La Sociedad de la Ciencia de Cultivos de EE UU premia una propuesta para los bancos de germoplasma elaborada por un equipo del que forma parte la UPM .
Una nueva metodología, sencilla y económica, para racionalizar las colecciones de semillas que se conservan en los bancos de germoplasma. Es el tema que desarrolla el artículo
“Evaluation and Validation of Ecogeographical Core Collections using Phenotypic Data”, distinguido como uno de los mejores sobre recursos fitogenéticos que la revista Crop Science publicó en 2011. La propuesta corresponde a un grupo de investigadores de la Universidad Nacional de Colombia (UNC), la Universidad Rey Juan Carlos (URJC), la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y el Centro Nacional de Recursos Fitogenéticos del Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria (CRF-INIA). La entrega del galardón tuvo lugar el 22 de octubre en Cincinnati (Ohio), durante la reunión anual de la Sociedad de la Ciencia de Cultivos de EE UU (Crop Science Society of America), editora de la citada publicación.
El trabajo del equipo premiado, al que pertenece Elena Torres Lamas, profesora del Departamento de Biología Vegetal de la UPM adscrita a la Escuela Universitaria de Ingeniería Técnica Agrícola, parte de la constatación de que las colecciones de germoplasma, que son el patrimonio genético de los cultivos y, por tanto, un elemento clave para la seguridad alimentaria, albergan con frecuencia cientos o miles de muestras. Ante este tamaño, actividades como la caracterización y la evaluación del germoplasma conservado se tornan inabordables para la mayoría de los bancos por razones logísticas y económicas, lo que impide a los investigadores disponer de esta información a la hora de seleccionar el material que utilizarán en sus programas de mejora.
¿Qué se puede hacer en estos casos? Los científicos Otto Frankel y Anthony H. D. Brown propusieron hace más de 30 años la posibilidad de establecer colecciones nucleares (core collections en inglés). Se trata de ofrecer conjuntos reducidos de muestras (un 10-15% del tamaño total de una colección) que representen de la mejor manera posible la variabilidad genética existente en la colección original. De esta manera, las subcolecciones pueden ser caracterizadas o evaluadas y los investigadores explorar y seleccionar materiales para sus programas de mejora sobre un número razonable de muestras. El problema radica en que es necesario caracterizar toda la colección para tener la certeza de que las muestras seleccionadas son representativas de la variabilidad genética de la colección original.
Información ecogeográfica
La propuesta de Torres y sus compañeros (Mauricio Parra Quijano, José María Iriondo y Lucía de la Rosa) obvia el requerimiento de una caracterización fenotípica de la colección original para la obtención de subcolecciones representativas. En su lugar, plantean utilizar la información ecogeográfica (es decir, la información ambiental del lugar donde fueron recolectadas las semillas) como base para seleccionar las muestras que formarán la colección nuclear. Dado que hay relaciones plenamente establecidas entre aspectos adaptativos al medio abiótico y variabilidad morfológica y morfométrica, una subcolección ecogeográfica debería ser equivalente a una subcolección fenotípica. Esta relación fue testada y validada en el artículo galardonado, utilizando como modelo la colección nacional de judía que se mantiene en el CRF-INIA.
La metodología propuesta por estos investigadores está siendo incluida en paquetes tecnológicos que se transferirán a los programas nacionales de conservación de recursos fitogenéticos de los países de América Latina y el Caribe. Será a través de una serie de talleres, auspiciados por la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura (FAO) y el Tratado Internacional sobre los Recursos Fitogenéticos para la Alimentación y la Agricultura, que se impartirán en 2013.
PARRA-QUIJANO, Mauricio; IRIONDO, José María; TORRES, Elena; DE LA ROSA, Lucía: “Evaluation and Validation of Ecogeographical Core Collections using Phenotypic Data”. Crop Science (marzo de 2011).
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