L’apprendimento automatico aiuta gli scienziati a identificare le preferenze ambientali dei microbi — ScienceDaily

“Sappiamo che in qualsiasi ambiente ci sono un sacco di batteri con importanti funzioni ecologiche, ma le loro preferenze ambientali spesso rimangono sconosciute”, ha affermato Noah Fierer, membro del Cooperative Institute for Research in Environmental Sciences (CIRES) e professore di ecologia e biologia evolutiva presso CU Boulder. “L’idea è di utilizzare questa tecnica per capire le basi della loro storia naturale”.

Capire se alcuni batteri hanno maggiori probabilità di prosperare in ambienti acidi, neutri o basici è solo un primo passo, ha affermato l’autore principale Josep Ramoneda, visiting scholar del CIRES. “Potresti usare questo approccio per anticipare come i microbi si adatteranno a quasi tutti i cambiamenti ambientali”, ha detto. Supponiamo, ad esempio, che l’innalzamento del livello del mare porti più acqua salata in una zona umida costiera. “Possiamo anticipare come i microbi risponderanno a questi cambiamenti ambientali”, ha detto Ramoneda.

Il nuovo lavoro è stato pubblicato oggi sulla rivista I progressi della scienzae i coautori includono altri di CIRES e CU Boulder, nonché colleghi canadesi.

I microbi, compresi i batteri, sono fondamentali per il funzionamento degli ecosistemi; aiutare le piante a crescere, consentire il ciclo dei nutrienti nei laghi e persino supportare la digestione umana. Ma spesso sono impossibili da isolare e coltivare in laboratorio, quindi spesso sappiamo poco su di loro, hanno detto Ramoneda e Fierer, tranne che per il loro corredo genetico. Le tecniche di “pesca” genetica degli ultimi decenni hanno portato a database di genomi batterici in crescita esponenziale.

Quindi il team di ricerca ha attinto a ciò che gli scienziati sanno su alcuni gruppi batterici, che prosperano a un particolare pH o a un altro, e poi ha utilizzato l’apprendimento automatico per collegare le preferenze di pH ambientale di quei gruppi con la loro composizione genetica. Il lavoro ha comportato lo smistamento dei genomi di oltre 250.000 tipi di batteri da quasi 1.500 campioni di suolo, lago e ruscello.

“Quello che abbiamo scoperto è che possiamo fare deduzioni sulle loro preferenze di pH basandoci solo sui dati genomici”, ha detto Ramoneda. Per gli scienziati, una delle implicazioni più immediate della scoperta è che potrebbe aiutarli a far crescere colonie di batteri delicati che non sono mai stati in grado di coltivare prima, dando loro una prima ipotesi su quale pH usare. Possono volerci anni per capire come “coltivare” i batteri in modo che possano essere studiati in laboratorio e il metodo di apprendimento automatico potrebbe rendere quel processo molto, molto più efficiente, ha affermato Fierer.

Gli esperti di agricoltura e silvicoltura spesso aggiungono anche batteri vivi per “inoculare” le piante in crescita con utili comunità di batteri, ha detto Ramoneda. Ora, possono ottenere informazioni più rapide e migliori sui tipi di batteri che potrebbero aiutare a ripristinare una prateria nativa rispetto alle foreste di pini, o per coltivare meglio mais o soia, assicurando che gli inoculanti si adattino al pH locale.

Successivamente, il team ha in programma di cercare di ottenere informazioni sulle preferenze di temperatura dei batteri, un altro sistema complesso che probabilmente coinvolge molti, molti geni. Questo potrebbe aiutarli a capire meglio come il riscaldamento influenzerà le comunità batteriche del suolo, per esempio.

“L’alternativa è provare a farli crescere tutti in laboratorio, e questo è doloroso”, ha detto Fierer.

Il finanziamento per questo lavoro è venuto dalla Swiss National Science Foundation, US National Science Foundation, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada, US Department of Energy e US Department of Agriculture.