Argentinos, brasileros y uruguayos con un objetivo común: Comprobaron que se puede acelerar el mejoramiento forestal con estudios de ADN y sin necesidad de ir al campo

Argentinos, brasileros y uruguayos con un objetivo común: Comprobaron que se puede acelerar el mejoramiento forestal con estudios de ADN y sin necesidad de ir al campo

El mejoramiento genético de animales y plantas es un proceso tan silencioso como extenso. Sobre todo en el caso de los árboles, que pueden demorar décadas en expresar sus características y ralentizan la elección, un paso clave para obtener especies superadoras. Un estudio reciente de investigadores del INTA, Conicet, Embrapa (Brasil) y UPM-Forestal Oriental (Uruguay) propone un mecanismo para acelerarlo y hacerlo menos costoso.

En realidad, descubrieron que es efectivo aplicar la selección genómica, ya utilizada en otros campos, al mejoramiento forestal. Es decir que, en vez de demorar años en la observación a campo para evaluar el crecimiento y calidad de la madera, se puede usar información de ADN para hacer predicciones y acelerar el proceso de selección.
El trabajo titulado?Genomic selection in forest trees comes to life: unraveling its potential in an advanced four-generation, publicado en la revista Frontiers in Plant Science, evalúa cuatro generaciones de Eucalyptus grandis para ver cuán probable es anticiparse al crecimiento en volumen, la densidad de la madera y el rendimiento de pulpa sólo con datos genómicos y fenotípicos de generaciones previas del árbol.
Este estudio resalta el enorme potencial de la selección genómica para hacer más eficiente el mejoramiento de los árboles, reduciendo costos, tiempos de evaluación, y permitiendo seleccionar individuos superiores con mayor precisión, señaló el investigador Eduardo Cappa, que pertenece al INTA y el Conicet.
Se evaluaron más de 34.000 árboles con datos de crecimiento a tres años, y el único de los aspectos que encontraron difícil de estimar es el crecimiento en volumen. La precisión respecto a la densidad y rendimiento, sin necesidad de ver crecer el árbol en el campo, demuestra que puede hacerse mejoramiento forestal a gran escala a partir de modelos genómicos entrenados con información de parientes cercanos.
Desde el INTA destacaron la importancia que tienen estos avances para el sector forestal, ya que se podrán reducir o eliminar las largas y costosas pruebas de campo, en las que se evalúa la descendencia. Podrá optimizar la producción de madera y otros productos derivados, contribuyendo al desarrollo sustentable de los bosques plantados, señaló Cappa.


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