Des recherches pourraient aider les agriculteurs à réduire les coûts d’engrais et les dommages environnementaux.
De nouvelles recherches offrent une voie prometteuse pour cultiver du maïs avec moins d’engrais, en utilisant l’intelligence artificielle pour identifier les gènes qui rendent les plantes plus efficaces dans l’utilisation de l’azote.
« En identifiant les gènes importants pour l’utilisation de l’azote, nous pouvons sélectionner ou même modifier certains gènes pour améliorer l’efficacité de l’utilisation de l’azote dans les principales cultures américaines comme le maïs », a-t-on déclaré.
L’étude explique comment des scientifiques ont combiné la génétique végétale et l’apprentissage automatique pour découvrir des groupes de gènes,appelés « régulons »,qui aident à contrôler l’efficacité avec laquelle le maïs utilise l’azote.
Les engrais ont été essentiels à la culture de cultures à plus haut rendement au cours des 50 dernières années. Cependant, jusqu’à 45 % des engrais azotés appliqués aux champs ne sont pas utilisés, s’infiltrant dans les eaux souterraines ou se transformant en protoxyde d’azote, un gaz à effet de serre 265 fois plus puissant que le dioxyde de carbone.
Le maïs, la principale culture aux États-Unis, consomme de grandes quantités d’engrais azotés. Pourtant, sa faible efficacité d’utilisation de l’azote entraîne des coûts économiques et environnementaux.Pour améliorer cela, des chercheurs ont formé des modèles d’IA pour trouver des modèles dans la façon dont les gènes répondent à l’azote dans le maïs et Arabidopsis, une plante modèle couramment utilisée dans la recherche génétique. Ils ont découvert des ensembles de gènes sensibles à l’azote et les facteurs de transcription qui les régulent, construisant essentiellement une carte de la façon dont l’efficacité de l’azote est contrôlée génétiquement.
« Nous avons montré que des caractéristiques comme l’efficacité de l’utilisation de l’azote ou la photosynthèse ne sont jamais contrôlées par un seul gène », a-t-on déclaré.« La beauté de l’apprentissage automatique est qu’il apprend quels ensembles de gènes entraînent collectivement une caractéristique et identifie les facteurs qui régulent ces ensembles. »
Les chercheurs ont validé leurs prédictions d’apprentissage automatique par le biais d’études en laboratoire, confirmant que deux facteurs de transcription dans le maïs, ZmMYB34 et R3, et un dans Arabidopsis, AtDIV1, régulent les gènes responsables de l’utilisation de l’azote. L’intégration de ces données dans le modèle d’IA a amélioré sa capacité à prédire l’efficacité de l’azote dans différentes variétés de maïs cultivées en champ.
Ces connaissances pourraient accélérer l’amélioration des cultures. Au lieu d’attendre de voir comment les hybrides de maïs se comportent sur le terrain, les chercheurs peuvent maintenant dépister les semis pour les niveaux d’expression génique clés et sélectionner ceux qui ont une efficacité d’utilisation de l’azote plus élevée.
« Cela entraînera non seulement des économies pour les agriculteurs »,a-t-on déclaré,« mais réduira également les effets néfastes de la pollution azotée des eaux souterraines et des émissions de gaz à effet de serre de protoxyde d’azote. »
Réduire les Coûts et les Dommages Environnementaux : L’IA au Service de la Culture du Maïs
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des recherches récentes ouvrent une voie prometteuse pour l’agriculture durable. L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) permet d’identifier les gènes qui améliorent l’efficacité de l’utilisation de l’azote par les plantes de maïs, ouvrant la voie à une réduction des coûts des engrais et des impacts environnementaux négatifs.
Comment l’IA peut-elle aider ?
L’étude combine la génétique végétale et l’apprentissage automatique pour identifier les « régulons », des groupes de gènes qui contrôlent l’efficacité avec laquelle le maïs utilise l’azote.Les chercheurs ont entraîné des modèles d’IA pour analyser comment les gènes réagissent à l’azote, révélant ainsi des ensembles spécifiques de gènes et leurs facteurs de transcription.
Pourquoi est-ce significant ?
Les engrais azotés sont essentiels pour les rendements agricoles, mais leur utilisation inefficace a des conséquences graves :
Coûts économiques pour les agriculteurs.
Dommages environnementaux liés à la pollution des eaux souterraines et aux émissions de gaz à effet de serre (protoxyde d’azote).
Les Avantages de cette Nouvelle Approche
Sélection accélérée des cultures : Prédire l’efficacité de l’azote dans différentes variétés de maïs.
Réduction des coûts : Moins d’engrais nécessaires.
* Impact environnemental positif : Diminution de la pollution et des émissions de gaz à effet de serre.
FAQ : Questions Fréquemment Posées
1. Qu’est-ce que l’apprentissage automatique dans ce contexte ?
L’apprentissage automatique permet d’analyser les données génétiques pour identifier les gènes impliqués dans l’utilisation de l’azote.
2. Quels sont les principaux impacts environnementaux des engrais azotés ?
Pollution des eaux souterraines et émissions de gaz à effet de serre (protoxyde d’azote).
3. comment cette recherche se traduira-t-elle en pratique ?
En sélectionnant les plantes de maïs qui utilisent l’azote le plus efficacement.
4. Quels sont les bénéfices pour les agriculteurs ?
Des économies sur les coûts des engrais.
5. Qu’est-ce qu’un « régulon » ?
Un groupe de gènes qui fonctionnent ensemble.
Tableau Récapitulatif : Avantages et Implications
| Problème | Solution | Avantages |
| :——————————————— | :——————————————————————————————————— | :———————————————————————————————- |
| Coût élevé des engrais | Utilisation optimisée de l’azote grâce à l’IA | Réduction des coûts pour les agriculteurs |
| Pollution des eaux et émissions de GES | Sélection et modification génétique des plantes de maïs | Réduction de l’impact environnemental (pollution, gaz à effet de serre) |
| Efficacité limitée d’utilisation de l’azote | identification et compréhension des gènes impliqués dans l’utilisation de l’azote | Amélioration de l’efficacité d’utilisation de l’azote |
