La soya que se podrá sembrar con agricultura de precisión y resistirá los cambios climáticos drásticos. Gracias a su alto contenido de proteínas, la soya es esencial para la alimentación mundial; no obstante, los cambios en las condiciones climáticas y la radiación solar que las plantas necesitan para realizar la fotosíntesis comprometen la producción de esta leguminosa que en 2023 alcanzó una demanda de más de 370 millones de toneladas, según la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura, FAO.
En las regiones estudiadas, las variaciones de la luz solar en diferentes momentos del día y bajo distintas condiciones climáticas dificultan la observación precisa de las características de resistencia en las plantas, un problema que representa una amenaza para la agricultura mundial y se exacerba con el calentamiento de la Tierra.
Ante este problema, un experimento de la Universidad Nacional, por parte de José Rodríguez, del doctorado en Ciencias Agrarias, identificó los genotipos de soya más eficientes y resistentes a la variabilidad solar, para lo cual empleó sensores –como MultispeQ ycámaras de alta precisión– que miden la eficiencia fotosintética y capturan datos relacionados con el uso eficiente de la luz; estas herramientas ofrecen información de calidad y son más económicas.
Este proyecto busca integrar dichas herramientas para optimizar el mejoramiento genético de precisión en soya, abordando tanto los desafíos de variabilidad ambiental como las limitaciones económicas en recursos tecnológicos.
La investigación marca un avance en el uso de la fenómica, una disciplina emergente que integra tecnologías digitales y análisis de datos a gran escala revolucionando la gestión de recursos genéticos y la caracterización de rasgos fenotípicos, como son las cualidades de la planta que resultan de la interacción entre su genética (genotipo) y factores ambientales como el clima, el suelo o los nutrientes disponibles.
¿Qué resultó?
En Caicedonia se observó una alta incidencia del hongo madura viche (Calonectria ilicicola), un patógeno que está entre las principales amenazas para los cultivos de soya en la región, lo que hace crucial evaluar la resistencia de las plantas bajo estas condiciones.
En el estudio también se evaluaron seis genotipos testigos locales, seleccionados para comparar su comportamiento frente al patógeno y determinar cuál de las variedades evaluadas ofrece una mejor resistencia. Se destacaron 21 variedades resistentes al patógeno, entre ellas GS006, GS0013, GS0015 y GS21.
Para el procesamiento de los datos y el análisis de las variables el tesista utiliza algoritmos de aprendizaje automático, como Random Forest y redes neuronales con el fin de identificar patrones de adaptación y genotipos superiores de la planta.
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