Uma equipe do Universidade de Illinois desenvolveu uma estrutura de modelagem conectando pela primeira vez a atividade enzimática relacionada à fotossíntese dinâmica com o rendimento.
“Um modelo anterior combinava dados genéticos, metabólicos e foliares para simular a fotossíntese ao longo do tempo. Fomos além e conectamos o nível metabólico com toda a copa e simulamos o rendimento durante uma estação de cultivo”, disse Yufeng He, pesquisador de pós-doutorado no Grupo Matthews em Illinois. “O novo modelo permite-nos examinar como as mudanças nas atividades enzimáticas em resposta ao ambiente podem afetar o rendimento, ligando a variação ambiental experimentada pelas culturas no campo aos processos metabólicos.”
Em um artigo do estudo recente, publicado em in silico Plants, Ele e outros usaram seu novo modelo para demonstrar que aumentar a concentração de enzimas-chave que afetam a fotossíntese poderia aumentar o rendimento. Anteriormente, os cientistas que simulavam a actividade enzimática da fotossíntese limitavam-se a estudar a resposta fotossintética ao nível da folha, ignorando as respostas fisiológicas dinâmicas das plantas a factores ambientais como luz, temperatura e água que têm um impacto integrado durante uma estação de crescimento. Para quem já esteve num campo de cultivo, isso é muito irrealista.
“As plantas não existem em um ambiente estável. Podemos usar este trabalho para estudar a sensibilidade das enzimas sob as diferentes condições ambientais que as plantas experimentam”, disse Megan Matthews, professora assistente de engenharia civil e ambiental em Illinois. “O modelo nos permitirá ver quais enzimas fotossintéticas são limitantes em diferentes ambientes e como elas podem levar a ganhos de rendimento em condições climáticas futuras.”
O uso de um modelo dinâmico permite aos pesquisadores prever com mais precisão como as plantas responderão em seu ambiente em mudança. Ao longo de um dia normal, as copas das plantas sofrem flutuações significativas no processo fotossintético devido a fatores como cobertura de nuvens e sombreamento de outras plantas. Incorporar essa variabilidade no modelo aumenta sua precisão e confiabilidade. Além disso, identificar quais enzimas estão limitando a fotossíntese e o crescimento das plantas em vários ambientes, como seca, chuva forte ou CO elevado2 é crucial. Isso pode permitir que criadores e engenheiros de plantas direcionem enzimas específicas para o melhoramento das culturas. Ao otimizar a atividade enzimática, é possível desenvolver variedades de plantas mais resilientes e produtivas, levando, em última análise, a maiores rendimentos.
Ele e Matthews esperam que seu modelo, código aberto disponível no Github, pode ajudar os pesquisadores a compreender e prever melhor como enzimas fotossintéticas específicas afetam o crescimento e o rendimento das culturas em diferentes ambientes. Este trabalho faz parte Obtendo Maior Eficiência Fotossintética (RIPE), um projeto de pesquisa internacional que projeta culturas para serem mais produtivas, melhorando a fotossíntese, o processo natural que todas as plantas usam para converter a luz solar em energia e rendimentos.
LEIA O ARTIGO:
Yufeng He, Yu Wang, Douglas Friedel, Meagan Lang, Megan L Matthews, Conectando a cinética fotossintética detalhada ao crescimento e rendimento das culturas: uma estrutura de modelagem acoplada, in silico Plants, Volume 6, Edição 2, 2024, diae009, https://doi.org/10.1093/insilicoplants/diae009
