Selecția genomică (GS) s-a arătat promițătoare în îmbunătățirea culturilor de fructe și legume, dar rămân provocări semnificative, limitându-și întregul potențial în sector, arată o nouă cercetare citată de AgTechNavigator.

În ciuda adoptării în creștere în creșterea animalelor și a culturilor de bază precum orezul și grâul, GS nu a atins încă același nivel de implementare în producția de fructe și legume.

Analiza, realizată de cercetătorii de la Universitatea Națională din Singapore și Universitatea Monash din Malaezia, a analizat 63 de studii pe 25 de specii de fructe și legume efectuate în ultimul deceniu.

GS este o tehnică modernă de ameliorare care utilizează markeri genetici de-a lungul întregului genom pentru a prezice trăsăturile dorite - cum ar fi rezistența la boli, randamentul sau calitatea fructelor - în etapele incipiente ale ciclului de viață al unei plante.

Acest lucru poate crește acuratețea selecției și poate reduce timpul necesar dezvoltării de noi soiuri de culturi. De asemenea, este deosebit de benefic pentru culturile de fructe perene, cum ar fi merele, unde ciclurile de reproducere sunt lungi și predicția timpurie poate economisi ani de muncă.

GS a transformat deja creșterea animalelor și îmbunătățirea culturilor de bază. Potrivit autorilor revizuirii, ar putea revoluționa în mod similar creșterea fructelor și legumelor prin creșterea preciziei selecției și optimizarea utilizării variației genetice în populațiile de reproducere.

Accelerarea procesului

Accelerarea procesului de selecție permite crescătorilor să răspundă mai eficient la schimbările climatice și la creșterea populației, contribuind la securitatea alimentară și la nutriție pe fondul unei crize alimentare globale.

În fructe și legume, GS poate îmbunătăți trăsăturile de importanță economică ridicată, cum ar fi rezistența la boli la spanac și formarea de coagul în conopidă.

Studiile anterioare în aceste culturi au arătat precizie încurajatoare de predicție, care sunt vitale pentru îmbunătățirea randamentului și a calității. În plus, reducerea costurilor de secvențiere genomică face ca GS să fie mai accesibil pentru cercetători și crescători, ceea ce a condus la o creștere a publicațiilor conexe din 2013.

În fructe precum merele, GS a îmbunătățit cu succes trăsături cheie, cum ar fi randamentul, mărimea fructelor, culoarea, fermitatea și calitățile post-recoltare, cum ar fi perioada de valabilitate. În mod similar, GS în ameliorarea tomatelor a ajutat la îmbunătățirea randamentului, timpurie a fructificației și rezistența la boli. Aceste îmbunătățiri au o valoare economică semnificativă pentru fermieri.

Provocări în aplicare

În ciuda potențialului GS, revizuirea a descoperit câteva obstacole care împiedică adoptarea pe scară largă a GS în programele de ameliorare a fructelor și legumelor. În primul rând, biologia culturilor de fructe și legume prezintă provocări unice.

De exemplu, legumele cu frunze verzi, care au cicluri de viață scurte, s-ar putea să nu beneficieze în mod semnificativ de reducerea timpilor ciclului de reproducere pe care GS le oferă. În schimb, culturile cu viață mai lungă, cum ar fi pomii fructiferi, ar putea obține câștiguri mai substanțiale, dar perioadele lor extinse de creștere încetinesc procesul de reproducere, făcând ca GS să aibă un impact mai puțin imediat.

O altă provocare semnificativă este lipsa datelor genetice și fenotipice ușor disponibile, pe care revizuirea le-a numit „gâtul de sticlă de fenotipizare”. Spre deosebire de animale, care au pedigree de reproducție bine stabilite și date genomice, disponibilitatea unor astfel de resurse este limitată pentru multe specii de fructe și legume.

Construirea bazelor de date

Construirea unei baze de date de la zero poate fi costisitoare și consumatoare de timp, încetinind ritmul implementării GS în aceste culturi.

