Plataforma DARkWIN: Utilizan abejorros para seleccionar plantas adaptadas al cambio climático
- DARkWIN es una plataforma de selección y fenotipado de plantas asistida por polinizadores
- A continuación el resumen de la presentación realizada por el investigador Francisco Pérez-Alfocea, CEBAS, en el Congreso “Frutales mediterráneos y subtropicales frente al cambio climático y la digitalización”, Tenerife, junio 2024, quien terminó su exposición informando de la celebración del próximo Congreso Europeo de Horticultura, en el marco de la ISHS, en Murcia
Las tensiones abióticas como la sequía, la salinización, las inundaciones y el aumento de las temperaturas agravadas por el cambio climático están amenazando la producción de alimentos. Esta presión ambiental afecta principalmente a los cultivos durante la etapa de floración y, en paralelo, también disminuye los servicios ecosistémicos, como los insectos polinizadores, que son esenciales para la producción del 75% de los cultivos alimentarios humanos.
Por lo tanto, el fenotipado y la selección de rasgos florales es clave para asegurar la producción de alimentos mediante el aumento de la resiliencia de las plantas y la polinización animal.
Las flores integran relaciones ‘fuente-sumidero’ y alimentan a los polinizadores
Las plataformas fenotípicas modernas tienen como objetivo mejorar la productividad de las plantas analizando el estado de la clorofila (representante de las “fuentes”) y estimando el crecimiento (representante de los “sumideros”) mediante un seguimiento no invasivo del crecimiento de las plantas. Esas plataformas rara vez analizan rasgos florales, probablemente debido a las dificultades para conseguir una resolución espacio-temporal precisa y alta.
Nuestra hipótesis es que las flores integran relaciones ‘fuente-sumidero’ y determinan la disponibilidad de energía y nutrientes para los polinizadores a través de la composición química del néctar/polen.
Nuestro principal objetivo es comprobar si la referencia de polinizador refleja el grado de optimización de las relaciones fuente-sumidero y si esa preferencia puede servir como herramienta para identificar los individuos más resilientes bajo una presión de selección ambiental mediante el análisis de la interacción genotipo x polinizador x ambiente (GxPxE).
La plataforma de selección y fenotipado asistida por polinizadores
Para lograr este desafiante objetivo, estamos desarrollando una plataforma de selección y fenotipado asistida por polinizadores para la cuantificación automatizada de las interacciones Genotipo x Ambiente x Polinizador a través de un sistema de geoposicionamiento planta-insecto.
Esta plataforma crea una red de comunicación entre dispositivos vivos (plantas e insectos) y electrónicos (adquisición de datos y software de toma de decisiones) en una tecnología llamada “Living IoT” que podría adaptarse a cualquier especie de cultivo que interactúe con los polinizadores.
La selección asistida por polinizadores para la agricultura puede validarse mediante conjuntos de datos multiómicos que incluyen rasgos metabólicos, transcriptómicos e ionómicos, y el mapeo de genes candidatos, vinculando rasgos florales y foliares, preferencias de polinizadores, resiliencia de las plantas y productividad de los cultivos.
Este nuevo enfoque radical puede cambiar el paradigma actual de fenotipado de plantas y encontrar nuevos caminos para la redomesticación y el mejoramiento de cultivos asistidos por decisiones ecológicas.
Agradecimientos
Este proyecto ha recibido financiación de la Unión Europea del programa Horizon Europe – EIC PathFinder research and innovation programme en virtud de un acuerdo de subvención No 101098680 (DARkWIN), y de los proyectos EU Next Generation (projects BEEPHEN PDC2022-133986-I00 y RUETOM TED2021-132256B-C21). Este estudio formó parte del programa AGROALNEXT y contó con el apoyo de MCIN con financiación de EU NextGenerationEU (PRTRC17.I1) y de la Fundación Séneca con financiación de la Comunidad Autónoma Región de Murcia (CARM), al igual que la beca de formación doctoral a JJG (proyecto 21796/FPI/22).
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