⚠️ RUO — только для научных исследований. Не является медицинским изделием; не предназначено для диагностики, профилактики или выбора лечения.

Метагеномная идентификация патогенов растений и устойчивости к фунгицидам

Молекулярная детекция фитофтороза, фузариоза, серой гнили и других заболеваний — прямо в поле, без лаборатории

🧬 Описание пайплайна

Phytophthora infestans и другие патогены растений ежегодно уничтожают до 20–40% урожая картофеля и томатов в России. Традиционная диагностика — визуальная оценка агронома или лабораторный анализ (3–7 дней). К моменту получения результата инфекция распространяется по полю.

Наш пайплайн выполняет метагеномное нанопоровое секвенирование (mNGS) образца растительной ткани или почвы прямо на месте посева. За несколько часов агроном получает: точный список выявленных патогенов и — критично для защиты урожая — профиль устойчивости к фунгицидам, позволяющий выбрать действительно эффективный препарат.

📥 На входе: Сырые данные в формате FASTQ после High Accuracy basecalling (Dorado SUP, химия R10.4.1). Материал: гомогенат листа/клубня/корня, почвенный смыв.
📤 На выходе: Исследовательский HTML-отчёт (RUO) для агронома — выявленные патогены, количественная представленность, профиль резистентности к фунгицидам.

📊 Доступность продукта

Платформа	Статус доступности
OnSiteSeq Cockpit Edge	🟡 В разработке
OnSiteSeq Cockpit Desktop	🟡 В разработке
OnSiteSeq Cockpit Cloud	🔴 Недоступно

🌿 Определяемые патогены

Патоген	Заболевание	Ключевые культуры
Phytophthora infestans	Фитофтороз (поздний ожог)	Картофель, томат
Phytophthora sojae	Корневая гниль сои	Соя
Fusarium oxysporum	Фузариозное увядание	Томат, огурец, зерновые
Fusarium graminearum	Фузариоз колоса	Пшеница, ячмень
Alternaria solani	Ранний ожог, альтернариоз	Картофель, томат
Botrytis cinerea	Серая гниль	Виноград, земляника, овощи
Pythium spp.	Корневые гнили, демпинг-офф	Сеянцы, рассада
Plasmopara viticola	Мучнистая роса (ложная)	Виноград
Peronospora spp.	Ложная мучнистая роса	Подсолнечник, лук

🎯 Гены устойчивости к фунгицидам

Устойчивость к фунгицидам — прямой аналог AMR в медицине. Пайплайн анализирует молекулярные маркеры резистентности для каждого выявленного патогена:

Phytophthora infestans

Ген	Мутации	Фунгицид
CesA3 (целлюлозосинтаза)	G1105S, G1105V	Мандипропамид, диметоморф (CAA-фунгициды)
RPA70	V799A	CAA-фунгициды
Ras2 / другие	Полиморфизмы	Металаксил / Мефеноксам (фениламиды)
Cytb (цитохром b)	G143A, F129L	Стробилурины (азоксистробин, крезоксим-метил)

Fusarium spp.

Ген	Мутации	Фунгицид
CYP51 (ланостерол 14α-деметилаза)	I381V, Y461D, S524T + промотор ins	Азолы (тебуконазол, протиоконазол)
β-тубулин	E198A, F200Y	Бензимидазолы (тиабендазол, МБЦ)

Botrytis cinerea

Ген	Мутации	Фунгицид
BcCYP51	Множественные мутации + тандемные повторы	Азолы (тебуконазол)
BcMrr1	Активирующие мутации	SDHI-фунгициды (боскалид)
BcSdhB/C/D	H272R, P225L	SDHI-фунгициды
β-тубулин	E198A, F200Y	Бензимидазолы

Профиль фунгицидов в отчёте

Фунгицид	Класс	Значение
Металаксил / Мефеноксам	Фениламиды	Системный; металаксил-устойчивый P. infestans распространён в РФ
Мандипропамид / Диметоморф	CAA	Высокоактивен против оомицетов
Азоксистробин / Крезоксим-метил	Стробилурины (QoI)	Широкий спектр; G143A → полная резистентность
Тебуконазол / Протиоконазол	Триазолы (DMI)	Основа защиты зерновых от фузариоза
Боскалид / Флуксапироксад	SDHI	Высокий риск резистентности у Botrytis
Тиабендазол	Бензимидазолы	Высокий уровень резистентности у Botrytis и Fusarium

⚙️ Версии и ML-модели

Основной инструмент

Компонент	Статус
OnSiteSeq Фито Pipeline	🟡 В разработке

Планируемые ML-модели

Модель	Целевая задача
PhytoPathogen-Classifier	Метагеномная классификация патогенов растений (k-мерный CNN)
PhytoRes-Detector	Предсказание устойчивости к фунгицидам по молекулярным маркерам
PhytoQuant	Количественная оценка тяжести заражения по концентрации патогена в образце

Обучение на геномах из NCBI RefSeq Fungi/Oomycota, PHI-base (Pathogen-Host Interaction database) и базе маркеров резистентности FRAC (Fungicide Resistance Action Committee).

🛠 Под капотом: Зависимости и Окружение (Pipeline Stack)

Этап пайплайна	Ключевые библиотеки и инструменты
1. Контроль качества (QC)	`porechop_abi`, `NanoFilt`, `pigz`
2. Деплеция хозяйских ридов	`minimap2` (ref: геном картофеля S. tuberosum DM v6.1)
3. Метагеномная классификация	`Kraken2` + `Bracken` (кастомная БД: грибы + оомицеты RefSeq)
4. ITS-баркодирование	`minimap2` vs UNITE (ITS1/ITS2 база грибов и оомицетов)
5. Детекция генов резистентности	Кастомная база FRAC-маркеров + `snpEff`
6. ML-инференс	`PyTorch`, `pandas`, `scikit-learn`

🌍 Глобальный контекст

Экономика — мировые потери урожая от P. infestans оцениваются в $6–7 млрд ежегодно. В России фитофтороз поражает до 50% посевов картофеля в дождливые сезоны.
Ирландский голод (1845–1852) — исторический пример: P. infestans уничтожил практически весь урожай картофеля в Ирландии, унеся более 1 млн жизней.
Металаксил-резистентность — устойчивые популяции P. infestans зафиксированы во всех картофелепроизводящих регионах России. Агроном без молекулярной диагностики применяет неэффективный препарат.
FRAC (Fungicide Resistance Action Committee) — международный комитет, ведущий мониторинг резистентности к фунгицидам; Россия участвует в рамках EUROBLIGHT для P. infestans.

🔬 Связанные источники

© 2026 Роман Горбенко, OnSiteSeq
AI medtech платформа для управления контейнеризованными биоинформатическими пайплайнами.
Edge-платформа. Рабочее место. Облачные вычисления.
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2026680748.
Проект начат в МФТИ, продолжен в аспирантуре РНИМУ им. Н.И. Пирогова.
Получение разрешений и валидация в процессе. Текущий статус — RUO. Только для научных исследований. Не для диагностики.
Проект — участник топ-1000 университетских стартапов и Акселерационной программы «Будущее медицины».