Биологи создали фундаментальное древо жизни, воспользовавшись 1,8 миллиардами букв генетического кода. Исследование, опубликованное в журнале Nature , было выполнено международной командой из 279 ученых, включая троих биологов из Университета Мичигана. Они анализировали данные более чем 9,500 видов, что составляет около 60% всех известных родов цветковых растений. Это исследование раскрывает новые аспекты эволюционной истории цветковых растений и их экологического доминирования на Земле.
Ключевым аспектом работы, которую возглавляли ученые из Королевских ботанических садов Кью, стало использование данных, которые помогут в будущем идентифицировать новые виды, уточнить классификацию растений, обнаружить новые лекарственные соединения и сохранить растительность в условиях изменения климата и потери биоразнообразия. Для обработки данных, объем которых позволял бы одному компьютеру работать 18 лет, потребовались новые технологические решения.
Проект включал секвенирование ДНК более 800 видов, которые ранее никогда не были секвенированы. Использование такого масштабного набора данных стало возможным благодаря применению новых геномных техник, позволяющих захватывать сотни генов и сотни тысяч букв генетического кода из каждого образца.
Важным моментом исследования стало изучение старинных образцов из гербариев, которые содержат почти 400 миллионов ботанических экземпляров. Благодаря новым методикам удалось извлечь и проанализировать ДНК даже из поврежденных образцов.
Соавторы исследования использовали 200 окаменелостей для масштабирования древа жизни во времени и обнаружили, что ранние цветковые растения действительно отличались разнообразием, дав начало более чем 80% основных линий, существующих сегодня, вскоре после их появления. Затем этот тренд уменьшился до более стабильной скорости на следующие 100 миллионов лет, пока около 40 миллионов лет назад не произошел новый всплеск разнообразия, совпавший с глобальным снижением температур.
Результаты исследования и созданное древо жизни теперь открыто для общественности и научного сообщества, что позволит лучше использовать данные для предсказания свойств видов на основе их позиции в древе жизни, в том числе для выявления растений, содержащих молекулы с потенциальными лекарственными свойствами.