Un estudio de la Universidad de Cornell publicado en Science Advances describe un gran avance en la búsqueda de mejorar la fotosíntesis en ciertos cultivos……… ( )
Un estudio de la Universidad de Cornell publicado en Science Advances describe un gran avance en la búsqueda de mejorar la fotosíntesis en ciertos cultivos, un paso hacia la adaptación de las plantas a los cambios climáticos y el aumento de los rendimientos para alimentar a una población en constante crecimiento.
Los científicos han desarrollado una técnica computacional para predecir secuencias genéticas favorables que hacen que Rubisco sea la enzima vegetal clave para la fotosíntesis. La técnica identificó enzimas candidatas que podrían modificarse en cultivos modernos y, en última instancia, hacer que la fotosíntesis sea más eficiente y aumentar el rendimiento de los cultivos.
La enzima Rubisco se utiliza en el ciclo de Calvin para catalizar el primer paso importante de la fijación del carbono.
La técnica se basó en la historia evolutiva, donde los investigadores predijeron genes Rubisco de hace 20-30 millones de años. Los primeros resultados obtenidos son prometedores para el desarrollo de enzimas Rubisco más rápidas y eficientes para incorporar a los cultivos y ayudarlos a adaptarse a condiciones climáticas extremas. El estudio describe las predicciones de 98 enzimas Rubisco en momentos clave en la historia evolutiva de las plantas de la familia Solanaceae, que incluyen tomate, pimiento, patata, berenjena y tabaco.
Los investigadores utilizaron tabaco para sus estudios de Rubisco. Reconstruyeron una filogenia de Rubisco usando plantas de Solanaceae y luego aplicó un sistema experimental que usa la bacteria E. coli para probar la eficacia de diferentes versiones de Rubisco. El equipo descubrió que las antiguas enzimas Rubisco predichas a partir de las plantas solanáceas de hoy en día mostraban una promesa real de ser más eficientes. Si este método tiene éxito, las secuencias eficientes de Rubisco identificadas podrían transferirse a cultivos como tomates, soja y arroz.
Fuente: Cornell Chronicle.
