La rizosfera es el pequeño volumen de suelo alrededor de las raíces. Allí ocurren interacciones complejas entre plantas y organismos que están en estrecha asociación con la raíz.

En la rizósfera, las raíces liberan compuestos como exudados y mucílagos solubles en agua, materiales y enzimas insolubles, y células de raíces muertas. Este proceso, llamado rizodeposición, afecta la capacidad de las raíces de las plantas para extraer agua y nutrientes del suelo.

Como ocurre con la mayoría de los procesos del suelo, es difícil medir directamente los patrones de distribución espacio-temporal de los rizodepósitos alrededor de un sistema de raíces.

Magdalena Landl de Forschungszentrum Jülich es parte de un equipo de investigadores que desarrolló un enfoque de modelo novedoso para calcular los patrones de distribución espaciotemporal de los rizodepósitos alrededor de los sistemas de raíces en crecimiento. Los autores crearon un modelo de rizodeposición y lo combinaron con el modelo de arquitectura raíz 3D existente CPlantBox.

Según el artículo publicado recientemente por in silico Plantas, el modelo de rizodeposición incluía factores que controlaban la propagación de rizodepósitos en el suelo, como la liberación de rizodepósitos de las raíces, la difusión de rizodepósitos en el suelo, la absorción de rizodepósitos en partículas del suelo y la degradación de rizodepósitos por microorganismos.

“Era importante incorporar el modelado 3D porque queríamos identificar si y dónde surgen parches de alta concentración de rizodepósitos alrededor de un complejo sistema de raíces 3D. Estos puntos críticos influyen significativamente en los procesos de la rizosfera”, dijo Landl.

Luego realizaron simulaciones para los dos rizodepósitos mucílago y citrato para habas (Vicia faba) para evaluar el impacto de una arquitectura radicular compleja sobre los patrones de distribución espacio-temporal de los rizodepósitos.

Los autores primero confirmaron que el modelo podía determinar con precisión la distribución y las concentraciones de citrato y mucílago en la rizósfera en comparación con los valores medidos publicados. El resultado del modelo les permitió evaluar los efectos de las características de la arquitectura de la raíz, como la tasa de crecimiento de la raíz y la densidad de ramificación en los rizodepósitos. Luego analizaron los puntos críticos.

El análisis mostró que la ramificación provocó que las rizosferas de las raíces individuales se superpusieran, lo que resultó en un aumento en el volumen de las zonas de puntos críticos de rizodepósito. Los volúmenes de puntos calientes alrededor de las raíces alcanzaron un máximo a tasas intermedias de crecimiento de raíces. La ramificación de la raíz permitió que las rizosferas de las raíces individuales se superpusieran, lo que resultó en un aumento en el volumen de las zonas de puntos críticos de rizodepósito.

Los mapas de distancia mostraron que el volumen de suelo que estaba cerca de un punto crítico continuó aumentando durante el período simulado de 20 días. El análisis de la duración del hotspot mostró que los hotspots de rizodepósito de larga duración ocurrieron principalmente en la parte del sistema de raíces donde ocurre la ramificación y donde las zonas de rizodeposición superpuestas son, por lo tanto, más frecuentes.

Duración y volumen de los puntos calientes de rizodepósito para citrato y mucílago (a); proyección máxima a lo largo del eje y de la duración de los puntos calientes de rizodepósito en las diferentes ubicaciones en el dominio del suelo para citrato (b) y mucílago (c)

Según Landl, “este modelo nos permitió evaluar los efectos de las características de la arquitectura de la raíz, como la tasa de crecimiento de la raíz y la densidad de ramificación, en el desarrollo de zonas críticas de rizodepósito. En el futuro, planeamos integrar nuestro modelo en un modelo 3D de transporte de solutos y raíces de múltiples componentes para incluir el transporte de agua y nutrientes en el suelo. Estos factores afectan fuertemente a los rizodepósitos”.

ARTÍCULO DE INVESTIGACIÓN:

Landl, M., Haupenthal, A., Leitner, D., Kroener, E., Vetterlein, D., Bol, R., Vereecken, H., Vanderborght, J. y Schnepf, A. (2021). Simulación de patrones de rizodeposición alrededor de sistemas de raíces en crecimiento y exudados. En in silico Plants. Prensa de la Universidad de Oxford (OUP). https://doi.org/10.1093/insilicoplants/diab028

Este manuscrito es parte de in silico Plant's Edición especial del Modelo Estructural Funcional de la Planta.