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Estudio avanza en el desarrollo de cultivos con mejor uso de nitrógeno


Los científicos del Servicio de Investigación Agrícola (ARS) del Departamento de Agricultura de Estados Unidos (USDA), han identificado redes de genes y reguladores de genes que permiten a las plantas dirigir el nitrógeno a diferentes partes. De acuerdo con un estudio reciente publicado en Nature, esta nueva información puede acelerar la selección de nuevas variedades de plantas para que sean más efectivas en la manera en que usan el nitrógeno.


La bióloga molecular del Laboratorio de Investigación de Plantas, Suelos y Nutrición del ARS, Doreen Ware y su equipo, identificaron 23 proteínas denominadas “factores de transcripción” que desempeñan funciones específicas en la forma en que las plantas utilizan el nitrógeno. Ware rastreó estos factores de transcripción hasta los genes individuales que los originan y hacia los genes sobre los que actúan.

Los científicos han sabido que las plantas pueden redirigir activamente el nitrógeno a sus diferentes partes (raíces, brotes, flores y ramilletes de semillas), especialmente cuando la cantidad de nitrógeno disponible en el suelo es limitada. Pero hasta ahora, no habían identificado los genes y proteínas reales que se suman a un sistema regulador de nitrógeno en toda la planta.

El nitrógeno es esencial para las plantas. Es un componente central para el crecimiento de la mayoría de las estructuras de plantas, tales como raíces, tallos, hojas y semillas. A nivel mundial, los productores usan alrededor de 200 millones de toneladas de fertilizante cada año para aumentar los rendimientos de los cultivos. Pero el fertilizante nitrogenado es un costo alto para los agricultores, y el nitrógeno aplicado que no es absorbido por las plantas puede filtrarse o escurrirse de los campos y dañar los cursos de agua y entrar a la atmósfera como un gas de efecto invernadero.

“Lo que mi equipo y nuestros colaboradores en la Universidad de California-Davis (UC-Davis) han identificado son las redes de genes de plantas que dirigen el nitrógeno a los lugares donde la planta se beneficia más cuando el nitrógeno está disponible en forma limitada”, dijo Ware. Ware también es profesora adjunta asociada del Laboratorio Cold Spring Harbor.

A medida que los científicos analizan los detalles del sistema, creen que puede abrir nuevos caminos para que las plantas reproductoras respondan de una manera particular en diferentes condiciones ambientales.

“Es posible que un día podamos reproducir de manera precisa para tipos específicos de plantas, ya que un fitomejorador podría saber exactamente qué genes necesitan estar presentes para que una hortaliza de raíz dirija el nitrógeno a sus raíces por primera vez en tiempos de disponibilidad limitada o cambio de temperatura. O, con los cultivos donde el rendimiento importante está en la  zona con semillas, como en el trigo o la avena, los mejoradores seleccionan las plantas con genes para dirigir el nitrógeno a las cabezas con semillas primero”, agregó Ware.

Los investigadores también identificaron genes y factores de transcripción que ayudan a regular otros aspectos del crecimiento de las plantas que involucran nitrógeno, como el aumento de la altura o el retraso en el crecimiento de las plantas, lo que desencadena la transición a la floración y otros procesos esenciales.

Si las variedades de cultivos que dirigen selectivamente el nitrógeno y otros nutrientes pueden ser mejoradas, posiblemente podría reducir la cantidad de nitrógeno que los agricultores necesitan aplicar para maximizar el rendimiento.

Ware y su equipo utilizaron enfoques computacionales y de biología molecular para identificar un conjunto de genes y factores de transcripción que sospechaban que las plantas podrían usar para dirigir el nitrógeno. Luego, los colaboradores de UC-Davis probaron a los candidatos potenciales en el campo.

Esta ciencia relativamente nueva de la biología computacional está logrando avances importantes para poner el desarrollo de variedades de cultivos en una base más precisa científicamente. La biología computacional es la ciencia de los modelos de construcción que permiten a los investigadores integrar y analizar conjuntos muy grandes y diversos de mediciones experimentales y de campo para describir y / o predecir cómo reaccionará fisiológicamente un organismo.


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