Un equipo de la Universidad de Illinois ha desarrollado un marco de modelado que conecta la actividad enzimática relacionada con la fotosíntesis dinámica con el rendimiento por primera vez.
“Un modelo anterior combinaba datos de los niveles genético, metabólico y foliar para simular la fotosíntesis a lo largo del tiempo. Llevamos las cosas más allá y conectamos el nivel metabólico con todo el dosel y simulamos el rendimiento durante una temporada de crecimiento”, dijo Yufeng He, investigador postdoctoral del Grupo Matthews en Illinois. "El nuevo modelo nos permite examinar cómo los cambios en las actividades enzimáticas en respuesta al medio ambiente pueden afectar el rendimiento al conectar la variación ambiental experimentada por los cultivos en el campo con los procesos metabólicos".
En un estudio reciente, publicado en in silico PlantsÉl y otros utilizaron su nuevo modelo para demostrar que aumentar la concentración de enzimas clave que afectan la fotosíntesis podría aumentar el rendimiento. Anteriormente, los científicos que simulaban la actividad enzimática de la fotosíntesis se limitaban a estudiar la respuesta fotosintética a nivel de las hojas, ignorando las respuestas fisiológicas dinámicas de las plantas a factores ambientales como la luz, la temperatura y el agua que tienen un impacto integrado durante una temporada de crecimiento. Para cualquiera que haya estado en un campo de cultivo, eso es muy poco realista.
“Las plantas no existen en un ambiente estable. Podemos utilizar este trabajo para estudiar la sensibilidad de las enzimas bajo las diferentes condiciones ambientales que experimentan las plantas”, dijo Megan Matthews, profesora asistente de ingeniería civil y ambiental en Illinois. "El modelo nos permitirá ver qué enzimas fotosintéticas son limitantes en diferentes entornos y cómo pueden aumentar el rendimiento en condiciones climáticas futuras".
El uso de un modelo dinámico permite a los investigadores predecir con mayor precisión cómo responderán las plantas en su entorno cambiante. A lo largo de un día normal, las copas de las plantas experimentan fluctuaciones significativas en el proceso fotosintético debido a factores como la cobertura de nubes y la sombra de otras plantas. La incorporación de esta variabilidad al modelo mejora su precisión y confiabilidad. Además, identificar qué enzimas están limitando la fotosíntesis y el crecimiento de las plantas en diversos entornos como sequía, lluvias intensas o niveles elevados de CO.2 es crucial. Esto puede permitir a los fitomejoradores e ingenieros centrarse en enzimas específicas para mejorar los cultivos. Al optimizar la actividad enzimática, es posible desarrollar variedades de plantas que sean más resistentes y productivas, lo que en última instancia conduce a mayores rendimientos.
Él y Matthews esperan que su modelo, disponible de código abierto en Github, puede ayudar a los investigadores a comprender y predecir mejor cómo enzimas fotosintéticas específicas afectan el crecimiento y el rendimiento de los cultivos en diferentes entornos. Este trabajo es parte de Lograr una mayor eficiencia fotosintética (RIPE), un proyecto de investigación internacional que diseña cultivos para que sean más productivos mejorando la fotosíntesis, el proceso natural que utilizan todas las plantas para convertir la luz solar en energía y rendimiento.
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Yufeng He, Yu Wang, Douglas Friedel, Meagan Lang, Megan L Matthews, Conexión de la cinética fotosintética detallada con el crecimiento y el rendimiento de los cultivos: un marco de modelado acoplado, in silico Plants, Volumen 6, Número 2, 2024, diae009, https://doi.org/10.1093/insilicoplants/diae009
