В НовГУ создали мгновенный метод диагностики зараженной пшеницы

15 октября 2026, 11:47 31

Ученые НовГУ, СПбГУ и Федерального научного агроинженерного центра ВИМ разработали метод, позволяющий мгновенно и с точностью почти 99% выявлять зерна пшеницы. зараженные токсичным грибком.

Почему это важно?

Согласно прогнозу Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (ФАО), мировое потребление пшеницы в 2026-2027 годах составит 802,5 млн тонн. Но значительная часть урожая может оказаться под угрозой из-за грибковых заболеваний. Одним из самых распространенных является фузариус колоса, который вызывают грибы рода Fusarium. Они не просто портят зерно, но и выделяют микотоксины — яды, которые накапливаются в организме человека и животных, вызывая серьезные отравления.

Традиционные методы выявления инфекции — хроматография, ПЦР-анализ или микроскопия — требуют дорогого оборудования, реактивов и квалифицированных специалистов, занимают много времени и часто разрушают зерно. В реальных условиях ядра пшеницы движутся по конвейеру, их нужно быстро сортировать, не разрушить и не останавливать поток. Альтернативой служат оптические методы анализа зерна, однако они «видят» лишь локальные участки и требуют сканирования всей поверхности зерна, что замедляет анализ.

Как проводили исследование?

В отличие от предыдущих работ, где изучалось заражение одним видом гриба, фиксированная стадия инфекции или строго определенная ориентация зерен, авторы впервые рассмотрели все три фактора одновременно: заражение сразу тремя видами Fusarium на ранней (5 дней) и поздней (40 дней) стадиях при произвольной ориентации зерен, максимально приближенной к реальным условиям на конвейере.

Вместо обычной камеры, которая видит только три цвета (красный, зеленый, синий), ученые использовали гиперспектральную — прибор, который получает не просто картинку, а для каждой точки зерна записывает полный спектр отраженного света: от ультрафиолета до ближнего инфракрасного диапазона (397-1000 нм). Спектр разбивается на более чем 200 узких спектральных каналов, каждый шириной около 3 нм. В результате для каждого пикселя изображения получается не один цветовой код, а целый спектральный «паспорт» из более, чем 200 чисел.

Затем исследователи применили так называемый метод главных компонент — математический способ снизить размерность данных, оставив только самые важные признаки. Они искали длины волн, на которых отражение света у здорового и зараженного зерна отличается сильнее всего.

Что выяснили?

Первое — то, что ориентация зерна в пространстве не имеет значения. Исследователи специально изучали зерна, лежащие как гладкой стороной вверх, так и бороздкой вверх. В реальных условиях на конвейере зерна падают как попало, и оказалось, что разработанный метод работает одинаково хорош при любой ориентации.

Второе — и главное — ученым удалось сократить весь спектральный анализ всего до шести длин волн — 400, 451, 708, 783, 801 и 863 нм.

Откуда эти цифры?

Две длин волны из перечисленных — 400 и 451 нм — находятся в сине-фиолетовой области спектра. Именно там поглощают свет пигменты, которые синтезируют грибы, поражая зерно. Чем сильнее инфекция, тем больше таких пигментов — и зерно меняет цвет. Поэтому эти длины волн позволяют «заметить» инфекцию на самых ранних стадиях.

Остальные четыре — 708, 783, 801 и 863 нм — приходятся на область, где регистрируются колебания связей в органических молекулах. При заражении в зерне появляются грибковые белки и другие соединения, которые меняют спектр отражения. Если у здорового зерна на этом участке наблюдаются характерные пики (всплески отражения), то у больного они пропадают — кривая отражения идет почти ровно вверх, без перепадов. Именно это отличие и позволяет надежно различать здоровые и зараженные зерна.

Насколько точен метод?

Ученые проверили технологию на 96 зернах. Из них 64 были зараженными, 32 — здоровыми. Система правильно определила все 64 больных зерна и ошиблась только в одном случае: одно здоровое зерно она по ошибке приняла за больное. Итоговая точность составила 98,9%. По словам авторов, это очень высокий показатель для быстрого неразрушающего метода.

Что на практике?

Гиперспектральные камеры дороги, а обработка сотен спектральных каналов требует больших вычислительных мощностей. Поэтому авторы предлагают перейти к системам, использующим не сплошной спектр, а всего несколько выбранных длин волн. Это позволит создавать более дешевые, специализированные и быстрые устройства, пригодные для работы в потоке, например на конвейере.

Такой подход может лечь в основу проточных сортировщиков зерна, работающих прямо на элеваторах или перерабатывающих заводах. Система будет мгновенно отбраковывать зараженные зерна, не давая токсинам попасть в продовольственную цепочку.

Исследование опубликовано в международном журнале Molecules.