Un estudio ha probado la eficacia de la selección genómica en un programa de mejora del trigo. Este cereal proporciona un 20 % del total de calorías y proteínas de la población mundial y es el alimento base para más de 2.500 millones de personas.
El trigo proporciona un 20 % del total de calorías y proteínas de la población mundial y es el alimento base para más de 2.500 millones de personas en el mundo. Sin embargo, en la actualidad el sistema de producción de este cereal se enfrenta a retos que exigen soluciones inmediatas.
¿Cómo se puede aumentar la productividad del trigo para alimentar a una población que alcanzará los 9.000 millones en el 2050 y a la vez hacer frente a una limitación del terreno para cultivar y a los duros efectos del cambio climático? Todo ello sin contar la amenaza de plagas para las que es necesario encontrar medidas sostenibles que eviten el uso de productos contaminantes.
En una investigación publicada recientemente en la revista Nature Genetics, un equipo científico internacional en el que participa el investigador de la Universidad de Córdoba Carlos Guzmán ha estudiado la validez de la selección genómica para mejorar el trigo y hacer frente a estos problemas.
“Se trata de probar si es posible utilizar la información disponible en el genoma para predecir cómo de productiva va a ser una variedad de trigo, si va a ser resistente a la sequía o el calor o cuál será el nivel de calidad de su grano”, explica Guzmán, que ha participado en el estudio a través de su labor como responsable del Laboratorio de Química y Calidad de Trigo del Centro Internacional de Mejoramiento del Maíz y Trigo (CIMMYT) en México.
Según el investigador, “gracias a este estudio, será posible acelerar los programas de mejora para desarrollar nuevas variedades de trigo, ya que se podrá ahorrar trabajo de campo y de laboratorio”.
El primer objetivo del estudio ha sido comprobar la precisión de las predicciones realizadas con selección genómica para cada característica del trigo. “El nivel de predicción ha sido muy bueno para el determinar la resistencia a ciertas enfermedades y la calidad del grano, pero da resultados más bajos al intentar predecir cuál será el rendimiento en campo”, explica Guzmán.
Otro de los objetivos ha sido descubrir cuáles son las regiones cromosómicas del ADN que están asociadas a una característica determinada para identificar con qué genes trabajar.
Aunque ya se han realizado investigaciones previas, esta es la de mayor envergadura hasta la fecha debido a la magnitud de las poblaciones de trigo y la diversidad de ambientes. Se utilizaron ensayos experimentales de más de 10 países como Canadá, México, India, Marruecos o Sudán. Esto permite que los resultados obtenidos sean más precisos.
“El siguiente paso será ver cómo podemos integrar la herramienta de selección genómica en un programa de mejoramiento de trigo real como es el de CIMMYT”, desvela Carlos Guzmán. Este programa es uno de los más importantes a escala mundial, ya que se estima que más del 50 % de variedades de trigo cultivadas en el mundo tienen su origen o parte de este en el CIMMYT.
Este programa busca conseguir, mediante cruzamiento y mejoramiento genético, variedades de trigo más productivas, más resistentes a las enfermedades, más tolerantes al cambio climático y que produzcan granos que den lugar a harinas aptas para la elaboración de productos diversos. Además de intentar incrementar la producción de trigo, también se está investigando para mejorar su contenido nutricional, dado que la mayor parte de la población que tiene el trigo como alimento base de su dieta es deficitaria en hierro y zinc.
Las próximas investigaciones se centrarán en el mejoramiento de la tecnología de selección genómica y en encontrar nuevas formas para predecir el rendimiento en campo. Según el investigador, “esta herramienta no eliminará los ensayos de campo pero sí ayudará a reducirlos, lo cual nos permitirá ahorrar costes y tiempo”.
Referencia:
Improving grain yield, stress resilience and quality of bread wheat using large-scale genomics. Nature Genetics. DOI: 10.6084/m9.figshare.8940257.v1
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