I big data sono uno strumento utile per incrementare la conoscenza in diversi settori inclusa la botanica. Districarsi tra i dati non è semplice e pertanto servono delle applicazioni con cui selezionare i dati di interesse. Uno di questi è stato messo a punto dalla King Abdullah University of Science and Technology di Thuwal (Arabia Saudita). Si tratta di una piattaforma open-source di statistiche online per condurre analisi multivariate sui big data che può servire, infine, per rendere l’agricoltura sempre più sostenibile e la produzione sempre più sicura.
Lo sviluppo recente di tecniche di fenotipizzazione ad alta processività, ovvero dell’analisi delle caratteristiche strutturali e funzionali delle colture, ha rapidamente prodotto ampi set di dati. Questi contengono importanti dettagli sulla fisiologia delle piante: come una pianta risponde a diversi ambienti, come variano gli schemi di crescita della pianta e il suo potenziale rendimento, tutti parametri importanti per lo sviluppo di un’agricoltura sostenibile e per la garanzia della sicurezza alimentare.
“I nostri esperimenti – spiega la ricercatrice Magdalena Julkowska – generalmente includono misurazioni di migliaia di piante per diversi tratti, dalle dimensioni della pianta al grado di tolleranza al sale o alla resistenza ai parassiti. Questi dati sono estremamente potenti ma in una mole enorme”. Ecco che l’app messa a punto dai ricercatori tramite un linguaggio di programmazione può aiutare a setacciare set di dati di ampiezza diversa, per compiere analisi conoscitive della diversità naturale o per confrontare fenotipi mutanti e piante naturali.
Sono state usate anche delle tecniche all’avanguardia che non hanno ancora raggiunto il loro pieno potenziale in botanica, come la regressione quantilica: “Quando selezioniamo centinaia e centinaia di diverse accessioni, da diverse parti del mondo, vediamo che le piante che rendono meglio potrebbero avere tratti diversi che contribuiscono a questa resa rispetto alle piante con una resa inferiore. Se ad esempio si volesse spiegare il rendimento di una pianta specifica dalla sua biomassa e dall’utilizzo di acqua, la regressione quantilica aiuterebbe a quantificare in che modo ciascun tratto contribuisce al principale tratto di interesse”.
Lo strumento è illustrato in un’articolo di ricerca pubblicato su Plant Physiology.
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