A estrutura integrada ajuda os cientistas a explicar a biologia e prever o rendimento das colheitas

Mas as condições ambientais também desempenham um papel. Plantas com o mesmo genótipo se comportarão de maneira diferente quando cultivadas em ambientes diferentes. Um novo estudo liderado por um cientista da Universidade Estadual de Iowa usa análise de dados avançada para ajudar os cientistas a entender como o ambiente interage com a genômica do milho, trigo e aveia. Os resultados podem levar a modelos mais precisos e rápidos que permitirão aos criadores desenvolver variedades de culturas com características desejáveis.

O estudo foi publicado recentemente na revista acadêmica revisada por pares. Planta molecular.

Jianming Yu, professor de agronomia e Presidente Distinto Pioneira em Melhoramento de Milho, disse que o estudo lança luz sobre a plasticidade fenotípica ou a capacidade das safras de se adaptarem às mudanças ambientais. Isso pode ajudar os criadores de plantas a entender melhor como as espécies de plantas são “formáveis” ou quanto potencial elas têm para ter um bom desempenho em diferentes ambientes.

“Sabíamos que o desempenho genético depende do contexto. Não é estático; depende das condições ambientais”, disse Xianran Li, professor associado e primeiro autor do estudo. “Dois alelos de um gene funcionam de maneira diferente em um ambiente, mas iguais em outro. O que é desafiador é entender a interação entre os genes e o ambiente em condições de campo natural. O obstáculo óbvio é que os ambientes naturais são muito mais complexos do que as condições controladas de laboratório. Como podemos detectar os principais sinais que as plantas percebem? “

O estudo usou dados coletados anteriormente em todas as três espécies de culturas de todo o mundo. Um grupo de 17 cientistas de quatro instituições contribuiu para o estudo atual, mas um grupo muito maior de cientistas realizou os experimentos iniciais que geraram os dados. O conjunto de dados incluiu 282 linhagens de milho avaliadas nos Estados Unidos e em Porto Rico; 288 linhagens de trigo puras avaliadas na África, Índia e países do Oriente Médio; e 433 populações consanguíneas de aveia avaliadas nos Estados Unidos e Canadá. Os dados incluíram condições ambientais como temperatura e disponibilidade de luz solar. Os dados fenotípicos analisados ​​no estudo incluíram rendimentos, altura da planta e época de floração, ou a janela de tempo durante a qual a planta atinge o estágio reprodutivo.

A análise avançada dos dados permitiu aos pesquisadores desenvolver um índice ambiental, extraindo o principal padrão de diferenciação entre as condições naturais do campo estudadas. Com essa dimensão ambiental explícita definida, pode-se avaliar sistematicamente como os genes individuais respondem a pistas externas e, coletivamente, levam ao desempenho final variado de um organismo.

“É como se os pulsos imperceptíveis da percepção de uma planta das condições externas fossem agora visíveis na tela de um monitor”, disse Tingting Guo, um cientista de pesquisa agronômica e co-autor do estudo.

O estudo “apresenta uma estrutura integrada que não apenas revela a dinâmica do efeito genético em um índice ambiental identificado, mas também permite previsões e previsões de desempenho precisas”, escreveram os autores no artigo.

“Estamos satisfeitos por poder projetar tal estrutura para cobrir duas áreas de pesquisa principais, estudos de associação de todo o genoma e seleção genômica (GWAS e GS)”, disse Yu.

O estudo descobriu que a estrutura integrada previu o tempo de floração e a altura da planta com precisão, enquanto as previsões de rendimentos eram mais difíceis. Li disse que isso provavelmente se deve ao número de diferentes parâmetros ambientais, além da temperatura e da luz solar, que afetam o desempenho em diferentes estágios de crescimento. A equipe de pesquisa continuará a refinar seus métodos para levar em conta mais fatores ambientais em um esforço para prever melhor os rendimentos.

Yu e seus colaboradores primeiro desenvolveram sua análise de dados inicial sobre sorgo, mas desde então expandiram suas pesquisas para incluir outras grandes culturas mundiais. Isso poderia ajudar os cientistas de plantas a desenvolver um plano melhor para encontrar variedades para testar. Yu disse que a aplicação de análises avançadas de dados a todos os dados genômicos, fenotípicos e ambientais disponíveis pode ajudar os criadores a se concentrarem nas variedades nas quais estão interessados ​​com muito mais rapidez e eficiência.

“Achamos que temos a quantidade de dados de que precisamos para fazer melhores previsões sobre o desempenho da planta”, disse Yu. “Agora, estamos tentando obter insight e sabedoria dos dados para orientar o processo de tomada de decisão no mundo real.”

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Materiais fornecido por Iowa State University. Nota: o conteúdo pode ser editado quanto ao estilo e comprimento.