fitomejoramiento es un juego de números: para desarrollar con rapidez las variedades de cultivos necesarias ante la rápida evolución de las condiciones climáticas, los fitomejoradores tienen que examinar miles de plantas cada año. Ahora, un nuevo programa gratuito que crea etiquetas QR para las parcelas de campo ayudará a los fitomejoradores de los países con menores ingresos a desarrollar variedades de cultivos de forma más rápida y eficiente, al tiempo que elimina las barreras de acceso entre los científicos con mayores y menores recursos. La iniciativa tiene por objeto reforzar la capacidad agrícola y seguridad alimentaria en todo el mundo, y cuenta con el apoyo de Feed the Future Laboratorio de Innovación para el Mejoramiento de Cultivos (ILCI).
El programa qrlabelres una aplicación de código abierto y fácil manejo que diseña fácilmente etiquetas de trazado legibles tanto por humanos como por ordenadores. Se publicó el 13 de octubre en la Comprehensive R Archive Network (CRAN), un repositorio central y mundial de software creado en el lenguaje de programación R. Ayudará a los fitomejoradores a realizar el seguimiento de cada plantación en un experimento, que puede abarcar entre cientos y miles de plantas individuales. Su desarrollo fue dirigido por Alex Kenaprofesor titular del Departamento de Cultivos y Ciencias del Suelo de la Universidad de Ciencia y Tecnología Kwame Nkrumah de Kumasi (Ghana). Kena es también investigador científico del descubrimento de rasgos grupo dentro del ILCI, y ha pasado el último año y medio trabajando en la Universidad Estatal de Colorado (CSU) para desarrollar soluciones para los fitomejoradores del Sur Global.
Para descubrir nuevos rasgos vegetales, como la tolerancia a la sequía o la resistencia a las enfermedades, los científicos estudian tanto la genética de las plantas como su fenómica , es decir, la forma en que los genes se expresan realmente en las plantas en crecimiento. La moderna fenómica exige recopilar y analizar grandes cantidades de datos, lo que a su vez requiere una comunicación y un registro eficaces.
"Cuando me incorporé al ILCI, vi que mis colegas de EE.UU. tenían un ordenador de laboratorio con un programa que todo el mundo podía utilizar para etiquetar sus ensayos de campo", dijo Kena. "Yo venía de un programa con pocos recursos en Ghana, así que enseguida reconocí que no tenía acceso a ese tipo de tecnología, por el coste".
Ejemplos de etiquetas de la aplicación qrlabelr sobre el terreno.
A través de su trabajo en Tanzania y Senegal, Kena observó que los obtentores seguían utilizando etiquetas de parcelas escritas a mano, que no eran legibles a máquina ni compatibles con herramientas como el Field Bookuna aplicación gratuita diseñada para ayudar a los obtentores a tomar notas más claras y precisas sobre el terreno. Kena se dio cuenta de que la falta de un programa gratuito de etiquetado de parcelas impedía a los científicos de los países de renta baja aprovechar otros recursos gratuitos que acelerarían el desarrollo de nuevas variedades más eficaces.
"El trabajo de Alex muestra el gran potencial de los programas informáticos de código abierto creados por científicos de países en desarrollo para científicos de países en desarrollo". Geoffrey Morrisequipo del ILCI responsable para el grupo descubrimento de rasgos y profesor asociado de cultivos cuantitativos genómica en la CSU.
Inicialmente, Kena pensó hacer de qrlabelr una aplicación basada en la web, pero luego reconoció que las malas conexiones a Internet sobre el terreno podrían crear otra barrera de acceso. En su lugar, Kena y su equipo desarrollaron el programa como un paquete de R que puede instalarse completamente en el dispositivo del usuario y cuyos datos se cargan cuando hay conexión disponible. Hay unos 20.000 paquetes R de este tipo disponibles en CRAN, incluidos otros etiquetadores QR, pero éste es el primero diseñado para investigadores agrícolas. El programa crea etiquetas listas para imprimir con códigos QR y texto tradicional, con contenidos como coordenadas espaciales, fecha del experimento, nombre y lugar exacto de plantación. También incorpora las mejores prácticas de gestión de experimentos, como la creación de identificadores únicos informativos y reproducibles para las parcelas.
"Para mí fue un sueño hecho realidad tener la oportunidad de hacer algo que mis colegas investigadores aquí en África pudieran utilizar".
Alex KenaInvestigador científico del ILCI descubrimento de rasgos ; profesor titular de la Universidad de Ciencia y Tecnología Kwame Nkrumah de Kumasi (Ghana).
"Tener la plataforma para hacerlo a través del ILCI ha sido una expedición de aprendizaje para mí, y espero que lo que hemos aprendido se pueda aplicar en programas posteriores para abordar algunos de los otros retos y necesidades a los que se enfrentan los programas con financiación insuficiente", afirmó Kena.
Otros colaboradores del paquete qrlabelr son: Ebenezer Ogoe, antiguo alumno de Kena en la Universidad Kwame Nkrumah; Clara Cruet-Burgoscodirectora de programa del grupo descubrimento de rasgos del ILCI y asociada postdoctoral en la CSU; y Rubi Raymundoinvestigadora del Laboratorio de Adaptación de Cultivos de la CSU.
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Este artículo ha sido posible gracias al generoso apoyo del pueblo estadounidense a través de la Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional (USAID). El contenido es responsabilidad de Feed the Future Laboratorio de Innovación para el Mejoramiento de Cultivos y no refleja necesariamente las opiniones de USAID o del Gobierno de Estados Unidos.
