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Publicaciones recientes: Los mejoradores pueden beneficiarse mucho m谩s de las herramientas de fenotipado

Los investigadores discuten c贸mo el fenotipado puede ayudar al mejoramiento y favorecer las nuevas metodolog铆as.

Actualmente, en los campos de investigaci贸n de cultivos, es com煤n ver drones u otras herramientas de detecci贸n de alta tecnolog铆a que recopilan datos de alta resoluci贸n en una amplia gama de rasgos, desde la simple medici贸n de la temperatura hasta la compleja reconstrucci贸n en 3D.

Este enfoque tecnol贸gico para recopilar informaci贸n precisa sobre los rasgos de las plantas, conocido como fenotipado, se est谩 volviendo omnipresente, pero seg煤n los expertos del Centro Internacional de Mejoramiento de Ma铆z y Trigo (CIMMYT) y otras instituciones de investigaci贸n, los mejoradores pueden beneficiarse mucho m谩s de estas herramientas cuando se usan correctamente.

En un nuevo art铆culo en Plant Science, los investigadores del CIMMYT describen las diferentes formas en que el fenotipado puede ayudar al mejoramiento 鈥 desde la selecci贸n a gran escala hasta la caracterizaci贸n fisiol贸gica detallada de los rasgos clave 鈥 y por qu茅 esta metodolog铆a es fundamental para la mejora de los cultivos.

“Si bien, ha sido objeto de debate en el pasado, la inversi贸n adicional para el fenotipado es cada vez m谩s aceptada para capitalizar los desarrollos recientes en gen贸mica de cultivos y modelos de predicci贸n”, explican los autores.

Su an谩lisis considera diferentes contextos para el fenotipado, incluido el mejoramiento, la exploraci贸n de recursos gen茅ticos, la investigaci贸n para lanzar recursos nuevos de mejoramiento, y c贸mo estas diferentes categor铆as de fenotipado se aplican a cada uno. Algunas de las herramientas y reglas generales se aplican igualmente al fenotipado para el an谩lisis gen茅tico de rasgos complejos y el descubrimiento de genes.

Los autores sugieren que los mejoradores inviertan en herramientas de fenotipado, particularmente para mejorar cultivos que soporten climas m谩s c谩lidos y severos. Sin embargo, la adopci贸n a gran escala de m茅todos de fenotipado sofisticados solo ocurrir谩 si las nuevas t茅cnicas agregan eficiencia y efectividad.

De este modo, el fenotipado “accesible para los mejoradores” deber铆a complementar los enfoques de mejoramiento existentes al aumentar de manera rentable el rendimiento durante la selecci贸n segregante y agregar nuevas fuentes de rasgos complejos a los bloques de cruzamiento. Con esto en mente, se deben aplicar criterios estrictos antes de incorporar nuevas caracter铆sticas o protocolos de fenotipado en el mejoramiento convencional.

Lea el art铆culo completo en Plant Science:聽Breeder friendly phenotyping.

A researcher flies a UAV to collect field data at CIMMYT鈥檚 experiment station in Ciudad Obreg贸n, Mexico. (Photo: Alfonso Cort茅s/CIMMYT)
Un investigador vuela un VANT para recolectar informaci贸n en la estaci贸n experimental del CIMMYT en Ciudad Obreg贸n, M茅xico (Foto: Alfonso Cort茅s/CIMMYT)

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  7. Highlights of special issue on 鈥淲heat Genetics and Breeding鈥. 2019. He Zhonghu, Zhendong Zhao, Cheng Shun-He In: Frontiers of Agricultural Science and Engineering v. 6, no. 3, p. 207-209.
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  10. International Winter Wheat Improvement Program: history, activities, impact and future. 2019. Morgounov, A.I., Ozdemir, F., Keser, M., Akin, B., Payne, T.S., Braun, H.J. In: Frontiers of Agricultural Science and Engineering v. 6, no. 3, p. 240-250.
  11. Genetic improvement of wheat grain quality at CIMMYT. 2019. Guzman, C., Ammar, K., Velu, G., Singh, R.P. In: Frontiers of Agricultural Science and Engineering v. 6, no. 3, p. 265-272.
  12. Comments on special issue on 鈥淲heat Genetics and Breeding鈥. 2019. He Zhonghu, Liu Xu In: Frontiers of Agricultural Science and Engineering, v. 6. No. 3, p. 309.
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  18. Hyperspectral reflectance-derived relationship matrices for genomic prediction of grain yield in wheat. 2019. Krause, M., Gonzalez-Perez, L., Crossa, J., Perez-Rodriguez, P., Montesinos-Lopez, O.A., Singh, R.P., Dreisigacker, S., Poland, J.A., Rutkoski, J., Sorrells, M.E., Gore, M.A., Mondal, S. In: G3: Genes, Genomes, Genetics v.9, no. 4, p. 1231-1247.
  19. Unravelling the complex genetics of karnal bunt (Tilletia indica) resistance in common wheat (Triticum aestivum) by genetic linkage and genome-wide association analyses. 2019. Emebiri, L.C., Sukhwinder-Singh, Tan, M.K., Singh, P.K., Fuentes D谩vila, G., Ogbonnaya, F.C. In: G3: Genes, Genomes, Genetics v. 9, no. 5, p. 1437-1447.
  20. Healthy foods as proxy for functional foods: consumers’ awareness, perception, and demand for natural functional foods in Pakistan. 2019. Ali, A., Rahut, D.B. In: International Journal of Food Science v. 2019, art. 6390650.
  21. Northern Himalayan region of Pakistan with cold and wet climate favors a high prevalence of wheat powdery mildew. 2019. Khan, M.R., Imtiaz, M., Farhatullah, Ahmad, S., Sajid Ali.In: Sarhad Journal of Agriculture v. 35, no. 1, p. 187-193.
  22. Resistance to insect pests in wheat鈥攔ye and Aegilops speltoides Tausch translocation and substitution lines. 2019. Crespo-Herrera, L.A., Singh, R.P., Sabraoui, A., Moustapha El Bouhssini In: Euphytica v. 215, no. 7, art.123.
  23. Productivity and production risk effects of adopting drought-tolerant maize varieties in Zambia. 2019. Amondo, E., Simtowe, F.P., Rahut, D.B., Erenstein, O. In: International Journal of Climate Change Strategies and Management v. 11, no. 4, p. 570-591.
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  25. Accountability mechanisms in international climate change financing. 2019. Basak, R., van der Werf, E. In: International Environmental Agreements: Politics, Law and Economics v. 19, no. 3, p. 297-313.
  26. Enhancing the rate of genetic gain in public-sector plant breeding programs: lessons from the breeder鈥檚 equation. 2019. Cobb, J.N., Juma, R.U., Biswas, P.S., Arbelaez, J.D., Rutkoski, J., Atlin, G.N., Hagen, T., Quinn, M., Eng Hwa Ng. In: Theoretical and Applied Genetics v. 132, no. 3, p. 627-645.