Si bien no es particularmente emocionante de ver, Oryza sativa (arroz) es sin duda una de las plantas más importantes del planeta como la principal fuente de alimento para 3.5 millones de personas. Como consecuencia, hay mucho interés en aprovechar al máximo el cultivo de plantas de arroz, tanto maximizando el rendimiento de las plantas como haciéndolas lo más resistentes posible al estrés que puedan encontrar. La identificación de la base genética de los rasgos que probablemente aumenten el rendimiento del arroz o la resiliencia al estrés ambiental es compleja, ya que estos rasgos pueden ser producidos por una combinación de diferentes loci genéticos y tienen baja heredabilidad. Esto se ha vuelto más fácil en los últimos años debido a los avances y la mayor disponibilidad de tecnología genómica y de fenotipado. Además, los avances en estas técnicas han permitido una mejor información de  in silico (ordenador) modelos de crecimiento y desarrollo de las plantas.

Dichos modelos son interesantes ya que pueden medir y cuantificar con precisión las respuestas de las plantas a la variación ambiental a través de canalizaciones de análisis de imágenes e indicar cómo los fenotipos de las plantas responden a las variaciones ambientales. El conocimiento adquirido de estos modelos podría usarse para optimizar activamente las condiciones del campo y la modificación específica de las plantas de arroz para obtener lo mejor del arroz en el campo. En un estudio reciente publicado en Open Access en Diario de botánica experimental, Malachy Campbell y colegas modelar el crecimiento de la planta de arroz en relación con la disponibilidad de agua, y usar este modelo para identificar genes candidatos que probablemente sean de interés para los estudios genéticos sobre la base de la respuesta a la sequía en el arroz.

Campbell y sus colegas cultivaron diferentes accesiones (variantes genéticas de la misma especie) de plantas de arroz y analizaron sus fenotipos durante un período de 21 días utilizando un software de análisis de imágenes automatizado. Algunas plantas se cultivaron al 90 % de la capacidad de campo (siendo el 100 % de la capacidad de campo el punto en el que el suelo se satura de agua) y otras no recibieron agua hasta que alcanzaron el 20 % de la capacidad de campo. A partir de las mediciones que hicieron bajo estas condiciones de agua alta y baja, los autores produjeron una in silico modelo de crecimiento que modela la relación entre la biomasa de brotes y el contenido de agua del suelo.

Una pieza de información que los autores estaban especialmente interesados ​​en obtener de su modelo es el Tiempo de Inflexión (TOI) de la tasa de crecimiento en respuesta a la sequía. En otras palabras, el punto después del cual la sequía comienza a causar una tasa de crecimiento reducida. Es importante destacar que el modelo de Campbell y sus colegas encontró que el TOI llega antes para las accesiones de arroz más grandes y de crecimiento más rápido que están experimentando sequía que para las accesiones de arroz pequeñas y de crecimiento más lento. Esto respalda el trabajo previo en el campo que muestra que las accesiones de arroz de rápido crecimiento, aunque deseables desde algunos puntos de vista, probablemente tengan más que perder en tiempos de sequía.

Quizás el resultado más significativo de este estudio es la identificación de regiones genéticas candidatas que pueden influir en las respuestas a la sequía de las plantas de arroz. Para hacer esto, Campbell y sus colegas toman datos genéticos conocidos sobre las accesiones de arroz que usan y los aplican a su modelo. De acuerdo con las observaciones de que muchos rasgos de crecimiento y respuesta de las plantas están vinculados a más de un locus genético, Campbell y sus colegas identificaron muchos loci con pequeños efectos en las respuestas dinámicas a la sequía. Sin embargo, los autores identificaron consistentemente algunas regiones genéticas candidatas con mayores efectos en las respuestas a la sequía. Una de esas regiones contiene un gen que se sabe que está involucrado en las respuestas al estrés por frío en el arroz. Se desconoce si este gen también funciona en la respuesta a la sequía, pero vale la pena señalar que el estrés por frío también puede resultar en una baja disponibilidad de agua.

Al identificar que las accesiones de arroz de crecimiento más rápido probablemente sufran más rápidamente la sequía, destacan la importancia de tratar de abordar esto en el futuro. Como afirman Campbell y sus colegas: "Se necesitan más estudios para determinar si estas relaciones se pueden desacoplar o para identificar el equilibrio óptimo entre estos dos atributos". Su trabajo también demuestra, por primera vez en arroz, cómo in silico Los modelos pueden brindar indicaciones útiles de candidatos genéticos que probablemente merezcan una mayor investigación en nuestra comprensión de las respuestas de las plantas al estrés dinámico. ¡El tiempo dirá si alguno de estos puede llegar al campo!