În plus, factorii economici ai cercetării fructelor și legumelor sunt diferiți de cei ai culturilor de bază sau ale animalelor. În timp ce valoarea producției globale brute a fructelor este mai mare decât cea a legumelor, anumite culturi de mare valoare, cum ar fi strugurii, rămân insuficient cercetate, în ciuda importanței lor economice.

Analiza a remarcat că doar patru studii GS s-au concentrat pe struguri, în ciuda valorii lor de producție brută de 649 de miliarde de dolari. În schimb, culturile precum căpșunile și roșiile, care au o valoare mai mică a producției, au adunat mai multe cercetări din cauza complexității de reproducere și a cererii de pe piață.

În plus, tehnicile de fenotipizare diferă în funcție de studii, ceea ce face dificilă generalizarea constatărilor și dezvoltarea metodelor standardizate pentru GS ​​în fructe și legume. Categorizarea trăsăturilor nu este uniformă între studii, ceea ce complică compararea datelor și împiedică progresul.

Abordarea blocajului de fenotipizare

Progresele în tehnologiile de fenotipizare pot oferi o soluție potențială la acest blocaj. Tehnologii precum imagistica 3D, imagistica hiperspectrală și inteligența artificială (AI) încep să eficientizeze procesul de fenotipizare.

De exemplu, cercetări recente au demonstrat modul în care imagistica 3D ar putea măsura uniformitatea căpșunilor la fel de eficient ca măsurătorile manuale, arătând potențialul de integrare a imaginilor alimentate de AI cu modelele GS.

În plus, un studiu din 2017 a selectat cu succes părinții de top de căpșuni doar pe baza informațiilor genotipice, demonstrând că GS ar putea reduce dependența de datele fenotipice, obținând în același timp o eficiență de peste 50% decât metodele tradiționale.

Cu toate acestea, aceste tehnologii sunt încă în starea lor stadii incipiente de dezvoltare pentru uz agricol pe scară largă. Validarea și aplicarea completă a tehnologiilor AI și imagistice în diferite culturi de fructe și legume va dura timp.

Recomandări pentru cercetări viitoare

Pentru a depăși aceste bariere, revizuirea a făcut câteva recomandări pentru îmbunătățirea eficienței și aplicabilității GS în ameliorarea fructelor și legumelor. Autorii au afirmat că stabilirea de programe de ameliorare colaborativă pentru a pune în comun datele între regiuni și instituții și pentru a oferi o bază de date genetică mai cuprinzătoare pentru culturile insuficient cercetate.

Având în vedere disparitatea actuală în focalizarea cercetării, eforturile ar trebui să vizeze și culturile cu valoare economică ridicată și potențial de îmbunătățire prin GS, cum ar fi strugurii și alte culturi insuficient studiate.

În plus, revizuirea a recomandat integrarea metodelor GS în programele de ameliorare în curs de desfășurare pentru a permite crescătorilor să evalueze valorile genomice estimate de reproducere (GEBV) ale descendenților față de metodele tradiționale de reproducere, ajutând la rafinarea și optimizarea modelelor predictive ale GS.

Strategiile de ameliorare ar trebui să țină cont de diversitatea biologică dintre culturile de fructe și legume. De exemplu, în timp ce culturile cu ciclu scurt, cum ar fi verdele cu frunze, ar trebui să rămână pe trăsături precum rezistența la boli și randamentul, culturile cu ciclu mai lung, cum ar fi pomii fructiferi, ar putea beneficia de capacitatea GS de a îmbunătăți trăsăturile complexe în timp.

Mai mult, cercetătorii pledează pentru explorarea trăsăturilor indirecte, care, deși nu sunt direct legate de randament, pot influența productivitatea generală. Trăsăturile secundare, cum ar fi rezistența la boli sau adaptabilitatea la mediu, sunt esențiale și nu ar trebui trecute cu vederea în studiile GS.

Autorii revizuirii au concluzionat: „Recomandăm cu căldură un efort sporit de traducere a cercetării în rezultate tangibile, aplicabile, în special către culturile care dețin poziții importante atât în ​​securitatea alimentară, cât și în cea nutrițională, dar sunt rareori studiate.” (Foto: Freepik)