Selección de genes con IA: una nueva disciplina de la ciencia biológica para cambios revolucionarios en la agricultura

El mejoramiento genético (GBB) que utiliza inteligencia artificial es un campo emergente que ofrece un enfoque transformador para el mejoramiento de plantas y animales, demostrando una previsibilidad, velocidad y rentabilidad… La entrada Selección de genes con IA: una nueva disciplina de la ciencia biológica para cambios revolucionarios en la agricultura se publicó primero en Mundo Agropecuario BET.

El mejoramiento genético (GBB) que utiliza inteligencia artificial es un campo emergente que ofrece un enfoque transformador para el mejoramiento de plantas y animales, demostrando una previsibilidad, velocidad y rentabilidad notables.

La revisión, publicada en la revista Tropical Plants, destaca el impacto del GBB en la mejora de la genética de los cultivos y el ganado, y sienta las bases para la agricultura y la medicina de precisión molecular.

La integración de la genómica en el mejoramiento genético y la salud pública tiene el potencial de mejorar significativamente la calidad y eficiencia de los suministros mundiales de alimentos y salud, marcando un cambio decisivo de los métodos tradicionales a estrategias basadas en genes más específicas.

Con el rápido crecimiento demográfico del mundo y el cambio climático, producir suficientes alimentos se está convirtiendo en un desafío crítico. Los cambios climáticos agudos, como el aumento de las temperaturas y las precipitaciones impredecibles, están obligando al sector agrícola a encontrar formas innovadoras de mantener y aumentar el suministro de alimentos. El desarrollo de variedades de cultivos y razas de ganado genéticamente mejoradas ofrece una solución sostenible. 

La reproducción basada en genes, GBB, utiliza inteligencia artificial sofisticada para optimizar cada paso del ciclo de reproducción, desde la selección de padres hasta la evaluación de la descendencia, utilizando marcadores genéticos como SNP e InDels para tomar decisiones.

Este enfoque ha superado significativamente a los métodos tradicionales en términos de velocidad, precisión y rentabilidad. Particularmente digna de mención es la aplicación de GBB al algodón y al maíz, donde el método ha jugado un papel importante en el aumento de la longitud de la fibra y el rendimiento del grano. En el algodón, los estudios que utilizan GBB han logrado precisiones de predicción de la longitud de la fibra de 0,83 a 0,86, que se correlacionan estrechamente con los fenotipos reales y demuestran un rendimiento excelente. De manera similar, en el maíz, la integración de GBB permitió predecir el rendimiento de grano de líneas endogámicas y el rendimiento de híbridos F1 con alta confiabilidad, lo que proporcionó una mejora significativa con respecto a los métodos de mejoramiento tradicionales.

La aplicación más amplia del GBB a la agricultura molecular de precisión y a la ciencia médica sugiere que esta tecnología podría revolucionar áreas más allá de la agricultura. Por ejemplo, la capacidad de adaptar estas metodologías a la medicina humana y veterinaria podría conducir a avances en la medicina genotípica, ofreciendo tratamientos más personalizados y eficaces basados ​​en perfiles genéticos.

Según el profesor Hong-Bing Zhang, investigador del estudio, “el GBB tiene el potencial de ser una tecnología revolucionaria para el mejoramiento de todos los cultivos extensivos, hortalizas y árboles frutales, tanto para variedades puras como para híbridos, pero hasta la fecha sólo se ha desarrollado un sistema GBB preliminar. establecidos para el maíz y el algodón. Se necesita más investigación para desarrollar sistemas GBB robustos que sean adecuados para mejorar la reproducción en diferentes entornos y poblaciones en programas de reproducción modernos”.

En general, la revisión destaca que GBB representa un avance innovador en la ciencia genética con el potencial de mejorar significativamente tanto la productividad agrícola como los tratamientos médicos mediante manipulación y análisis genéticos precisos.

El artículo completo se puede leer en este enlace . 

Fuente: Academia China de Ciencias.

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