अध्ययन: युवा अंगूर बेलों के प्रदर्शन का अनुमान लगाने में DNA-आधारित जीनोमिक मॉडल अन्य तरीकों से बेहतर

युवा अंगूर बेलों के प्रदर्शन का अनुमान लगाने के तीन तरीकों की तुलना करने वाले एक नए अध्ययन में पाया गया कि जांचे गए अधिकांश गुणों के लिए DNA-आधारित जीनोमिक अनुमान, मेटाबोलोमिक और स्पेक्ट्रोस्कोपिक तरीकों से अधिक सटीक था। इससे प्रजनकों को प्रजनन प्रक्रिया के शुरुआती चरण में ही नई बेलों के चयन का अधिक स्पष्ट रास्ता मिलता है।

npj Science of Plants में प्रकाशित इस शोध में जांचा गया कि क्या बेलों के पूरी तरह उत्पादन में आने से पहले जैविक आंकड़ों के जरिए कृषि संबंधी गुणों का अनुमान लगाकर प्रजनक अंगूर बेलों के सुधार की प्रक्रिया तेज कर सकते हैं। लंबे पीढ़ी-चक्र वाली इस फसल में यह अहम है, क्योंकि रोग-प्रतिरोध और जलवायु के अनुकूलन के लिए प्रजनन में कई साल लग सकते हैं। इसके व्यावहारिक निहितार्थ वाइन और अंगूर से बने अन्य पेय पदार्थों के लिए भी हैं: गुणवत्ता बनाए रखते हुए गर्मी, सूखे और रोग के दबाव को बेहतर ढंग से सहन करने वाली नई किस्में विकसित करने के लिए प्रजनन कार्यक्रमों को तय करना होगा कि संसाधन कहां लगाए जाएं।

शोधकर्ताओं ने अंगूर बेलों की एक द्वि-अभिभावकीय प्रजनन आबादी में तीन तरीकों की तुलना की। इस आबादी के 24 कृषि संबंधी गुणों का 3 वर्षों तक फेनोटाइपिंग के जरिए आकलन किया गया। इनमें विकास, उर्वरता, बेरी की रासायनिक संरचना और उपज से जुड़े माप शामिल थे। टीम ने 7,386 SNP मार्करों पर आधारित जीनोमिक अनुमान, निकट-अवरक्त स्पेक्ट्रोस्कोपी यानी NIRS पर आधारित फेनोमिक अनुमान और अनिर्दिष्ट तरल क्रोमैटोग्राफी-मास स्पेक्ट्रोमेट्री यानी LC-MS पर आधारित मेटाबोलोमिक अनुमान की तुलना की। उन्होंने सात सांख्यिकीय ढांचों और नमूना लेने की कई रणनीतियों को भी परखा। इनमें दाख की बारी और ग्रीनहाउस में विकास के अलग-अलग चरणों पर एकत्र की गई लकड़ी और पत्तियों के ऊतक शामिल थे।

सबसे स्पष्ट नतीजा यह था कि जीनोमिक अनुमान ने सबसे बेहतर प्रदर्शन किया। फूल आने से वेराइज़न तक के तापीय समय के लिए इसकी अधिकतम अनुमान क्षमता r=0.827 के सहसंबंध तक पहुंची। 24 गुणों में औसत जीनोमिक अनुमान क्षमता LASSO के लिए 0.375 से rrBLUP के लिए 0.473 तक रही। इस समूह में औसतन rrBLUP सबसे मजबूत मॉडल था।

मेटाबोलोमिक अनुमान दूसरे स्थान पर रहा। इसका किसी एक गुण के लिए सर्वोच्च नतीजा हरी बेरी के वजन के लिए r=0.586 था। यह मेटाबोलोमिक BLUP मॉडल से मिला, जिसमें कली फूटने के समय दाख की बारी से ली गई पत्तियों का इस्तेमाल किया गया था। इन तीन तरीकों में फेनोमिक अनुमान सबसे कमजोर रहा। किसी एक गुण के लिए इसका सर्वोत्तम नतीजा प्राथमिक उर्वरता के लिए r=0.391 था और इस्तेमाल किए गए मॉडल के अनुसार इसकी औसत अनुमान क्षमता 0.096 से 0.215 के बीच रही।

