“Leggendo” i dati genetici di una piantina di mais di due settimane è possibile prevedere i tratti che la pianta svilupperà crescendo. Questi dati sono relativi all’Rna, le molecole che permettono di attuare le informazioni contenute nel Dna delle cellule. Su questo hanno lavorato dei ricercatori della Michigan State University (Stati Uniti). Il metodo può fornire con buona accuratezza delle informazioni che si possono ottenere anche con i metodi tradizionali che fanno ricorso ad altri dati genetici.
“I metodi di selezione tradizionali – spiega Shinhan Shiu, uno dei ricercatori – impiegano mesi o anni, un tempo che può essere risparmiato se fossimo in grado di prevedere i tratti desiderati solo dal Dna e dall’Rna senza farli crescere, senza dover misurare direttamente i tratti effettivi”.
Le caratteristiche della pianta di domani sono nascoste tra le pieghe delle sue informazioni genetiche: “È come sequenziare l’Rna di un bambino e analizzare quali tratti potrà sviluppare più tardi nella sua vita”, aggiunge l’autore della ricerca pubblicata su Plant Cell.
Collegare le informazioni del Dna, il genotipo, e i tratti, il fenotipo, è una grande sfida per la biologia. Riuscirci è fondamentale per capire come l’informazione genetica venga trasferita nei tratti esteriori di qualsiasi specie, spiega l’esperto. E dal momento che l’Rna è un prodotto del Dna, più vicina ai tratti che il Dna stesso influenza, ecco che la sua analisi potrebbe consentire migliori previsioni.
I ricercatori si sono serviti dell’intelligenza artificiale: “Abbiamo visto che le valutazioni dell’Rna forniscono informazioni addizionali che non possiamo ottenere dal solo Dna”. In termini di riproduzione, ad esempio, il team di ricerca è stato in grado di fare accurate predizioni sulla fioritura e la resa anche prima che le piante avessero sviluppato gli organi specifici. I metodi tradizionali che usano i modelli basati sui marcatori genetici hanno identificato come importanti solo uno dei 14 geni noti collegati alla fioritura mentre il nuovo modello, basato sull’espressione dei geni, ne ha identificati cinque.
Il nuovo modello, però, non scalzerà quello vecchio: “Le nostre conclusioni sono complementari alle predizioni del metodo basato sui marcatori genetici e identificano l’associazione tra l’espressione genetica e il tratto che non è spiegata dai marcatori genetici”. Secondo Shiu questo non solo aiuterà nella selezione dei tratti desiderabili ma consolida anche la conoscenza dei meccanismi coinvolti in questi processi.
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