность проточной цитометрии с визуализацией (метод, используемый для анализа частиц) с формой искусственного интеллекта (ИИ), известной как глубокое обучение, для разработки высокоэффективного инструмента анализа, который позволяет точно определить виды и количественно определить пыльцевые зерна, содержащиеся в образце.
Проточная цитометрия с визуализацией – это процесс, который в основном используется в области медицины для анализа клеток крови, но в настоящее время также используется для анализа пыльцы. «Образец пыльцы для исследования сначала добавляется в жидкость-носитель, которая затем течет по каналу, который становится все более узким», – говорит Сюзанна Дункер, объясняя процедуру. "Сужение канала приводит к тому, что пыльцевые зерна разделяются и выстраиваются в линию, как если бы они были на нити жемчуга, так что каждое из них само проходит через встроенный микроскоп, и можно получить изображения до 2000 отдельных пыльцевых зерен. быть захваченным в секунду."Делаются два обычных микроскопических изображения плюс десять флуоресцентных микроскопических изображений на зерно пыльцы. При возбуждении светом, излучаемым лазером на определенных длинах волн, пыльцевые зерна сами излучают свет. "Область цветового спектра, в которой флуоресцирует пыльца – и в каком точном месте – иногда очень специфична.
Эта информация дает нам дополнительные признаки, которые могут помочь идентифицировать отдельные виды растений », – сообщает Сюзанна Дункер. В процессе глубокого обучения алгоритм работает последовательно, чтобы все больше и больше абстрагироваться от исходных пикселей изображения, чтобы окончательно извлечь видоспецифические характеристики. «Микроскопические изображения, характеристики флуоресценции и высокая производительность никогда ранее не использовались в комбинации для анализа пыльцы – это действительно первый.«Если анализ относительно простого образца занимает, например, четыре часа под микроскопом, новый процесс занимает всего 20 минут. Поэтому UFZ подала заявку на патент на новый метод высокопроизводительного анализа, а его изобретательница Сюзанна Дункер получила в 2019 году премию UFZ Technology Transfer Award.
Образцы пыльцы, исследованные в ходе исследования, были получены от 35 видов луговых растений, включая тысячелистник, шалфей, тимьян и различные виды клевера, такие как белый, горный и красный клевер.
Всего исследователи подготовили около 430000 изображений, которые легли в основу набора данных. В сотрудничестве с TU Ilmenau этот набор данных был затем перенесен с использованием глубокого обучения в высокоэффективный инструмент для идентификации пыльцы. В последующем анализе исследователи проверили точность своего нового метода, сравнив неизвестные образцы пыльцы 35 видов растений с набором данных. «Результат был более чем удовлетворительным – уровень точности составил 96 процентов», – говорит Сюзанна Дункер. Даже виды, которые трудно отличить друг от друга, и которые действительно создают проблемы для экспертов под микроскопом, могут быть надежно идентифицированы.
Таким образом, новый метод является не только чрезвычайно быстрым, но и очень точным.
В будущем новый процесс автоматического анализа пыльцы будет играть ключевую роль в ответах на важные исследовательские вопросы о взаимодействиях между растениями и опылителями. Насколько важны определенные опылители, такие как пчелы, мухи и шмели, для определенных видов растений? Каковы будут последствия утраты вида насекомого-опылителя или растения?? "Теперь мы можем оценивать образцы пыльцы в большом масштабе, как качественно, так и в то же время – количественно.
С этой целью мы постоянно расширяем набор данных о пыльце растений, опыляемых насекомыми », – комментирует Сюзанна Дункер. Она стремится расширить набор данных, включив как минимум те 500 видов растений, пыльца которых является важным источником пищи для медоносных пчел.