جذور النباتات تكشف “كودًا كيميائيًا” يساعدها على مواجهة الجفاف ونقص الغذاء

جذور النباتات لا تقتصر وظيفتها على امتصاص الماء والعناصر الغذائية فحسب، بل تُطلق أيضًا إشارات كيميائية – مركبات عضوية – تسهم في تشكيل بيئة التربة ومساعدة النباتات على البقاء في الظروف القاسية.

وقد درس الباحثون هذه التبادلات الخفية لسنوات، حيث تبيّن أن الميكروبات، مثل البكتيريا والفطريات، تبني شراكات وثيقة مع النباتات.

وفي مقابل السكريات والجزيئات التي تفرزها الجذور، تمنح الميكروبات للنبات قدرة أكبر على مقاومة الجفاف أو نقص العناصر.

هذه العملية، المعروفة باسم “الرواسب الجذرية” (Rhizodeposition)، تُعد عنصرًا أساسيًا في نمو النباتات وتكيفها.

حديثًا، أجرى علماء من مختبر أوك ريدج الوطني (ORNL) التابع لوزارة الطاقة الأمريكية دراسة جديدة لفهم المركبات التي تطلقها الجذور بدقة، ونُشرت نتائجها في دورية Plant, Cell & Environment.

تنوع المركبات الجذرية

اعتمد الفريق على علم “الميتابولومكس” – دراسة الجزيئات الصغيرة – لرسم خريطة للمركبات التي تفرزها الجذور، ووضعوا كتالوجًا تفصيليًا يوضح تنوعها وكمياتها في التربة.

هذه المعرفة قد تساعد في تطوير محاصيل أكثر إنتاجية، وأقل استهلاكًا للموارد، وأكثر قدرة على مقاومة الضغوط البيئية، إضافة إلى دعم محاصيل الطاقة الحيوية وتعزيز الأمن الطاقي.

دور الفطريات والجذور

الجذور ليست مجرد دعامة للنبات، بل هي مركز تحكم في امتصاص الماء والعناصر. وتُعد أيضًا أجهزة استشعار دقيقة تقرأ تغيرات الرطوبة والحرارة وكيمياء التربة.

وعندما تتغير الظروف، تُعيد الجذور تنظيم نموها أو المركبات التي تفرزها للتأقلم.

بعض الجذور تنسج شراكات طويلة الأمد مع الفطريات، حيث تمنحها السكريات مقابل عناصر غذائية يصعب الوصول إليها. وأخرى تُطلق رسائل كيميائية سريعة لردع الميكروبات الضارة أو التأثير في النباتات المجاورة.

تجربة على أشجار الحور

في التجربة، زرع الباحثون نوعين من أشجار الحور تحت ظروف مُتحكم بها، مع وفرة غذائية متفاوتة. وجُمعت العينات من مناطق جذرية مختلفة على مدار الزمن.

باستخدام التحليل الطيفي الكتلي عالي الدقة، تمكن العلماء من إنشاء “بصمة كيميائية” لكل عينة، واكتشفوا تنوعًا واسعًا من المركبات لم يُسجَّل من قبل. كما ظهر أن العوامل الوراثية للأشجار أثرت بوضوح في هذا التنوع.

أهمية النهج غير الموجه

أوضح بول أبراهام، قائد المشروع في قسم العلوم البيولوجية بمختبر ORNL، أن الاعتماد على التحليل “غير الموجه” سمح بالكشف عن نطاق أوسع من التنوع الكيميائي، بما في ذلك مركبات غير متوقعة قد تكون محورية في أنظمة التربة والنبات.

الذكاء الاصطناعي لرسم صورة أدق

ينوي الفريق استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل الكم الهائل من البيانات، إذ إن معظم الجزيئات المكتشفة لا يمكن التحقق منها عبر المراجع المتاحة.

ويهدف الباحثون إلى جعل بياناتهم متاحة وقابلة لإعادة الاستخدام للعلماء عالميًا. كما يخططون لدمجها مع تقنيات تصوير الجذور الرقمية في مختبر “الظواهر النباتية”، ما قد يضيف بعدًا جديدًا لفهم تواصل النباتات مع بيئتها.