一个挑战，一套专家
全球人口正在增长，养活这些不断增长的人口是一个巨大的挑战。新出现的疾病、全球气候和环境变化将如何影响我们所依赖的作物?在可耕地减少的情况下，我们如何为不断增长的全球人口提供营养丰富的食物?这些都是重要的问题，为了找到答案，北卡罗来纳大学已经召集了一个多学科的研究团队，这些研究人员拥有从植物遗传学到计算机工程等各个领域的专业知识。
北卡罗来纳州立大学已经收到了来自国家科学基金会更好地了解植物如何应对各种压力，例如缺乏必需营养素。特别是，该项目调查了拟南芥的植物如何在剥夺钢铁时响应，这对工厂的生物过程至关重要。然而，该项目的更重要目标是改善我们对控制植物如何应对环境条件的特定蛋白质（或“转录因子”）的理解。
“这些信息将被用来创建计算机模型，让我们了解植物对各种压力的反应，”他说Cranos Williams，项目领先调查员和计算机工程助理教授。“最终，我们希望创建可以帮助我们确定具有增加的营养价值的最佳实践的模型，以及不同条件的最佳农业实践 - 从种植者应对与气候变化或新植物疾病有关的压力来响应耕作在边缘作物土地上。“
威廉姆斯的工作重点是利用计算模型来理解复杂生物系统的行为。和项目合作者乔尔·杜科托是一位环境工程教授，在创造蜂窝流程模型方面拥有经验。这是您需要开发数学和计算机模型的那种诀窍，可以预测植物如何应对各种压力 - 但这并不是你所需要的。例如，您还需要一个了解植物自己的人。
进入Terri long是，植物生物学助理教授使用基因组学，分子生物学和遗传学来确定特定基因的活性如何引发植物的生理变化。当某些基因被“接通”时，它们产生转录因子，然后可以“接通”其他基因，触发植物中的一系列行为。长期以来已经努力确定当拟南芥被剥夺铁时触发这些转录因子中的哪一个，以及这些各种基因群组如何相互作用。所有这些信息都将进入创建原型模型 - 该模型可以通过将模型预测与长期在她的生物实验室中看到的结果进行比较来测试。
但是运行像这样的复杂模型需要很长时间，需要大量的计算能力。这就是詹姆斯塞克进来。Cuck的计算机工程助理教授正在与团队合作，帮助简化模型的计算，以使其更快有效地运行。
“没有修改，模型可能需要数周或多年来运行，使得产生的计算有效无用，”塞克说。“这就像天气预报的问题 - 如果计算需要这么长的是在预测之前的风暴命中，它就没有用。”利用数百到数千台计算机的高效实现将在几分钟或几天内求解大型型号，这意味着更快地找到答案，更有效地找到答案。
通过分享计算机建模，植物生物学，遗传学，生物系统和高速计算的专业知识，研究人员希望在与现实世界上最基本的问题相关的问题上阐明：确保人口足以吃。
这只是即将到来的东西。通过校长的卓越学院课程，国家统计局正计划将这种跨学科方法应用于一系列额外的研究领域，从医学到法医学。
