Introduzione

La popolazione mondiale è destinata a raggiungere quasi 10 miliardi entro il 2050, esigendo un aumento del 60-70% della produzione alimentare. Allo stesso tempo, la terra seminabile pro capite continua a ridursi, e il cambiamento climatico introduce nuovi stress abiotici e biotici. L’allevamento dei semi – l’arte e la scienza di creare varietà vegetali migliori – resiste al centro di questa sfida.

Queste innovazioni, che vanno dalla genomica, dall'editing genico, dalla fenomica e dalla biologia sintetica, lavorano insieme per comprimere cicli di allevamento da un decennio a pochi anni, aumentando contemporaneamente l'accuratezza della selezione.

L'esigenza urgente di un potenziale di rendimento più elevato

Nel XX secolo, la Rivoluzione Verde ha aumentato drasticamente i soffitti dei rendimenti attraverso i geni semi- nano, i fertilizzanti migliorati e l'irrigazione. Ma i guadagni dei raccolti nei cereali principali sono rallentati - un fenomeno chiamato "altopiano del siedono". Nel frattempo, gli eventi meteorologici estremi legati al cambiamento climatico stanno riducendo i rendimenti reali al di sotto del loro potenziale.

Le tecnologie emergenti offrono tre leve distinte per aumentare il potenziale di rendimento: (1) accelerare il tasso di guadagno genetico per ciclo riproduttivo, (2) identificare e impilare geni multi-riduzione in una singola varietà, e (3) ingegneria completamente nuovi tratti fisiologici che erano precedentemente impossibili da raggiungere attraverso mezzi convenzionali.

Selezione genomica e Allevamento di Marker-Assisted

Come funziona la selezione genomica

La selezione genomica (GS) rappresenta un cambiamento di paradigma dalla selezione basata su fenotipi alla previsione guidata dal genoma. In un programma tipico GS, gli allevatori prima assemblano una “popolazione di formazione” di diverse centinaia a diverse migliaia di piante che sono entrambi genotipi (utilizzando array SNP o sequenziamento di genomo intero) e fenotipi per i tratti target come la resa dei cereali, l’altezza delle piante e il tempo di fioritura.

La selezione convenzionale di pedigree per un raccolto auto-imbolante come il grano richiede da sei a otto generazioni per raggiungere l'omozigosità; il GS può ridurre che a due o tre generazioni. Il Centro Internazionale di Miglioramento del Mais e del grano (CIMMYT) ha utilizzato il GS per aumentare il guadagno genetico per la resa dei cereali nel mais tropicale di oltre il 3% all'anno, raddoppiando il tasso raggiunto con metodi convenzionali.

Marker-Assisted Backcrossing

Mentre GS predicono le prestazioni generali, il backcrossing assistita dai marcatori (MABC) è usato per introdurre i geni specifici in background elite. Ad esempio, il Sub1 gene per la tolleranza di sommersione nel riso è stato spostato con successo in varietà ad alta risoluzione utilizzando marcatori molecolari, creando linee che possono sopravvivere alla piena fino a due settimane senza sacrificare

Una limitazione della selezione assistita da marcatori è che funziona meglio per i tratti controllati da un piccolo numero di geni principali.Per tratti altamente poligenici come la resa, GS è più appropriato. I Fratelli si uniscono sempre più a entrambi gli approcci: utilizzando GS per il miglioramento generale e MABC per la distribuzione mirata del gene.

Integrazione di allevamento a velocità

La selezione genomica offre la sua piena potenza quando si combina con l’allevamento di velocità, protocolli ambientali controllati che manipolano il fotoperiodo e la temperatura per accelerare lo sviluppo delle piante. Ad esempio, il sistema di allevamento a velocità sviluppato all’Università del Queensland può produrre fino a sei generazioni di grano all’anno invece di uno o due.

Riferimento esterno: CIMMYT relazione sulla selezione genomica nel mais[]

CRISPR-Cas9 e Gene Editing

Precisione e velocità di CRISPR

CRISPR-Cas9 è uno strumento di invecchiamento genetico derivato da un sistema immunitario batterico. Utilizza un RNA guida per dirigere la nucleasi Cas9 per tagliare il DNA in una posizione specifica. I meccanismi di riparazione naturale della cellula poi introducono piccoli inserti, mutazioni o sostituzioni del mercato Argentina, o permettono l'inserimento di un nuovo modello di DNA.

Per il miglioramento del rendimento, CRISPR è stato utilizzato per modificare i geni che controllano l'architettura delle piante, la dimensione del grano e la tolleranza allo stress. Un esempio di riferimento è la modifica di GS3]], GW2, e% ]]GW5 i geni delle piante in lunghezza del riso modificato per aumentare gli effetti del grano negativo.

Migliorare l'efficienza fotosintetica

Un'applicazione particolarmente ambiziosa di CRISPR sta migliorando l'efficienza fotosintetica. L'enzima Rubisco è notoriamente inefficiente e gli sforzi per sostituirlo con più rapide varianti di alghe o cianobatteri sono stati limitati dalla complessità del genoma cloroplasto. CRISPR consente un montaggio preciso dei geni nucleari che regolano l'assemblaggio e l'attività di Rubisco.

