Embora não seja particularmente emocionante de se olhar, oryza sativa (arroz) é sem dúvida uma das plantas mais importantes do planeta como a principal fonte de alimento para 3.5 bilhões de pessoas. Como consequência, há muito interesse em tirar o máximo proveito do cultivo de plantas de arroz, tanto maximizando o rendimento das plantas quanto tornando-as o mais resistentes possível aos estresses que possam enfrentar. Identificar a base genética de características que podem aumentar a produção de arroz ou resiliência a estresses ambientais é complexo, pois essas características podem ser produzidas por uma combinação de diferentes loci genéticos e têm baixa herdabilidade. Isso se tornou mais fácil nos últimos anos devido aos avanços e à maior disponibilidade da tecnologia genômica e de fenotipagem. Além disso, os avanços nessas técnicas permitiram uma melhor informação de  in silico modelos (computacionais) de crescimento e desenvolvimento de plantas.

Esses modelos são interessantes, pois podem medir e quantificar com precisão as respostas das plantas à variação ambiental por meio de canais de análise de imagens e indicar como os fenótipos das plantas respondem às variações ambientais. O conhecimento adquirido com esses modelos pode ser usado para otimizar ativamente as condições do campo e a modificação direcionada das plantas de arroz para obter o melhor do arroz no campo. Em um estudo recente publicado Open Access em Revista de Botânica Experimental, Malachy Campbell e colegas modelar o crescimento da planta de arroz em relação à disponibilidade de água e usar esse modelo para identificar genes candidatos que provavelmente serão de interesse para estudos genéticos da base da resposta à seca no arroz.

Campbell e seus colegas cultivaram diferentes acessos (variantes genéticas da mesma espécie) de plantas de arroz e analisaram seus fenótipos durante um período de 21 dias usando um software automatizado de análise de imagens. Algumas plantas foram cultivadas a 90% da capacidade de campo (100% da capacidade de campo sendo o ponto em que o solo está saturado de água) e outras não receberam água até atingirem 20% da capacidade de campo. A partir das medições feitas nessas condições de águas altas e baixas, os autores produziram um in silico modelo de crescimento que modela a relação entre a biomassa da parte aérea e o conteúdo de água no solo.

Uma informação que os autores estavam particularmente interessados ​​em obter de seu modelo é o Tempo de Inflexão (TOI) da taxa de crescimento em resposta à seca. Em outras palavras, o ponto a partir do qual a seca começa a causar redução na taxa de crescimento. É importante ressaltar que o modelo de Campbell e colegas descobriu que o TOI chega mais cedo para acessos de arroz maiores e de crescimento mais rápido que estão passando por seca do que para acessos de arroz pequenos e de crescimento mais lento. Isso apóia trabalhos anteriores no campo mostrando que os acessos de arroz de crescimento rápido, embora desejáveis ​​sob alguns pontos de vista, provavelmente têm mais a perder em tempos de seca.

Talvez o resultado mais significativo deste estudo seja a identificação de regiões genéticas candidatas que podem influenciar as respostas à seca das plantas de arroz. Para fazer isso, Campbell e seus colegas pegam dados genéticos conhecidos sobre os acessos de arroz que usam e os aplicam ao modelo. Em linha com as observações de que muitas características de crescimento e resposta das plantas estão ligadas a mais de um locus genético, Campbell e seus colegas identificaram muitos loci com pequenos efeitos nas respostas dinâmicas à seca. No entanto, os autores identificaram consistentemente algumas regiões genéticas candidatas com efeitos maiores nas respostas à seca. Uma dessas regiões contém um gene conhecido por estar envolvido em respostas ao estresse por frio no arroz. Não se sabe se esse gene também funciona na resposta à seca, mas vale a pena notar que o estresse pelo frio também pode resultar em baixa disponibilidade de água.

Ao identificar que os acessos de arroz de crescimento mais rápido provavelmente sofrem mais rapidamente com a seca, eles destacam a importância de tentar resolver isso no futuro. Como afirmam Campbell e seus colegas: 'Mais estudos são necessários para determinar se essas relações podem ser dissociadas ou para identificar o equilíbrio ideal entre esses dois atributos'. Seu trabalho também demonstra, pela primeira vez no arroz, como in silico os modelos podem fornecer indicações úteis de candidatos genéticos que provavelmente merecerão uma investigação mais aprofundada em nossa compreensão das respostas das plantas ao estresse dinâmico. O tempo dirá se algum deles pode chegar ao campo!