Lehtikeräykset

Jo ensimmäisten viikkojen aikana väitöskirjani sai aivan uuden suunnan. Professorimme Bruce ehdotti minulle ja Alexeylle (ohjaajani) että osallistuisimme suureen projektiin, jota ei oltu suunniteltu meille eikä muillekaan, sillä se ilmaantui aika yllättäen. Projektin perusidea oli kerätä lehtiä monista vehnälajikkeista ja verrata eri lajikkeiden taudinkestävyyttä/resistenssiä näiden lehtien perusteella. Keskustelimme aiheesta muutamien päivien ajan ja totesimme, että vaikka projektiin osallistuminen vaatii merkittävää muutosta väitöskirjatyölleni, se todennäköisimmin kannattaa.

Mahdollisuus tähän projektiin todellakin ilmaantui aivan vahingossa. Keväällä 2016 Bruce ja Alexey olivat vierailemassa Eschikonissa, jonne väitöskirjani päätutkimuksen kenttäkokeet oli suunniteltu kesälle 2017. Tarkoituksena heillä oli katsastaa paikkoja ja sopia mahdollisuudesta pieneen esikokeeseen kesälle 2016. Eschikonissa on ETH:n tutkimusasema, jonka hienoin puoli on hämähäkkikameralla varustettu pelto.

Tutkimuspellolla vieraillessaan Bruce kiinnitti huomiota satoihin pieniin koealoihin, joilla näytti kasvavan eri vehnälajikkeita. Vielä enemmän hän kiinnitti huomiota siihen, että lähes kaikki niistä vaikuttivat olevat harmaalaikun tartuttamia. Niinpä monien keskustelujen jälkeen päädyttiin siihen, että ryhmämme saa kerätä kaikilta koealoilta muutamia kymmeniä lehtiä kesän aikana ja yrittää saada niistä jotain tietoa irti.

Menimme pellolle keräämään lehtiä 20. toukokuuta, 14. kesäkuuta ja 4. heinäkuuta. Näistä ensimmäisenä ja viimeisenä keräsimme 16 lehteä jokaiselta koealalta ja keskimmäisenä päivänä otimme näytteet vain muutamista lajikkeista. Tutkimuspeltoja oli kaksi kappaletta siten että kaikki vehnälajikkeet kasvoivat yhdellä pienellä koealalla molemmilla pelloilla. Vehnälajikkeita oli yhteensä 335 ja lehtiä keräsimme pitkästi yli 20 000. Keräämisen jälkeen lehdet liimattiin papereille ja skannattiin. Lopuksi skannatut kuvat analysoitiin automaattisella menetelmällä, joka tunnisti lehden vahingoittuneet alueet, laski mikroskooppisen pienet mustat itiöpesäkkeet ja liitti tämän datan jokaiseen lehteen yksilöllisellä QR-koodilla, josta käy ilmi keräysaika ja lajike. Analyysimme kattoi yli 37 neliömetriä lehteä ja yli kaksi miljoonaa itiöpesäkettä – aika paljon enemmän kuin manuaallisella laskemisella olisi ollut mahdollista.

Talven 2016-2017 analysoimme saatua dataa ja huhtikuussa lähetimme ensimmäisen väitöskirja-artikkelini vertaisarviointiin. Yhden korjauskierroksen jälkeen se lopulta hyväksyttiin joulukuun alussa 2017 ja on menossa painoon aivan pian. Hyväksytty artikkeli on vapaasti luettavissa bioRxiv-palvelimella ja julkaistun version saa minulta pyytämällä.

Artikkelimme merkittävimmät tulokset liittyvät siihen, että harmaalaikkua vastaan näyttäisi olevan kahdenlaista resistenssiä: enimmäinen vähentää taudin tekemää vahinkoa ja toinen taudin lisääntymistä. Nämä tyypit ovat ilmeisen itsenäisesti ilmentyviä, sillä monet lajikkeet ovat hyviä yhdessä ja huonoja toisessa. Lisäksi tämä uusi analyysimenetelmä tuottaa objektiivista dataa, joka voidaan toistaa ja sen luotettavuus/tarkkuus voidaan testata jälkeenpäin. Perinteinen jalostustapa, jossa jokaista koealaa vilkaistaan pikaisesti ja annetaan numero 1-9, ei ole voinut tunnistaa näin tarkasti eroja ensimmäisessäkään resistenssityypissä ja lisäksi jälkimmäisen mittaaminen on ollut täysin ulottumattomissa.

Seuraavassa kuvassa vasemmalla on lajikkeet järjestettynä vahinkoa torjuvan resistenssin mukaan (vastustuskykyismmät alhaalla) ja oikealla lisääntymisentorjunnan mukaan. Mustat viivat keskellä osoittavat kuinka 30 vastustuskykyisintä ja heikointa lajiketta vahingon torjunnan perusteella voivat olla sekä parhaita että huonoimpia torjumaan lisääntymistä. Vaalean siniset pisteet ovat yksittäisten lehtien tuloksia ja suuremmat värilliset tai harmaat pisteet keskellä yhden lajikkeen kaikkien lehtien keskiarvoja.

Tämä valtava määrä kerättyä dataa ei toki ole yhdellä kerralla selitetty. Tällä hetkellä meillä on yhteistyökumppaneiden kanssa vertaisarvioinnissa yksi artikkeli, jossa käytimme lehtikeräysdataa ja hämähäkkikameran kuvia ja osoitimme että ilmakuvista voi arvioida suhteellisen luotettavasti tautitasoja eri lajikkeissa. Toisessa yhteistyöprojektissa olemme jo osoittaneet, että näitä kahta resistenssityyppiä säätelevät todennäköisimmin erilliset alueet vehnän genomissa, joten niiden saattaminen yhteen jalostamalla tai geenitekniikalla olisi mahdollista.

Kaikenkaikkiaan tällä projektilla on ollut ja tulee olemaan iso merkitys väitöskirjalleni ja tutkimusuralleni. Tämän pohjalta tulee useita merkittäviä tutkimusartikkeleja, kiinnostavia yhteistyömahdollisuuksia sekä lupaavia jatkotutkimusprojekteja. Parhaassa tapauksessa tämän projektin kautta pääsen ja saavuttamaan yleistä tavoittettani tutkimustyössä: tuloksemme auttavat tekemään hyvää ihmisille ja muulle luonnolle. Olemme mm. menossa huhtikuussa 2018 esittelemään tuloksiamme ja tuota menetelmää kansainvälisessä konferenssissa Tunisiassa ja toivomme että Pohjois-Afrikan vehnän jalostajat omaksuvat sekä menetelmän että sen avaamat uudet mahdollisuudet omassa työssään.

Jos pystymme jalostamaan vehnää, joka sammuttaa harmaalaikun lisääntymisen, pystymme todennäköisesti vähentämään torjunta-aineiden käyttöä merkittävästi. Vuosittain Euroopassa käytetään yli miljardi euroa pääasiassa harmaalaikun torjuntaan suunnattuihin kemikaaleihin. Tämä on 70% kaikista sienentorjunta-aineista, joita vehnälle ruiskutetaan. Harmaalaikku onkin selvästi merkittävin vehnän tauti Euroopassa ja muilla lauhkeilla alueilla.

Tekstin ulkoilmakuvat ovat linkatulta ETH:n sivulta kaapattuja.

Anna palautetta, kommentoi sisältöä, esitä kysymyksiä...