व्यावहारिक रूप से, अध्ययन में लागत और सटीकता के बीच समझौता सामने आया। NIRS-आधारित फेनोमिक अनुमान के लिए आंकड़े जुटाना सस्ता और तेज है, लेकिन इससे मिलने वाला अनुमान संकेत अक्सर कमजोर था। जीनोमिक अनुमान अधिक भरोसेमंद रहा, जबकि मेटाबोलोमिक अनुमान ने कुछ खास गुणों के लिए अच्छा प्रदर्शन किया, पर इसमें विश्लेषण की लागत अधिक और प्रयोगशाला का काम ज्यादा जटिल है।

इन तरीकों के प्रदर्शन में अंतर क्यों था, यह समझने में आंकड़ों ने मदद की। शोधकर्ताओं ने अनुमान लगाया कि हर प्रकार की विशेषता में कितनी भिन्नता आनुवंशिक थी और कितनी अवशिष्ट शोर के कारण थी। NIR तरंगदैर्ध्य में जीनोटाइप संबंधी विचरण कम था: औसतन 2% और अधिकतम 17%। आनुवंशिकता भी कम थी, जिसका औसत 0.07 और अधिकतम 0.46 रहा। मेटाबोलोमिक विशेषताओं की आनुवंशिकता अधिक थी: औसतन 0.25 और कई मान 0.90 से ऊपर थे। इससे संकेत मिलता है कि अध्ययन में इस्तेमाल किए गए मॉडलों के तहत मेटाबोलोमिक आंकड़ों ने स्पेक्ट्रल आंकड़ों की तुलना में जीनोटाइप से जुड़ी अधिक स्थिर जैविक जानकारी पकड़ी।

नमूना लेने की परिस्थितियां भी मायने रखती थीं। फेनोमिक अनुमान में फूल आने के समय दाख की बारी से ली गई पत्तियों की नमूना-स्तर पर औसत अनुमान क्षमता सबसे अधिक 0.172 थी। इसके बाद कली फूटने पर दाख की बारी से ली गई पत्तियों का मान 0.161 रहा। फूल आने के समय ग्रीनहाउस से ली गई पत्तियों का प्रदर्शन सबसे कमजोर, 0.088 रहा। मेटाबोलोमिक अनुमान में सभी नमूना श्रेणियों को विशेषता-वार BLUP में मिलाने से औसतन सबसे अच्छे नतीजे मिले, जिनका मान 0.421 था। कली फूटने पर दाख की बारी से ली गई पत्तियां 0.382 के साथ दूसरे स्थान पर रहीं, जबकि फूल आने के समय ग्रीनहाउस से ली गई पत्तियों का औसत नतीजा फिर सबसे कम, 0.199 रहा।

अध्ययन में यह भी जांचा गया कि क्या ग्रीनहाउस में ली गई पत्तियां दाख की बारी के नमूनों का विकल्प बन सकती हैं। कुछ अलग-अलग गुणों के लिए ऐसा संभव था, लेकिन यह रुझान एकसमान नहीं था। फेनोमिक अनुमान में बेरी की शर्करा मात्रा और गुच्छे के वजन जैसे गुणों के लिए ग्रीनहाउस स्पेक्ट्रा ने दाख की बारी के स्पेक्ट्रा से बेहतर प्रदर्शन किया। वहीं, कली फूटने के समय और बेरी की रासायनिक संरचना के कुछ मापों के लिए दाख की बारी के स्पेक्ट्रा बेहतर रहे। मेटाबोलोमिक अनुमान में दाख की बारी से ली गई पत्तियों ने आम तौर पर ग्रीनहाउस की पत्तियों से बेहतर प्रदर्शन किया, हालांकि कुछ गुणों के लिए ग्रीनहाउस के आंकड़ों में भी उपयोगी संकेत थे।

