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Genes de pastos para adaptar al maíz al cambio climático

Investigadores de la Universidad de Cornell y el Departamento de Agricultura de los Estados Unidos (USDA) aprovecharán la información genética que se encuentra en más de 700 especies de hierbas o pastos relacionados, con la esperanza de hacer que el maíz y el sorgo sean más productivos y resistentes al clima extremo provocado por el cambio climático.

La investigación de la tribu de hierbas Andropogonae, que incluye al maíz, sorgo y caña de azúcar, es posible gracias a una subvención de cuatro años y $5 millones de dólares la Fundación Nacional de Ciencia de Estados Unidos.

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Al estudiar la genética de especies de hierbas tan estrechamente relacionadas con estos cultivos importantes, los investigadores podrán extraer genes que abarcan aproximadamente 1.500 millones de años de historia evolutiva.

“Cada generación de plantas en el campo experimenta varios tipos de clima y ambientes, y los que tienen éxito, transmiten esos genes a la próxima generación”, dijo el investigador principal del proyecto, Ed Buckler, un genetista investigador del Servicio de Investigación Agrícola del USDA (USDA–ARS) y profesor adjunto de genética y mejoramiento de cultivos en el Instituto de Biotecnología de Cornell.

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“A medida que tratamos de desarrollar cultivos que están mejor adaptados al cambio climático, ahora podemos aprovechar esta enorme cantidad de tiempo evolutivo e historia genética que no hemos podido obtener con solo mirar una especie”, Buckler dijo.

Los fitomejoradores comerciales y del sector público podrán utilizar esta información para producir maíz y sorgo más productivos y resistentes a los desafíos climáticos.

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Los investigadores utilizarán técnicas genómicas avanzadas para secuenciar los genomas de los pastos de Andropogonae, generando enormes cantidades de datos. Una vez secuenciados los genomas de más de 700 especies, cada especie se comparará entre sí y además con el maíz y el sorgo. Los investigadores planean identificar pares de bases funcionalmente importantes (unidades básicas de ADN de doble hélice) en los genomas que pueden estar mutadas en el maíz y el sorgo y podrían evitar que estos cultivos estén bien adaptados o tengan el mayor rendimiento agrícola posible, dijo Buckler. El procesamiento de todos esos datos será posible a través de tecnologías de aprendizaje automático.

“El aprendizaje automático se acelera y se enfrenta a la increíble complejidad de trabajar con más de 700 especies diferentes”, dijo Buckler.

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Parte de la subvención se utilizará para capacitar a la próxima generación de científicos en biología computacional. El grupo llevará a cabo talleres de capacitación en bioinformática y “hackathons”, donde científicos informáticos y biólogos trabajarán juntos para desarrollar prototipos de soluciones a los problemas presentados desde el principio. “Se capacita a los científicos informáticos para aprender biología y los biólogos para aprender a codificar”, dijo Buckler.

También habrá una exhibición itinerante del museo que educa a las personas sobre cómo se utiliza la diversidad de plantas para diseñar mejores cultivos.

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Los colaboradores incluyen investigadores de la Universidad de California, Davis; Laboratorio de Cold Spring Harbor; Donald Danforth Plant Sciences Center y la Universidad Estatal de Iowa.

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