Sfide di percezione regolamentare e pubblica

Nonostante il suo potenziale, le colture a base di RSI devono affrontare una regolamentazione globale irregolare. La Corte europea di giustizia ha stabilito nel 2018 che gli organismi geneticamente modificati sono soggetti alle stesse severe normative OGM come transgenics, bloccando efficacemente i test sul campo in Europa.

Articolo in bianco sulla fotorespirazione migliorata della CRISPR nel riso[

Phenotyping e tecnologie di imaging

Piattaforme di Phenotyping ad alto rendimento

La selezione genomica e la modifica dei geni creano migliaia di linee candidate, ma solo quelle con una materia di prestazioni di campo superiore. La fenotipazione tradizionale, che assicura l'altezza delle piante, il conteggio delle posizioni e la resa a mano, è resistente al lavoro, lento e proneto all'errore.

Ad esempio, un drone dotato di una telecamera multispettiva può volare sopra un vivaio di allevamento di frumento e catturare dati di vegetazione di differenza normalizzata (NDVI) per migliaia di trame in pochi minuti. NDVI è fortemente correlato con biomassa e potenziale di resa. Combinando i dati della serie NDVI con l'apprendimento automatico, gli allevatori possono prevedere la resa finale con settimane di alta precisione prima del raccolto, consentendo le decisioni di selezione precedenti.

Radice Phenotyping e tratti nascosti

Il potenziale di rendimento è influenzato non solo dai tratti sopra terra ma anche dall'architettura radicale, che determina l'assorbimento dell'acqua e dei nutrienti. La fenotipazione radicale tradizionale richiedeva scavi distruttivi, che consumano tempo e non sono impossibili su larga scala.

Imparare a trattare

I modelli di apprendimento profondo, in particolare le reti neurali convoluzionali (CNN), possono contare automaticamente i grani per panico, misurare la dimensione del kernel e segnare la gravità della malattia dalle immagini. Una misura CNN addestrata sulle immagini delle punte di grano ha raggiunto la precisione del 96% nel conteggio delle punte, consentendo una rapida caratterizzazione di migliaia di linee di allevamento. L'integrazione di HTP con i dati genomici permette agli allevatori di mappare la crescita dei QTL come punti di dinamica di tassi di fattori di crescita.

Biotecnologie e Biologia Sintetica

Modifica genetica per i tratti di rendimento

Mentre CRISPR genera piccole modifiche, la tradizionale modifica genetica (GM) permette l'introduzione di geni completamente nuovi o percorsi sintetici che non esistono nel pool gene del raccolto. Uno dei più successo rendimenti-miglioramento dei tratti GM è l'introduzione di Bt geni conferiscono da Bacillus thuringiensis

Biologia sintetica: Ingegneria nuove vie

I ricercatori stanno progettando la simbiosi di azoto-fissando in colture non-lemme, come il riso e il mais. Se successo, colture cerealicole potrebbero fissare il proprio azoto dall'atmosfera, riducendo la necessità di fertilizzanti sintetici e potenzialmente aumentando la resa rimuovendo i limiti di azoto. Il "C4 Riso Project" mira a convertire il riso - un impianto C3 - in un percorso più efficiente di Cutamy

Ingegneria microbiome

I trattamenti di semi con batteri benefici e funghi (bioinoculanti) possono aumentare l'assorbimento dei nutrienti e la tolleranza allo stress. Gli approcci avanzati prevedono l'ingegneria del microbiome dei semi stesso, la selezione o la modifica dei microbi che colonizzano la rezosfera e la fillosfera per promuovere la crescita delle piante.

Clima-Resilient Seed Breeding

Le tecnologie emergenti sono applicate specificamente per migliorare la tolleranza del calore, la resistenza alla siccità e l'adattamento. La selezione genomica per la tolleranza termica nel sorgo ha identificato gli aplotipi del marcatore che mantengono la resa dei cereali a temperature superiori a 40°C. L'editing genetico è stato utilizzato per modificare le linee di riscaldamento SRL1

L'allevamento della tolleranza tossica ha avanzato attraverso la distribuzione del gene [AtMYB44[ in soia, con conseguente produzione di linee che producono il 20% in più rispetto ai controlli sotto la moderata siccità.

Prospettive future

La convergenza della selezione genomica, la modifica dei geni, la fenomica e la biologia sintetica sta creando un’accelerazione senza precedenti nel guadagno genetico. Nel prossimo decennio, possiamo aspettarci di vedere architetture completamente nuove, come “ideotipi” progettati per la raccolta automatizzata e piantagione ad alta densità.

Tuttavia, realizzare questo potenziale richiede la collaborazione tra discipline e settori. Gli investimenti pubblici nell'infrastruttura genomica, database open source per marcatori e modelli, e il contadino-partecipatorio sul-farm test sarà essenziale.

Le considerazioni etiche devono guidare l’implementazione: garantire che i guadagni di rendimento non vengano a scapito della qualità nutrizionale, che i piccoli agricoltori hanno accesso a varietà migliorate e che i brevetti di seme non limitano il libero scambio di germoplasma. Con un’attenta gestione, le tecnologie emergenti qui descritte possono aiutare a soddisfare la crescente domanda alimentare del mondo riducendo l’impronta ambientale dell’agricoltura – un obiettivo non solo auspicabile ma essenziale per un futuro sostenibile.

Risorse esterne: FAO relazione sulle tecnologie emergenti dei semi[[]