Al igual que muchas industrias, los grandes datos están impulsando las innovaciones en la agricultura. Los científicos buscan analizar miles de plantas para identificar ajustes genéticos que puedan impulsar la producción de cultivos, históricamente, una tarea hercúlea. Para impulsar el progreso hacia cultivos de mayor rendimiento, un equipo dela Universidad de Illinois está revolucionando la capacidad de seleccionar plantas en busca de rasgos clave en todo un campo. En dos estudios recientes, publicados en el Revista de botánica experimental JExBot y planta, célula y medio ambiente PC&E: están haciendo que esta tecnología sea más accesible
"Para los científicos de plantas, este es un gran paso adelante", dijo la coautora Katherine Meacham-Hensold, investigadora postdoctoral en Illinois que dirigió el trabajo fisiológico en ambos estudios ". Ahora podemos examinar rápidamente miles de plantas para identificarlas plantas más prometedoras para investigar más a fondo utilizando otro método que proporciona información más profunda pero requiere más tiempo. A veces, saber dónde buscar es el mayor desafío, y esta investigación ayuda a abordarlo ".
Este trabajo está respaldado por Realizing Increase Photosynthetic Efficiency RIPE, un proyecto de investigación internacional que está creando cultivos alimentarios más productivos al mejorar la fotosíntesis, el proceso natural que utilizan todas las plantas para convertir la luz solar en energía y rendimientos. RIPE está patrocinado por Bill& Melinda Gates Foundation, la Fundación de los Estados Unidos para la Investigación de la Alimentación y la Agricultura FFAR y el Departamento de Desarrollo Internacional del Gobierno del Reino Unido DFID.
El equipo analizó los datos recopilados con cámaras hiperespectrales especializadas que capturan parte del espectro de luz gran parte invisible para el ojo humano que se refleja en la superficie de las plantas. Mediante el análisis hiperespectral, los científicos pueden extraer información significativa de estosbandas de luz reflejada para estimar rasgos relacionados con la fotosíntesis.
"Las cámaras hiperespectrales son caras y sus datos no son accesibles para los científicos que carecen de una comprensión profunda del análisis computacional", dijo Carl Bernacchi, un fisiólogo investigador de plantas del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos, Servicio de Investigación Agrícola USDA-ARS en elInstituto Carl R. Woese de Biología Genómica. "A través de estos estudios, nuestro equipo ha tomado una tecnología que estaba fuera del alcance y la puso más a disposición de nuestra comunidad de investigación para que podamos descubrir los rasgos necesarios para proporcionar a los agricultores de todo el mundo una mayor-produciendo cultivos ".
El proyecto RIPE analiza cientos de plantas en cada estación de campo. El método tradicional utilizado para medir la fotosíntesis requiere hasta 30 minutos por hoja. Mientras que las tecnologías más recientes han aumentado la eficiencia a tan solo 15 segundos por planta, el estudio publicado en JExBot hamayor eficiencia en un orden de magnitud, lo que permite a los investigadores capturar la capacidad fotosintética de cientos a miles de plantas en una parcela de investigación.
En el estudio JExBot, el equipo revisó los datos de dos cámaras hiperespectrales; una que captura espectros de 400-900 nanómetros y otra que captura 900-1800 nanómetros. "Nuestro trabajo anterior sugirió que deberíamos usar ambas cámaras para estimar la capacidad fotosintética;sin embargo, este estudio sugiere que solo se requiere una cámara que capture 400-900 ", dijo el coprimer autor Peng Fu, un investigador postdoctoral RIPE que dirigió el trabajo computacional en ambos estudios.
En el estudio de PC&E, el equipo resolvió hacer que la información hiperespectral sea aún más significativa y accesible para los científicos de las plantas. Utilizando solo 240 bandas de espectros de reflectancia y un modelo de transferencia radiativa, el equipo descubrió cómo identificar siete rasgos foliares importantes del hiperespectraldatos relacionados con la fotosíntesis y de interés para muchos científicos de plantas.
"Nuestros resultados sugieren que no siempre necesitamos datos de reflectancia de 'alta resolución' para estimar la capacidad fotosintética", dijo Fu. "Solo necesitamos alrededor de 10 bandas hiperespectrales, a diferencia de varios cientos o incluso mil bandas hiperespectrales,si los datos se seleccionan cuidadosamente. Esta conclusión puede ayudar a allanar el camino para realizar mediciones significativas con cámaras menos costosas ".
Estos estudios nos ayudarán a mapear la fotosíntesis a través de diferentes escalas desde el nivel de la hoja hasta el nivel del campo para identificar plantas con rasgos prometedores para su posterior estudio.
El proyecto RIPE y sus patrocinadores se comprometen a garantizar el acceso global y poner las tecnologías del proyecto a disposición de los agricultores que más las necesitan.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto Carl R. Woese de Biología Genómica, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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