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Smart tools for Prediction and Improvement of Crop Yield

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Herramientas eficaces en pos de la sostenibilidad fitogenética

Un equipo de investigadores desarrolló un conjunto de herramientas destinadas a predecir las características que podrían manifestar distintos cultivos antes de modificar su genética.

Cambio climático y medio ambiente icon Cambio climático y medio ambiente

Durante años, los fitogenetistas han buscado formas de mejorar el crecimiento y la producción de los cultivos bajo distintas condiciones medioambientales. A pesar de los progresos en materia de genotipado (la caracterización genética) y fenotipado (la caracterización de los rasgos observables), las empresas dedicadas a la fitogenética aún no disponen de métodos de fenotipado eficaces ni de formas de relacionar los rasgos fenotípicos con la información genética. El proyecto «Smart tools for prediction and improvement of crop yield» (SPICY) contó con fondos europeos para trabajar en pos de un conjunto de herramientas que solventasen esta carencia. El proyecto utilizó el pimiento como cultivo modelo y la productividad como ejemplo de rasgo complejo. En el proyecto participaron representantes de instituciones científicas y entidades del sector de la fitogenética. Uno de los principales objetivos del proyecto fue proporcionar un conjunto de marcadores moleculares para utilizarlos en la predicción de fenotipos en el modelo «gen a genotipo». Los investigadores al cargo lograron producir una biblioteca prácticamente completa de genes expresados y una lista de genes candidatos de rasgos hortofrutícolas para el pimiento y otros cultivos. Un sensor de fluorescencia y una herramienta de análisis de imagen fueron de gran utilidad a la hora de realizar las labores de fenotipado de vegetales. El equipo integró la herramienta de análisis de imágenes en un robot destinado a la obtención de imágenes. Esta técnica emplea cámaras a color, de distancia y en el rango cercano al infrarrojo para obtener de manera automática imágenes del crecimiento vegetal en invernaderos sin necesidad de manipular las propias plantas. El equipo logró además crear un modelo de crecimiento de cultivos capaz de predecir el rendimiento de muchos genotipos y al mismo tiempo tener en cuenta las diferencias medioambientales. Utilizaron marcadores genéticos para calcular los parámetros del modelo específicos del genotipo. Las herramientas creadas durante el proyecto mejoraron la eficiencia a la hora de elegir genotipos relacionados con rasgos complejos. El objetivo es mejorar las labores de fitogenética que contribuyan a mejorar la sostenibilidad de la actividad agrícola.

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