Los fitomejoradores se enfrentan a una misión urgente: adaptar los cultivos al cambio climático y alimentar a una población mundial cada vez mayor. Los modelos de cultivos pueden ayudar a los mejoradores a seleccionar cultivares y rasgos de cultivares para diferentes entornos objetivo. Por ejemplo, los modelos se pueden usar para evaluar rasgos (p. ej., ciclos de vida, sensibilidades a la duración del día, productividades, tolerancia al calor y tamaño de la semilla/tasa de crecimiento) para mejorar el rendimiento.
En un artículo de revisión reciente, el Dr. Kenneth Boote y los coautores de la Universidad de Florida instar a los modeladores a representar cultivares en modelos utilizando la genética para evaluar mejor estos efectos ambientales. Según los autores, los modeladores deben ir más allá de los modelos específicos de especies que simulan cultivares utilizando parámetros fijos para representar diferentes rasgos fenotípicos y, en su lugar, incorporar la información genética molecular de cada cultivar para evaluar cómo responden los rasgos fenotípicos al medio ambiente.
Según los autores, ha llegado el momento de estos avances en el modelado genético. El rápido desarrollo de la genética molecular ha permitido simular acciones génicas a nivel de interacciones de reguladores, productos génicos y otros metabolitos. Por lo tanto, la forma en que el medio ambiente afecta la expresión de genes que difieren entre cultivares puede simularse vinculando marcadores QTL asociados con genes a fenotipos específicos de cultivares.
Es importante destacar que los modelos también deben incorporar fisiología de rasgos realistas a los factores ambientales para comprender mejor cómo la variación genética afecta los procesos de equilibrio de carbono, agua y nutrientes de los cultivos. Los autores destacan los estudios para ilustrar los resultados emergentes simulados como resultado de combinaciones únicas y múltiples de parámetros específicos del genotipo y para ilustrar las interacciones del genotipo por el entorno que pueden ocurrir en diferentes entornos objetivo.
Según Boote, “se necesita mucho trabajo para vincular los efectos genéticos con los procesos fisiológicos para las aplicaciones de modelado in-silico. Además, necesitamos muchos más datos de fenotipado y rendimiento del crecimiento en múltiples entornos”.
Nota para los educadores: este artículo brinda una excelente revisión de los principios generales de los modelos de simulación de cultivos y los pasos para simular el mejoramiento genético con un modelo de cultivo.
