O ferro desempenha um papel crucial nos processos das plantas, incluindo fotossíntese e assimilação de nitrogênio. A deficiência de ferro leva ao amarelecimento das folhas, crescimento atrofiado e perdas drásticas de rendimento. Este problema sustenta a urgência de desenvolver cultivares que possam ser mais eficientes na absorção de ferro, aumentando assim o valor nutricional da planta.

Um artigo recente publicado por in silico Plants usa técnicas de modelagem dinâmica para obter uma compreensão mais profunda do complexo processos biológicos envolvidos na resposta à deficiência de ferro em plantas.

“A capacidade de modular com precisão a resposta de uma planta à deficiência de ferro no nível do transcriptoma permitiria manipulações genéticas, permitindo que as plantas sobrevivessem em solos nutricionalmente pobres e acumulassem maior teor de ferro em tecidos comestíveis”, diz o co-autor Dr. Terri Long, professor associado de Biologia Molecular de Plantas na North Caroline State University

Este artigo apresenta uma abordagem para a integração sistemática de conjuntos de dados biológicos e fornece um modelo matemático que descreve e prevê mudanças na expressão gênica em resposta à deficiência de ferro. De acordo com o co-autor Dr. Cranos Williams, Professor Associado de Engenharia Elétrica e de Computação na North Caroline State University, “O modelo treinado foi capaz de capturar e explicar uma diferença significativa nas taxas de decaimento do mRNA sob condições de ferro suficiente e deficiente em ferro, aproximadas o comportamento de expressão de reguladores de genes atualmente desconhecidos, revela potenciais efeitos sinérgicos entre os fatores de transcrição moduladores e prevê o efeito de mutantes reguladores duplos”.

O modelo é um ponto de partida para explorar a dinâmica do transcriptoma associada ao estresse nutricional e tem o potencial de substituir experimentos in-planta por simulações in-silico em um esforço para projetar um fenótipo desejado