En Argentina, el rendimiento del girasol cultivado ha estado limitado por la crianza clásica durante más de dos décadas. Por eso, un equipo de investigación del Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular (IABIMO) del INTA busca otra forma de multiplicar los rendimientos.
Por lo tanto, se centraron en estudiar la senescencia para aumentar la eficiencia fotosintética y lograr genotipos «funcionales que permanecen verdes» que translocan más fotoasimilados, lo que influye en un mayor rendimiento y calidad del aceite.
“Aunque el girasol tiene muy buen rendimiento, no fue posible aumentarlo con mejoramiento clásico, porque no mejoró el contenido de aceite ni el peso de mil granos por cabeza”, explicó Paula Fernández, investigadora del IABIMO y jefa de departamento. estudios.
En la reproducción convencional, se realizan cruces selectivos entre individuos con rasgos deseables para producir descendencia con más de los rasgos esperados. “También se pueden utilizar técnicas como la selección individual, la selección asistida o la selección genómica”, dijo Fernández.
Como alternativa, el equipo de investigación del INTA está tratando de identificar biomarcadores asociados con el envejecimiento de las hojas de las plantas: «Ser más verdes, permitir que este verde haga la fotosíntesis por más tiempo y ser genotipos verdes funcionales (funcionales para mantenerse verdes), es decir, todos estos productos de la fotosíntesis se reparten al grano, al rendimiento”, dijo Fernández, quien explicó que la radiación captada durante la fase de llenado del grano juega un papel importante en el rendimiento del cultivo y en el contenido de aceite.
Por esta razón, la eficiencia fotosintética tiene un carácter de alto impacto en los programas de mejoramiento. “La irradiancia, el suelo, el genotipo y la temperatura ambiente son factores determinantes para el rendimiento potencial de una planta”, dijo el investigador del INTA.
La senescencia dependerá de factores ambientales, nutricionales y de la aparición de enfermedades o algún estrés que pueda acelerarla y hacer que los granos no se llenen. En ese sentido, el equipo de investigación trabaja con líneas puras del Programa INTA Manfredi Breedi y ya cuenta con dos genotipos élite: uno con senescencia muy temprana y otro con senescencia muy tardía. Ambos serían ideales para una población biparental y actualmente lo está desarrollando Daniel Álvarez, especialista en mejoramiento genético de la Estación Experimental Agropecuaria del INTA.
“Hemos seleccionado dos genotipos élite del Programa de Mejoramiento Manfredi de los cuales estamos desarrollando una población biparental”, dijo Fernández, y agregó: “El objetivo es obtener un híbrido que salga al mercado con senescencia retardada y logre una mayor área foliar. » más fotosíntesis y consecuentemente más aceite de grano”. El desarrollo híbrido es un proceso largo que puede llevar hasta 10 años.
Imágenes para la mejora del girasol.
Las innovaciones tecnológicas surgidas en la última década en ciencias de la vida, informática e inteligencia artificial han favorecido el desarrollo de estrategias que aceleren y optimicen la escala de los procesos de mejora y la extiendan a cultivos menos difundidos.
La esencia de esta nueva ola conocida como Nuevas Tecnologías de Mejoramiento (NBT) es la identificación y el uso de asociaciones genotipo-fenotipo para impulsar el desarrollo eficiente y continuo de cultivares con características deseables para diferentes entornos.
El estudio de la senescencia o senescencia en las plantas ha avanzado notablemente en las últimas dos décadas debido a la disponibilidad de una serie de tecnologías que nos han permitido iniciar un abordaje integral que también incluye la fenómica.
La fenómica incluye una amplia gama de enfoques que integran una especie de sistema automático de métodos no destructivos de la estructura de la planta (topología, inclinación de la superficie y número de hojas), morfología (tamaño, forma, color, área, volumen de las hojas) y funciones utilizando TIC consistentes en programas de reconstrucción tridimensional de imágenes tomadas por cámaras de alta resolución, hoy integradas en drones o cámaras limitadas a zonas verdes, grandes superficies o campos con cultivos extensivos.
Actualmente, todavía se está implementando el uso de estas técnicas en un entorno totalmente automatizado y de alto rendimiento. En este contexto, el equipo de investigación busca implementar algoritmos de análisis y procesamiento de imágenes basados en un software desarrollado para datos fenotípicos que ayuden a identificar datos clave para la mejora asistida de cultivos para esta característica.
Con el objetivo de implementar y aplicar estas nuevas tecnologías de mejoramiento de cultivos, Sofia Bengoa Luoni, Investigadora Asociada del Conicet e integrante del grupo Iabimo «Genómica Funcional Asociada al Envejecimiento y Eficiencia Fotosintética en Girasol», se encuentra realizando un posgrado en Holanda. licenciatura en bioinformática para analizar el procesamiento de imágenes que permita descifrarlas y compartirlas en datos.
