Nieuwe AI-technologie boost resistentie van gewassen

Michael Schon van Wageningen University & Research heeft een geavanceerde AI-tool ontworpen. Deze innovatie maakt het mogelijk om niet-coderend RNA van planten te analyseren. Met zijn werk, dat wordt ondersteund door een Veni-beurs, zet Schon belangrijke stappen richting de ontwikkeling van gewassen die beter bestand zijn tegen droogte en ziektes.

Verwanten binnen dezelfde familie

Het onderzoek van Schon heeft al waardevolle inzichten opgeleverd over de zandraket, een modelplant binnen de wetenschap. Deze plant behoort tot de Brassicaceae familie, net als broccoli en bloemkool. Schon benadrukt de uitdagingen bij het vergelijken van niet-coderend RNA binnen deze familie. De focus ligt op het verbeteren van annotaties voor deze RNA-soorten, omdat bestaande genoomannotaties voornamelijk de coderende delen markeren.

Beperkte annotatie van niet-coderend RNA

Schon werkt aan methoden om het niet-coderende RNA efficiënt te annoteren. "We staan voor een berg van gegevens, bestaande uit miljoenen basen die DNA-moleculen vormen," zegt hij. Dit vraagt om innovatieve oplossingen voor data-analyse. Een van de tools die Schon ontwikkelt is de GeneSketch, gebaseerd op de Minimizer Sketch methode. Deze methode analyseert slechts een fractie van een genoom, wat het proces van genoomvergelijking sterk vereenvoudigt.

Potentie van de GeneSketch

De technologie achter GeneSketch leunt op Transformers, dezelfde technologie die AI-tools zoals ChatGPT aandrijft. Schon traint deze technologie om de patronen in DNA te herkennen, wat cruciaal is voor het identificeren van niet-coderende genen. Ondanks uitdagingen in betrouwbaarheid, streeft Schon ernaar binnen een jaar een werkend prototype te ontwikkelen. Dit kan grote impact hebben, niet alleen in de wetenschappelijke wereld maar ook in de agrarische sector, door inzichten te bieden die leiden tot robuustere gewassen in een veranderend klimaat.

wur.nl