在大数据中搜索作物的抗病性

作物和疾病管理中心的研究人员正在使用大数据方法研究真菌基因组进化，这将有一天能够更好地了解作物保护。CCDM由科廷大学和谷物研究与开发公司(GRDC)共同资助，开展了由James Hane博士领导的研究。Hane博士正在寻找不同物种基因之间的非典型进化关系，以帮助找到导致作物病害的基因。

“绝大多数基因是垂直遗传的，也就是说，它们以正常的方式从父母传给孩子，”哈恩博士说。“然而非常偶尔，特别是在微生物中，基因可以”跳过“巨大的进化距离 - 这被称为侧向基因转移。“我们正在大规模进化分析中比较数千个基因组，以缩小基因在物种之间横向转移或”跳跃“的位置。”Hane博士说，已经横向转移的基因可以提供有助于病原体存活，进化和引起疾病的基因的线索。

“例如，我们在历史上的某个时刻知道一种非常有效的真菌疾病基因 - 称为ToxA-从导致黄斑病的病原体跳跃到病原体引起小麦中的枯萎病斑点病。“这两种病原体在进化上都是遥远的，但它们具有导致感染的相同基因。“我们正在寻找更多像ToxA这样的基因，通过比较数千种基因组，寻找不寻常的进化模式，使用Pawsey超级计算中心的超级计算资源，只在两个相关物种之间共享基因。”

通过使用超级计算机Magnus，Hane博士目前正在搜索超过3500种物种的数据库，包括真菌，细菌，古细菌，卵菌，昆虫，植物和藻类。

Hane博士说，这个过程计算量很大，因为每个物种的所有基因都需要与所有其他物种中的所有基因进行比较，从而产生超过1200万个比较，每个基因各有约10,000到20,000个基因。“基因组测序和比较基因组学已经走过了漫长的道路，仅仅10年前，我们只与少数具有全基因组的真菌物种合作，现在有数百种，”哈恩博士说。

“我们已将研究从单一物种的单一参考基因组研究，到比较相同物种的数百个基因组- 随着规模的增加，产生新的见解和提高准确性。”Hane博士说，他与CCDM其他人合作的结果将传递给育种公司，以帮助育种者和种植者选择抗病作物品种。

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