Un equipo de biólogos e informáticos ha adoptado un enfoque de aprendizaje automático basado en el tiempo para deducir la lógica temporal de la señalización de nitrógeno en las plantas a partir de datos de expresión de todo el genoma. El trabajo potencialmente ofrece nuevas formas de monitorear y mejorar el crecimiento de los cultivos utilizando menosfertilizante nitrogenado, que beneficiaría la nutrición humana y el medio ambiente.
La investigación, que aparece en la revista Actas de la Academia Nacional de Ciencias PNAS , se centra en las redes reguladoras de genes GRN que identifican qué factores de transcripción sirven para regular los genes necesarios para responder al nitrógeno, que es un nutriente vital para el desarrollo de las plantas y la nutrición humana.
"Al construir estas redes reguladoras basadas en respuestas genéticas dinámicas al tratamiento con nitrógeno, podemos ver, en detalle, el proceso genético necesario para la ingesta de nitrógeno y su conversión en aminoácidos utilizados en la síntesis de todos los N-que contiene compuestos que incluyen ADN, proteínas y clorofila ", explica Gloria Coruzzi, profesora del Departamento de Biología y Centro de Genómica y Biología de Sistemas de la Universidad de Nueva York y autora principal del artículo." Armados con estas nuevas ideas, ahora podemos buscar formas dereforzar la eficiencia de la producción de alimentos y enriquecer las medidas de agricultura sostenible con un menor aporte de nitrógeno, lo que beneficiaría al medio ambiente ".
El estudio también incluyó investigadores de la Universidad de Purdue, la Universidad de Illinois en Urbana Champaign, el Laboratorio Cold Spring Harbor y el Instituto Nacional de Investigación Agrícola de Francia.
La investigación explotó el tiempo, la cuarta dimensión en gran parte inexplorada de los GRN, con el objetivo de dilucidar mejor los factores de transcripción TF relevantes para las respuestas genéticas al nitrógeno. Específicamente, comprender cómo funcionan los factores de transcripción en diferentes momentos puedepermitir a los científicos enfocarse en los primeros en responder y hacer predicciones sobre el funcionamiento temporal de toda la red reguladora de genes.
Este GRN basado en el tiempo ahora proporciona una gran cantidad de conocimiento regulatorio para informar hipótesis comprobables sobre cómo 155 factores de transcripción ejercen el control regulatorio de la respuesta al nitrógeno y su efecto sobre los procesos centrales de la vida vegetal, como el ritmo circadiano, la fotosíntesis y el metabolismo del ARN, entreOtros fenómenos que afectan el crecimiento, desarrollo y rendimiento de las plantas.
La investigación fue apoyada por subvenciones de los Institutos Nacionales de Salud NIH R01-GM032877, una Subvención del Genoma Vegetal de la Fundación Nacional de Ciencias IOS-1339362, un Premio del Servicio Nacional de Investigación de NIH GM095273 y un NIH NationalBeca del Instituto de Ciencias Médicas Generales 1F32GM116347.
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Materiales proporcionado por Universidad de Nueva York . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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