Normalmente, una semilla de uva de mesa tarda tres años en germinar y dar fruto, y mucho más tiempo en producir una excelente variedad de uva. Científicos de China han estado buscando métodos rápidos y sencillos para diseñar y producir nuevas variedades de uva satisfactorias, dio a conocer Xinhua, la agencia oficial de noticias del gobierno de la República Popular China, la más grande del globo en términos de corresponsales en todo el mundo.
Investigadores de la provincia de Shenzhen (China), dirigidos por Zhou Yongfeng, del Instituto de Genómica Agrícola de la Academia China de Ciencias Agrícolas, han desarrollado un método innovador para la mejora genética de la uva. Este método, basado en la inteligencia artificial (IA), puede reducir significativamente el ciclo de reproducción de la uva, con una precisión de predicción del 85%, cuadruplicando así la eficacia de la reproducción en comparación con las prácticas tradicionales.
Zhou Yongfeng declara: «Se espera que esta investigación logre un diseño preciso de la mejora genética de la uva, acelere la innovación de variedades de uva y proporcione una referencia para la mejora genética de otros cultivos perennes». Los resultados se publican en la revista Nature Genetics.
El trabajo del equipo, iniciado en 2015, culminó con la creación del primer mapa completo del genoma de la uva y el primer pangenoma de la uva, Grapepan v1.0, en 2023. Para explorar el vínculo entre los genes de la uva y sus características, se analizaron más de 400 variedades de uva en relación con rasgos como el tamaño de los racimos y el color de las bayas, lo que condujo a la creación de mapas genéticos y de rasgos de la uva.
Para investigar más a fondo la correlación entre los genes y los rasgos de la uva, el equipo seleccionó esas 400 variedades representativas de casi 10.000 tipos de uvas. A lo largo de dos años, llevaron a cabo investigaciones de 29 rasgos agronómicos, incluidos el tamaño del racimo, el contenido de metabolitos en las bayas de uva, el tamaño de las bayas y el color de la piel de la fruta. Como resultado, lograron construir mapas genéticos y de rasgos de las uvas.
Para utilizar los datos genómicos en la mejora genética, el equipo de investigación empleó el aprendizaje automático para desarrollar un modelo predictivo. Este modelo facilita la predicción temprana y la selección de variedades de uva, optimizando las estrategias de mejora. «Con este modelo, los mejoradores pueden evaluar el potencial genético de un gran número de materiales de mejora de forma rápida y precisa, lo que les permite seleccionar mejor las variedades superiores», explica Zhou.
La investigación ha dado lugar a la aprobación de seis patentes de invención nacionales y a la presentación de una solicitud de patente internacional, lo que supone un avance significativo en el campo de la genómica agrícola.
Fuente: Freshplaza y Agencia Xinhua
