El arroz desempeña un papel crucial como alimento básico y alimenta a más de la mitad de la población mundial. La demanda mundial está aumentando, impulsada por el crecimiento demográfico, los cambios en las preferencias dietéticas y el aumento de los ingresos en todo el mundo. Esto se produce cuando los rendimientos están cada vez más amenazados por los efectos adversos de cambio climático. En consecuencia, existe una necesidad urgente de mejorar sustancialmente los rendimientos del arroz.

Un hecho alentador es que un estudio reciente ha descubierto un proceso de mejora del rendimiento que podría aumentar el rendimiento del arroz en más de un 50%.

Tian-Gen Chang, científico investigador del Grupo de Biología de Sistemas Vegetales (dirigido por el Prof. Xinguang Zhu) en el Centro para la Excelencia en Ciencia Molecular de Plantas de la Academia China de Ciencias y colegas desarrolló el modelo de interacción carbono-nitrógeno de toda la planta (WACNI) para simular el crecimiento de la planta de arroz desde la floración hasta la cosecha, que ofrece nuevos conocimientos sobre el llenado de granos, una fase clave en el desarrollo del arroz.

Los genetistas y mejoradores del arroz han intentado anteriormente mejorar el rendimiento del arroz aumentando el número de mazorcas y espiguillas. Sin embargo, el posible aumento de la producción resultante de estas variaciones no siempre se materializa plenamente, ya que muchos granos a menudo quedan vacíos. Por lo tanto, los autores dirigieron sus esfuerzos a optimizar el llenado del grano, lo que prometía cambiar las reglas del juego en la mejora del rendimiento.

El modelo WACNI se diferenciaba de los modelos de arroz anteriores porque simulaba el crecimiento y la senescencia de las plantas utilizando un enfoque ascendente en lugar de reglas de crecimiento preestablecidas. “Desarrollamos un modelo cinético para el metabolismo básico del carbono y el nitrógeno que ocurre en una planta. En consecuencia, los balances de carbono y nitrógeno, junto con las principales dinámicas fisiológicas durante el llenado del grano, surgen naturalmente de este enfoque de modelado ascendente. Emocionantemente, el 'in silico "El arroz" creado por nuestro modelo predijo con éxito la formación del rendimiento de grano bajo diversas perturbaciones ambientales, agronómicas y genéticas”, explicó Chang.

Piense en WACNI como una planta de arroz virtual. Dentro de este mundo digital, los científicos pudieron modificar 28 factores clave, como la rapidez con la que las raíces absorben nitrógeno, la rapidez con la que los azúcares se exportan de las hojas y la rapidez con la que los granos utilizan los azúcares y crecen, para ver cómo afectaban el crecimiento de las plantas y el rendimiento final del grano. de la planta virtual. Luego, desataron un "algoritmo genético" para encontrar combinaciones superiores de esos factores para lograr el máximo llenado de grano.

Un algoritmo genético es un método computacional inspirado en los principios de la selección natural y la genética. Al aplicar iterativamente los pasos de selección, reproducción y evaluación, el algoritmo genético explora el espacio de parámetros, refinando gradualmente los valores de los parámetros para encontrar las combinaciones que dieron como resultado el mayor rendimiento de grano. Estos valores de parámetros sirven como características definitorias de los “ideotipos de élite” para el arroz de rendimiento súper alto.

Rasgos fisiológicos clave de esta élite in silico Se calcularon los ideotipos, revelando un aumento potencial del rendimiento del 54% con respecto a las variedades estándar. Esta mejora se logró optimizando la asignación de recursos entre los órganos de la planta y la actividad enzimática en diversos procesos metabólicos, aunque con una reducción del 37% en el contenido final de nitrógeno del grano.

En particular, los ideotipos de élite, independientemente de si poseían una capacidad fotosintética mayor o menor o si tenían una temporada de llenado de grano más larga o más corta, compartían algunas características definitorias comunes. Entre ellos, el más notable es una tasa de llenado de grano estable desde la floración hasta la cosecha. Análisis más detallados han demostrado que el “llenado estable de grano” puede servir como marcador de una relación equilibrada entre fuente y sumidero durante la temporada de llenado de grano, lo cual es crucial para un alto rendimiento.

Pero haz esto in silico ¿Las predicciones se alinean con los resultados del mundo real? Para confirmar que los rasgos simulados se tradujeron en aumentos de rendimiento en el mundo real, los investigadores cultivaron dos de los cultivares de arroz de súper alto rendimiento más nuevos en una de las regiones más ideales para el cultivo de arroz, logrando finalmente un rendimiento récord (21 toneladas por hectárea). de arroz integral con un contenido de humedad del 14%). Monitorearon las características de estos cultivares durante la fase de llenado del grano. Al comparar los rasgos fisiológicos medidos en el campo con las predicciones del modelo durante esta fase, observaron una alineación significativa. Ambos in silico y el arroz de súper alto rendimiento tuvo una mayor absorción de nitrógeno por las raíces después de la floración, un menor contenido de carbohidratos no estructurales en el tallo en el momento de la cosecha, una reducción gradual del área foliar después de la floración, un contenido de nitrógeno en el grano consistentemente bajo y, más notablemente, un grano notablemente estable. Tasa de llenado desde la floración hasta la cosecha.

¿Es posible mejorar el rendimiento de los cultivares típicos de arroz alterando los factores clave identificados por el modelo que regulan el llenado del grano? Cuando el equipo aplicó su modelo optimizado de llenado de grano a un cultivar de arroz típico bajo prácticas de cultivo estándar, descubrieron que podría mejorar el rendimiento del grano en aproximadamente un 30-40%. Este aumento significativo se pudo lograr únicamente mediante la optimización de las actividades enzimáticas, sin la necesidad de alterar el tamaño de los órganos de la planta en la etapa de floración. Con los avances en genética y tecnologías de edición del genoma, tales mejoras podrían lograrse mediante ingeniería genética específica en un futuro próximo.

Un parámetro en el que generalmente se centra la atención para aumentar el rendimiento es el aumento de la fotosíntesis. Los autores sostienen que si se logra esto, también se debe mejorar la coordinación de la relación fuente-sumidero para garantizar que se pueda utilizar el aumento de carbohidratos.

Chang concluye: “Nuestro innovador marco computacional para el llenado de granos de arroz destaca el papel fundamental de coordinar la relación fuente-sumidero durante el llenado de granos. Este debería ser un enfoque clave en el mejoramiento de cultivos, junto con el aumento de la fotosíntesis de las hojas. Los marcadores moleculares y fisiológicos identificados en este estudio pueden guiar el desarrollo de futuras variedades de arroz de alto rendimiento".

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Tian-Gen Chang, Zhong-Wei Wei, Zai Shi, Yi Xiao, Honglong Zhao, Shuo-Qi Chang, Mingnan Qu, Qingfeng Song, Faming Chen, Fenfen Miao, Xin-Guang Zhu, Uniendo la fotosíntesis y la formación del rendimiento de los cultivos con un modelo mecanicista de interacción carbono-nitrógeno en toda la planta, in silico Plants, Volumen 5, Número 2, 2023, diad011, https://doi.org/10.1093/insilicoplants/diad011

El código fuente utilizado para este estudio, junto con los comandos operativos y la guía del usuario, está disponible gratuitamente para uso no comercial en https://github.com/rootchang/WACNI-rice.git.