En la Argentina, el rendimiento del girasol cultivado se encuentra limitado desde hace más de dos décadas por mejoramiento clásico. Iinvestigadores del Instituto de Agrobiotecnologia y Biológia Molecular buscan otro camino para multiplicar el rinde. Así, se enfocaron en el estudio de la senescencia para incrementar la eficiencia fotosintética y de esta manera lograr genotipos que transloquen más fotoasimilados para que impacten en un mayor rendimiento y calidad de aceite.

“Si bien el girasol tiene muy buen rendimiento, no se ha logrado potenciar el mismo a través del mejoramiento clásico, ya que no mejoró su contenido de aceite ni su peso de mil granos por capítulo”, explicó el investigador Paula Fernández.

En el mejoramiento genético convencional se realizan cruzamientos selectivos entre individuos con características deseables para producir una descendencia con un mayor número de características esperadas. “También se pueden utilizar técnicas como la selección individual, la selección asistida o la selección genómica”, señaló Fernández.

Como alternativa, busca identificar biomarcadores asociados a la senescencia foliar de la planta: “Que esté más verde, que ese verdor le permita hacer más tiempo fotosíntesis y que sean genotipos verdes funcionales (stay Green funcionales), es decir, que todos esos productos de la fotosíntesis se particionen a grano, a rendimiento”, expresó Fernández quien detalló que la radiación interceptada durante la fase de llenado del grano juega un papel importante en el rendimiento del cultivo y el contenido de aceite.

Por esto, la eficiencia fotosintética es un carácter de alto impacto en los programas de mejoramiento. “La radiación, el suelo, el genotipo y la temperatura del ambiente son factores definitorios para el rendimiento potencial de la planta”, indicó la investigadora del INTA.

Las innovaciones tecnológicas surgidas en la última década en las ciencias biológicas, la informática y la inteligencia artificial favorecieron el desarrollo de estrategias que aceleran y optimizan el alcance de los procesos de mejora y lo expanden a cultivos menos difundidos.

La esencia de esta nueva ola conocida como mejoramiento de nueva generación (NBT, del inglés New Breeding Technologies) es identificar y explotar las asociaciones genotipo-fenotipo para conducir el desarrollo eficiente y continuo de cultivares con características deseadas para distintos ambientes.

El estudio de la senescencia o envejecimiento de las plantas avanzó notablemente en las últimas dos décadas por la disponibilidad de una gama de tecnologías que permitieron ser el puntapié hacia una aproximación integral que incluya también la fenómica.

La fenómica abarca una amplia gama de enfoques que integra algún tipo de sistema automático de métodos no destructivos de la estructura vegetal (topología, inclinación de superficie y número de hojas), morfología (tamaño, forma, color, área, volumen de las hojas) y función utilizando TICs consistentes en programas de reconstrucción tridimensional de imágenes tomadas por cámaras de alta resolución, hoy integradas en drones o cámaras confinadas en espacios verdes, amplias superficies o campos con cultivos extensivos.

En la actualidad, el uso de estas técnicas en un entorno completamente automatizado y de alto rendimiento aún se está estableciendo. En este contexto, el equipo de investigación busca implementar algoritmos de análisis y procesamiento de imágenes basados en softwares desarrollados para datos fenotípicos que puedan ayudar a identificar datos clave para el mejoramiento asistido del cultivo para este carácter.

Con el objetivo de implementar y aplicar estas nuevas tecnologías para el mejoramiento de cultivos, Sofia Bengoa Luoni, investigadora asistente del Conicet e integrante del grupo de “Genómica funcional asociada a la senescencia y eficiencia fotosintética en girasol” del Iabimo está realizando, en Holanda, un posgrado en bioinformática sobre análisis de procesamiento de imágenes que permita desencriptarlas y compartirlas en datos.