जब शोधकर्ताओं ने मेटाबोलोमिक प्रोफाइलिंग के लिए चुनी गई 150 बेलों के एक ही समूह में तीनों ओमिक्स परतों की तुलना की, तो अधिकांश गुणों के लिए जीनोमिक अनुमान सबसे अच्छा रहा, मेटाबोलोमिक अनुमान बीच में और फेनोमिक अनुमान सबसे नीचे रहा। कुछ सीमित गुणों के लिए मेटाबोलोमिक अनुमान ने जीनोमिक अनुमान के बराबर या उससे बेहतर प्रदर्शन किया। इनमें एक चरण में बेरी का pH, समग्र उर्वरता, फल-स्थापन की गुणवत्ता, प्रति पौधा टहनियों की संख्या, प्रति पौधा छंटाई के बाद ताजा वजन और SPAD502 नामक क्लोरोफिल-संबंधी माप शामिल थे।

टीम ने यह भी जांचा कि क्या अलग-अलग आंकड़ा-परतों को मिलाने से नतीजे बेहतर होंगे। जीवविज्ञान के कई क्षेत्रों में किसी गुण की अंतर्निहित जटिलता को बेहतर ढंग से पकड़ने के उपाय के रूप में मल्टी-ओमिक्स तरीकों को बढ़ावा दिया जाता है। इस अध्ययन में लाभ सीमित रहा। जीनोमिक, फेनोमिक और मेटाबोलोमिक जानकारी को मिलाने वाले मॉडलों ने केवल जीनोमिक अनुमान की तुलना में लगातार बेहतर प्रदर्शन नहीं किया। केवल जीनोमिक जानकारी वाले और जीनोमिक जानकारी शामिल करने वाले संयोजन शीर्ष सांख्यिकीय समूह में रहे, लेकिन फेनोमिक या मेटाबोलोमिक आंकड़े जोड़ने से प्रदर्शन में व्यवस्थित रूप से सुधार नहीं हुआ। शोधपत्र के अनुसार, यहां इस्तेमाल किए गए नमूना आकार में इस बात का कोई प्रमाण नहीं मिला कि मल्टी-ओमिक्स एकीकरण से अनुमान क्षमता में लगातार सुधार हुआ।

नतीजे उन अंगूर-बेल प्रजनन कार्यक्रमों के लिए मुख्य तरीके के रूप में जीनोमिक चयन का समर्थन करते हैं, जिन्हें शुरुआती छंटाई के लिए भरोसेमंद उपाय चाहिए। लेखकों ने कहा कि मेटाबोलोमिक या फेनोमिक तरीकों की भूमिका फिर भी हो सकती है, लेकिन मुख्य रूप से उन गुणों और नमूना-रणनीतियों के लिए जिनमें अनुमान का दोहराने योग्य संकेत दिखता है। इससे सार्वजनिक प्रजनन कार्यक्रमों और निजी नर्सरियों के संसाधन आवंटन पर असर पड़ सकता है। वे ऐसी नई बेलें विकसित करने की कोशिश कर रहे हैं जो मिल्ड्यू और अन्य रोगों का प्रतिरोध करें, जिन्हें कम फफूंदनाशक उपचारों की जरूरत हो और जो अधिक गर्म तथा परिवर्तनशील उगाने की परिस्थितियों में भी उत्पादक बनी रहें।

यह सवाल नर्सरी तक सीमित नहीं है। अंगूर बेलें वाइन, जूस, टेबल ग्रेप और सूखे अंगूर के बाजारों का आधार हैं। आज लिए गए प्रजनन संबंधी फैसले तय कर सकते हैं कि आने वाले वर्षों में उत्पादकों और पेय निर्माताओं के लिए कौन-सी किस्में उपलब्ध होंगी। यदि जीनोमिक अनुमान से सबसे बेहतर लाभ मिलता रहा, तो प्रजनन कार्यक्रम पहले व्यापक DNA मार्कर आंकड़ों में निवेश कर सकते हैं और मेटाबोलोमिक या स्पेक्ट्रोस्कोपिक जांच का इस्तेमाल अधिक चुनिंदा ढंग से कर सकते हैं—खासकर रोग-प्रतिरोध, बेरी की संरचना और जलवायु तनाव के अनुकूलन को लक्ष्य बनाते समय।