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Aplican la tecnología de Selección Genómica al estudio del ADN en cultivos

El análisis de Selección Genómica, empleado habitualmente en la ganadería bovina, ha demostrado ser más eficiente que la técnica de selección asistida por marcadores

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Un equipo de científicos estadounidenses ha evaluado la eficacia de diversas técnicas de análisis genético para detectar y evaluar el efecto de los loci de rasgos cuantitativos. Frente al enfoque convencional de selección asistida por marcadores (MAS), los científicos han usado en cultivos de trigo y avena el análisis de Selección Genómica, empleado habitualmente en la ganadería bovina

Aplican la tecnología de Selección Genómica al estudio del ADN en cultivos

El análisis del genoma requiere el procesamiento de cantidades ingentes de datos, que crecen a medida que se avanza en el conocimiento sobre el ADN y se profundiza en las complejas interacciones que pueden existir entre los genes. Las principales características que se persiguen mejorar a través de la manipulación genética de las plantas, como reducir sus necesidades de agua y nutrientes, o directamente mejorar sus rendimientos, no están condicionadas por la acción de un único gen que actúa de forma aislada. En realidad son el resultado de la acción combinada de varios de ellos. El análisis de estos genes, conocidos como loci de rasgos cuantitativos (QTL), es crítico en la identificación precisa de los efectos génicos, esenciales en la técnica usada habitualmente de selección asistida por marcadores genéticos (MAS). Un enfoque convencional que tiene una capacidad limitada para detectar y calcular los efectos más sutiles de los QTL.

Cadena de ADN

La tecnología de Selección Genómica es una técnica que se emplea en el ámbito de la cría y sección genética del ganado bovino, un ámbito en el que ha demostrado ser capaz de realizar 54.000 análisis de marcadores ADN de forma simultánea con un coste moderado. Estos marcadores de poliformismo nucleótido simple (SNP) que representan cambios en la base individual (A, T, C o G) dentro de la secuencia del ADN, pueden obtener su genotipo de modo mucho más eficiente que con los marcadores microsatélite usados en el pasado. Una vez que un gran número de marcadores genéticos más o menos espaciados (por lo menos 30.000) se encuentran disponibles para un animal determinado, puede estimarse el valor genético de ese animal basado en asociaciones entre los genotipos de esos marcadores y el rendimiento lechero, puntajes de células somáticas, vida productiva, tasa de preñez de las hijas, y otros rasgos importantes. Una tecnología de análisis que puede que a partir de ahora se empiece a utilizar en el campo de la biotecnología de cultivos.

Un equipo de científicos del ARS, liderado por el investigador Jean-Luc Jannink, ha demostrado que se puede usar este enfoque estadístico de selección genómica empleado en el ganado bovino para secuenciar el ADN de las plantas. Desde el ARS destacan que "el enfoque de GS explota más datos, incluyendo todos los de los QTL de pequeño efecto y calculando los efectos de todos los marcadores genéticos en una población de plantas". Algo que han demostrado los análisis efectuados por la Unidad de Investigación de Plantas, Suelo y Nutrición en el Centro Robert W. Holley de Agricultura y Salud de Ithaca, Nueva York.

Espiga de trigo

Jannick y su equipo construyeron varios modelos estadísticos utilizando tanto GS como MAS, pudiendo así comparar la capacidad de cada técnica para predecir los valores asociados con 13 rasgos agronómicos en los cruces creados a partir de un cultivar de trigo formado por plantas de diversa procedencia. Los investigadores evaluaron la precisión de cada modelo, comparando sus predicciones con las propias observaciones de campo de las 374 líneas de trigo estudiadas.

Los resultados demostraron que el enfoque de selección genómica fue más preciso al predecir los valores de los rasgos. Unos resultados que se repitieron en igualmente en unestudio similar realizado esta vez con avena.

Los resultados de ambos estudios, que fueron publicados en la revista "Plant Genome", "podrían acelerar los esfuerzos de la crianza molecular de plantas y podrían ser muy útiles en los avances de la tecnología de ADN", concluyen desde el ARS.