El perfil metabólico de plantas jóvenes de garbanzo regadas puede ser utilizado como un biomarcador para predecir el número de semillas bajo sequía terminal
Autores: Purdy, Sarah J.; Fuentes, David; Ramamoorthy, Purushothaman; Nunn, Christopher; Kaiser, Brent N.; Merchant, Andrew
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
El perfil metabólico de plantas jóvenes de garbanzo regadas puede ser utilizado como un biomarcador para predecir el número de semillas bajo sequía terminal
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Botánica
Palabras clave
Garbanzo
Perfil metabólico
Condiciones de sequía
Metabolitos
Número de semillas
Modelado predictivo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 8
Citaciones: Sin citaciones
El garbanzo es la segunda leguminosa más cultivada a nivel mundial, siendo India y Australia los dos mayores productores. En ambos lugares, el cultivo se siembra en la humedad residual del suelo de verano y se deja crecer con un contenido de agua que se agota progresivamente, madurando finalmente bajo condiciones de sequía terminal. El perfil metabólico de las plantas está comúnmente asociado de manera correlativa con el rendimiento o las respuestas al estrés, por ejemplo, la acumulación de metabolitos osmoprotectores durante el estrés por frío. En animales y humanos, los metabolitos también se utilizan de manera pronóstica para predecir la probabilidad de un evento (generalmente una enfermedad) antes de que ocurra, por ejemplo, el colesterol en sangre y las enfermedades cardíacas. Buscamos descubrir biomarcadores metabólicos en el garbanzo que pudieran utilizarse para predecir rasgos de rendimiento de grano bajo sequía terminal, a partir del tejido foliar de plantas jóvenes, regadas y sanas. El perfil metabólico (GC-MS y ensayos enzimáticos) de las hojas de garbanzo cultivadas en campo se analizó durante dos temporadas de crecimiento, y luego se aplicó modelado predictivo para asociar los metabolitos más fuertemente correlacionados con el número final de semillas por planta. El pinitol (negativamente), la sacarosa (negativamente) y el GABA (positivamente) se correlacionaron significativamente con el número de semillas en ambos años de estudio. El algoritmo de selección de características del modelo seleccionó una gama más amplia de metabolitos, incluidos carbohidratos, alcoholes de azúcar y GABA. La correlación entre el número de semillas predicho y el número real de semillas fue R adj = 0.62, demostrando que el perfil metabólico podría utilizarse para predecir un rasgo complejo con un alto grado de precisión. También se descubrió una asociación previamente desconocida entre el D-pinitol y el peso de cien granos, lo que podría proporcionar un único marcador metabólico con el que predecir variedades de garbanzo de gran tamaño a partir de nuevos cruces. El uso de biomarcadores metabólicos podría ser utilizado por los criadores para identificar genotipos de rendimiento superior antes de alcanzar la madurez.
Descripción
El garbanzo es la segunda leguminosa más cultivada a nivel mundial, siendo India y Australia los dos mayores productores. En ambos lugares, el cultivo se siembra en la humedad residual del suelo de verano y se deja crecer con un contenido de agua que se agota progresivamente, madurando finalmente bajo condiciones de sequía terminal. El perfil metabólico de las plantas está comúnmente asociado de manera correlativa con el rendimiento o las respuestas al estrés, por ejemplo, la acumulación de metabolitos osmoprotectores durante el estrés por frío. En animales y humanos, los metabolitos también se utilizan de manera pronóstica para predecir la probabilidad de un evento (generalmente una enfermedad) antes de que ocurra, por ejemplo, el colesterol en sangre y las enfermedades cardíacas. Buscamos descubrir biomarcadores metabólicos en el garbanzo que pudieran utilizarse para predecir rasgos de rendimiento de grano bajo sequía terminal, a partir del tejido foliar de plantas jóvenes, regadas y sanas. El perfil metabólico (GC-MS y ensayos enzimáticos) de las hojas de garbanzo cultivadas en campo se analizó durante dos temporadas de crecimiento, y luego se aplicó modelado predictivo para asociar los metabolitos más fuertemente correlacionados con el número final de semillas por planta. El pinitol (negativamente), la sacarosa (negativamente) y el GABA (positivamente) se correlacionaron significativamente con el número de semillas en ambos años de estudio. El algoritmo de selección de características del modelo seleccionó una gama más amplia de metabolitos, incluidos carbohidratos, alcoholes de azúcar y GABA. La correlación entre el número de semillas predicho y el número real de semillas fue R adj = 0.62, demostrando que el perfil metabólico podría utilizarse para predecir un rasgo complejo con un alto grado de precisión. También se descubrió una asociación previamente desconocida entre el D-pinitol y el peso de cien granos, lo que podría proporcionar un único marcador metabólico con el que predecir variedades de garbanzo de gran tamaño a partir de nuevos cruces. El uso de biomarcadores metabólicos podría ser utilizado por los criadores para identificar genotipos de rendimiento superior antes de alcanzar la madurez.