Los investigadores han publicado un truco simple que mejora la precisión de los métodos que ayudan a los fitomejoradores a comprender cómo las variables externas, como la temperatura, afectan la actividad genética en las plantas.
Matt Shipman, de la Universidad Estatal de Carolina del Norte, en un comunicado.
“A través de nuestro trabajo, en primer lugar, estamos creando conciencia sobre un problema con el que muchos de nosotros en la comunidad de investigación de plantas no estábamos familiarizados y también ofrecemos un camino hacia una solución. En segundo lugar, señalamos que resolver este problema podría cambiar significativamente nuestra comprensión de la actividad genética de las plantas”, explica Colleen Doherty, autora del artículo y profesora asistente de bioquímica molecular y estructural en la Universidad Estatal de Carolina del Norte.
Se trata de una técnica llamada análisis RNA-seq, que se utiliza para medir cambios en la actividad genética, es decir, cuando los genes se transcriben activamente para producir proteínas. “Utilizamos el análisis RNA-seq para evaluar cómo responden las plantas a diferentes estímulos o cambios en el medio ambiente. Se utiliza ampliamente porque es una forma relativamente sencilla y económica de monitorear las respuestas de las plantas. Por ejemplo, los investigadores pueden utilizar el análisis de secuencia de ARN para ver qué genes se activan cuando una planta experimenta una sequía, lo que luego informa el desarrollo de nuevas variedades de plantas que sean resistentes a la sequía”, dice Doherty.
Pero hay un problema particular con el análisis de RNA-seq que Doherty y sus colegas encontraron por casualidad.
“Observamos cómo respondían las plantas a diferentes temperaturas en diferentes momentos del día y los resultados que obtuvimos variaron mucho. Al principio pensamos que podríamos estar haciendo algo mal. Pero cuando empezaron a estudiarlo en detalle, descubrieron que podía haber cambios globales en la transcripción en función de variables como la hora del día o la deficiencia de nitrógeno”, afirma el investigador.
En otras palabras, digamos que los científicos quieren ver cómo variables específicas, como el aumento de la temperatura, afectan la transcripción de genes específicos. Pero hay algunas variables, como la hora del día, que pueden aumentar o disminuir la transcripción en todos los genes. Esto puede impedir que los investigadores saquen conclusiones sobre las variables específicas que quieren estudiar.
“Afortunadamente, descubrimos que este problema es suficientemente conocido por los investigadores que trabajan con especies no vegetales que han desarrollado un método para explicarlo llamado explosión artificial. Estas y técnicas similares se han utilizado en la ciencia de las plantas en otros contextos y utilizando métodos y tecnologías más antiguos. Pero por alguna razón, nuestro campo no incluyó inserciones artificiales en nuestra metodología cuando introdujimos el análisis RNA-seq”, continúa.
Los insertos artificiales utilizan fragmentos de ARN extraño que no se parecen a nada en el genoma de la planta, lo que significa que el ARN extraño no se puede confundir con nada que la propia planta produzca. Los investigadores introducen ARN extraño en el proceso de análisis al comienzo del experimento.
Debido a que los cambios globales en la transcripción no afectan el ARN extraño, se pueden utilizar como referencia fija, lo que permite a los investigadores determinar el alcance del aumento o disminución general en la cantidad de ARN que produce la propia planta.
“Cuando utilizamos picos artificiales para tener en cuenta los cambios globales en la transcripción, descubrimos que las diferencias en las plantas expuestas a cambios de temperatura en diferentes momentos del día eran en realidad incluso mayores de lo que esperábamos. Las ráfagas artificiales nos brindaron información más precisa y una mejor comprensión de cómo se comportan las plantas durante la noche, ya que descubrimos que la transcripción global es mayor durante la noche. Antes de empezar a utilizar ráfagas artificiales, nos faltaban muchos datos sobre lo que sucedía durante la noche. Ésta es una solución elegante al problema y esperamos que este método sea útil para muchos miembros de la comunidad de investigación en ciencias vegetales”, concluyó Doherty.
Fuente: Universidad Estatal de Carolina del Norte Autor: Matt Shipman.
