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Prediciendo el rendimiento de arroz en condiciones de sequía

Modelos metabólicos y de crecimiento integrado predicen el metabolismo del arroz cultivado en condiciones normales y limitantes de agua.

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Alrededor del 50% de la población mundial depende del arroz para su alimentación diaria. En este sentido, mejorar el rendimiento de los granos de arroz es una de las áreas más importantes en el campo de investigación sobre este grano.

El arroz es una de las plantas más susceptibles a sequía debido a su pequeño sistema radicular, su delgada cutícula cerosa y al rápido cierre de sus estomas. Para lograr una producción de arroz sustentable bajo condiciones de cambio climático es esencial comprender mejor los cambios inducidos por sequía.

Chun Yue Maurice Cheung, profesor asistente de Ciencia en la Universidad de Yale-NUS en Singapur, y Rahul Shaw, investigador postdoctoral en la Universidad de Radboud en los Países Bajos, colaboraron en un proyecto examinando el efecto de la sequía sobre el crecimiento, rendimiento y procesos metabólicos del arroz.

“Hasta la fecha, no ha habido mucho progreso relacionando parámetros climáticos, como potencial de agua subterránea, para su uso como restricciones en un modelo metabólico a escala genómica”, dice Cheung. “Estos parámetros están presentes en modelos de crecimiento de cultivos, así que integramos dos tipos de modelo — análisis de balance de flujos y crecimiento vegetal — para estudiar las adaptaciones metabólicas a cambios en el clima.

Los modelos de análisis de balance de flujo se enfocan en el comportamiento intracelular prediciendo la actividad de los procesos metabólicos como mecanismos de conversión de nutrientes y energía. Los autores utilizaron y actualizaron el modelo metabólico a escala genómica (GSM) Os2384 ya existente. Los modelos de crecimiento de plantas calculan las tasas de asimilación de carbono del follaje y la producción de biomasa de órganos específicos en un periodo de pocos meses resultantes del efecto de factores ambientales como la sequía. Para esta investigación los autores utilizaron el modelo Estudios Alimentarios del Mundo (WOrld FOod STudies, WOFOST, por sus siglas en inglés). La integración de estos modelos permite implementar restricciones de biomasa específicas diarias para cada órgano proveniente del modelo de crecimiento vegetal dentro del modelo metabólico a escala genómica, para determinar los cambios metabólicos diarios que ocurren durante el crecimiento de la planta de arroz, desde la plántula hasta el desarrollo de la semilla, bajo condiciones normales y con limitación de agua.

Integración de un modelo de crecimiento de cultivo y un modelo de balance de flujo de múltiples órganos.

Las simulaciones muestran que las plantas con estrés hídrico tuvieron una tasa de crecimiento menor y un periodo de crecimiento más corto, lo cual tuvo como resultado una menor biomasa total en comparación con condiciones normales. A su vez, la biomasa más baja tuvo menor asimilación, transporte y el almacenamiento de N y C lo que resultó en rendimiento reducido.

Biomasa vegetal (hoja, tallo y semilla) durante el periodo de crecimiento bajo condiciones normales (líneas sólidas) y condiciones de agua limitada (líneas punteadas).

Para revelar los mecanismos de estos cambios, los autores evaluaron la dinámica metabólica. La mayoría de las diferencias metabólicas observadas entre las dos condiciones ocurrieron durante la reproducción y el llenado del grano, lo que indica que estas etapas son las más sensibles al estrés hídrico.

“El análisis del metabolismo en diferentes etapas durante el crecimiento y desarrollo de la planta completa y la comparación entre condiciones normales y de estrés permite a los investigadores entender mejor la plasticidad metabólica de la planta y sus adaptaciones a los cambios del clima, y potencialmente identificar objetivos para su mejoramiento”, dice Cheung.

Este enfoque puede ser utilizado en cualquier especie que tenga disponibles tanto modelos de crecimiento del cultivo como modelos metabólicos basados en restricciones.

El código y los modelos utilizados son de acceso abierto y están disponibles en: github.com/mauriceccy/rice-crop-fba-model


Traducción al español por Lorena Marchant

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