Los investigadores han desarrollado una nueva herramienta computacional diseñada para identificar de manera rápida y eficiente la diversidad genética en bases de datos de ADN de diferentes especies de plantas, en un avance importante en la ciencia agrícola.
Así lo informó en un comunicado la Universidad de Ciencia y Tecnología Rey Abdullah (KAUST).
La nueva plataforma de código abierto tiene como objetivo acelerar el descubrimiento de variaciones genéticas que son clave para crear cultivos con mayor resiliencia, rendimiento y valor nutricional.
Utilizando algoritmos avanzados y capacidades de computación de alto rendimiento (HPC), el equipo de KAUST, dirigido por el genómico vegetal Rod Wing, demostró la capacidad de la herramienta para detectar pequeñas diferencias en el ADN, llamadas variantes de un solo nucleótido (SNP), entre variedades de arroz, maíz, soja y sorgo.
Por ejemplo, en el caso del arroz, el equipo utilizó la herramienta en un conjunto complejo de datos de secuencias genéticas de ADN de miles de muestras diferentes: un “pangenoma” integral que los investigadores ayudaron previamente a ensamblar para el arroz asiático ( Oryza sativa ).
Utilizando este conjunto de datos junto con el nuevo método analítico del equipo, los investigadores de KAUST descubrieron más de 2 millones de variantes genéticas previamente pasadas por alto en los estudios convencionales de un único genoma de referencia del arroz.
“Esto marca el primer paso hacia la apertura de nuevas oportunidades en el aumento de los rendimientos y la agricultura sostenible. Estos SNP ocultos ahora se pueden utilizar inmediatamente en programas de mejoramiento, así como para identificar nuevos genes funcionales para rasgos agrícolas”, señala el genetista de plantas y coautor del estudio Yun Zhou.
El descubrimiento de SNP de esta manera también puede ayudar a revelar relaciones genéticas y evolutivas entre diferentes linajes de arroz. Recientemente, Wing y Zhou lideraron la creación de un genoma de referencia de alta calidad para el arroz rojo Hassawi, un cultivo originario de Arabia Saudita conocido por su tolerancia a la sequía local y a las condiciones de alta salinidad.
Utilizando esta herramienta, los investigadores pudieron establecer un vínculo genético entre el arroz Hassawi y un subgrupo de arroz que incluye variedades originarias de Australia, India y partes del sudeste asiático.
La clave para el rendimiento de la herramienta, llamada HPC-GVCW, es la capacidad de dividir grandes porciones del genoma en bits discretos y luego confiar en tecnologías de procesamiento paralelo para resolver problemas computacionales complejos.
“Esto reduce significativamente el tiempo de ejecución, lo que permite procesar 3.000 genomas en 24 horas”, dice el coautor del estudio Nagarajan Kathiresan, científico informático.
Ahora que ahora se secuencian más genomas que nunca, añade Zhou, la nueva herramienta debería resultar invaluable para optimizar el análisis y expandir la próxima generación de capacidades de mejoramiento de cultivos.
Fuente: KAUST.
HPC-GVCW es una herramienta computacional que identifica rápidamente la variación genética entre múltiples especies de plantas. Esto ayuda a mejorar el rendimiento de cultivos como arroz, maíz, soja y sorgo.
Imagen: KAUST/Heno Hwan.
