Los fitomejoradores de todo el mundo se centran en mejorar los cultivos que prosperarán en los campos del futuro. Para tener éxito, cada programa del mejoramiento de los cultivos debe medir el crecimiento, el rendimiento y la composición de sus cultivos. Hacerlo requiere una gran inversión de tecnología y capital humano, que puede estar fuera del alcance de los programas nacionales de los países en desarrollo. Los fitomejoradores están pasando a la recopilación de datos digitales, lo que requiere la adaptación de tecnologías para registrar y organizar las observaciones del campo. Los fitomejoradores también necesitan analizar la composición bioquímica de la planta para comprender y mejorar diversos rasgos de calidad. La infraestructura tecnológica existente es nueva, costosa, no validada a fondo y difícil de mantener, lo que la hace inaccesible para muchos programas de fitomejoramiento.
El reto
Nuestro enfoque
Nuestro equipo de fenómica adopta una estrategia de tres vertientes: permitir la recopilación digital en todo el programa de investigación del fitomejoramiento, desarrollar software para analizar esos datos y medir los rasgos nutricionales para el consumo humano. Estamos creando un conjunto de herramientas de bajo coste que son fáciles de adoptar, utilizar y mantener para agilizar la recogida de datos y medir eficazmente las variedades candidatas. Además, estamos desarrollando herramientas de código abierto que pueden predecir las concentraciones de compuestos y determinar las variedades más nutritivas que se dirigen a los objetivos de seguridad alimentaria.
"Al poder medir con mayor precisión y eficacia los candidatos de las variedades de cultivo, se puede seleccionar con mayor eficacia la de mayor rendimiento. Esto tiene un gran impacto en el mejoramiento de los cultivos."
Jesse PolandCo-responsable de fenómica
Destacados
Prospector
Desarrollo y prueba de una interfaz de una aplicación para la espectroscopia del infrarrojo cercano que puede utilizarse en cultivos múltiples
Espectrómetro de mano
Una solución de bajo costo para entrenar un modelo y predecir los rasgos de calidad de las plantas con escaneos espectrales
Espectroscopia de infrarrojos por transformada de fourier
Creación de modelos universales para medir nutrientes de baja concentración como proteínas, betacarotenos, aminoácidos y ácidos grasos
Investigación de nuestros expertos
En curso
- Desarrollar el uso de un espectrómetro NIR de bajo coste para predecir los fenotipos de composición de los tejidos del grano y foliares de sorgo, así como en los cultivos de raíces.
- La tecnología de espectroscopia infrarroja por transformada de Fourier (FTIR) para predecir la cuantificación precisa de la grasa total, la proteína y el aminoácido que contiene azufre se está adaptando a una variedad de cultivos en los Centros de Innovación.
- Se utilizará una cromatografía de gases-espectrometría de masas (GC-MS) para medir los ácidos grasos individuales y modelos FTIR para medir los ácidos grasos esenciales individuales y las grasas totales en la semilla sin ningún tratamiento químico.
- Prospector, una aplicación móvil para la gestión de los datos NIRS, está en su fase final de pruebas.
Logros recientes
- Integración del conjunto de herramientas Waves en Breedbase
- El paquete Waves R se utilizó en un programa activo de mejora de la yuca, lo que permitió validarlo para el análisis de los datos espectrales recogidos en los ensayos de mejora
- Desarrollo de nuevas y mejoradas PhenoApps para la recogida de datos móviles (por ejemplo, Field Book, Intercross, Prospector, Coordinate)
- Intercross, una aplicación móvil para gestionar los cruces en los programas de cría, ha sido lanzada en GooglePlay
Investigación financiada por el Laboratorio de Innovación para el Mejoramiento de Cultivos
- Predicting starch content in cassava fresh roots using near-infrared spectroscopy (Gore and Hershberger)
- Leveraging prior biological knowledge improves prediction of tocochromanols in maize grain (Gore)
- Genomic prediction of tocochromanols in exotic-derived maize (Gore)
- Intercross: An Android app for plant breeding and genetics cross management (Rife and Poland)
- Combining GWAS and TWAS to identify candidate causal genes for tocochromanol levels in maize grain (Gore)
- Haciendo olas en Breedbase: Una cadena integrada de almacenamiento y análisis de datos espectrales para programas del fitomejoramiento (Gore y Hershberger)
- Haciendo olas en Breedbase: Unpaquete R gratuito y de código abierto facilita el uso de los espectrómetros portátiles (Gore y Hershberger)
- Espectroscopia infrarroja cercana de bajo coste para la predicción del contenido de materia seca de la raíz en la yuca (Gore y Hershberger)
- Prospector: una aplicación móvil para el fenotipado NIRS de alto rendimiento (Rife, Courtney, Hershberger, Gore, Polonia)
Publicaciones recientes de nuestros expertos
- Lapredicción genómica permite una rápida selección de genetas de alto rendimiento en un programa de mejora del pasto de trigo intermedio (Polonia)
- Elucidación de la genética del rendimiento del grano y la resistencia al estrés en el trigo pan mediante un estudio de mapeo de asociación a gran escala del genoma completo con 55.568 líneas (Polonia)
- Las funciones y el potencial de los carbohidratos prebióticos de las lentejas en la salud humana y vegetal (Thavarajah y Johnson)
- Variación genética en la composición de carbohidratos prebióticos y minerales de la col rizada (Brassica oleracea var. acephala ) adaptada a un sistema de cultivo ecológico (Thavarajah y Johnson)
Recursos
- Tecnologías emergentes del Laboratorio Gore
- PhenoApps incluye Field Book, Inventory, Coordinate, OneKK, Verify, Whitefly Count y Survey
- Centro Internacional de Agricultura de Secano
- Aprendizaje electrónico sobre el fitomejoramiento en África
El equipo de fenómica
Erin Farmer
