Un grupo de científicos del Centro de Investigación y de Estudios Avanzados (Cinvestav) completó la secuenciación y análisis de ARN cortos (Ácido Ribonucleico) de 3 especies de algas y 31 de plantas.
El trabajo publicado en la revista Nature Communications ayuda a entender la manera en que se conservan y modifican los genes vegetales, informó el Cinvestav en un comunicado.
La investigación fue desarrollada en la Unidad Irapuato del Laboratorio Nacional de Genómica para la Biodiversidad (Langebio-Cinvestav) y aporta información útil respecto a los mecanismos que regulan la maquinaria celular de esas plantas y cómo podrían ser mejoradas genéticamente puesto que muchas de las especies estudiadas presentan un alto valor de mercado.
El Cinvestav recordó que entre las especies representativas de plantas vasculares incluidas en el análisis se encuentran: maíz, trigo, sorgo, papa, tomate, papaya, aguacate, chile, plátano, uva, ginkgo biloba, además del algodón.
Otras de las plantas cuyos fragmentos cortos de ARN dieron a conocer los científicos del Langebio son representativas de hierbas y árboles que constituyen fuentes valiosas de productos como madera o biocombustibles, las cuales también podrán ser mejoradas genéticamente.
“Es el único estudio que se ha hecho de esta manera, pues permite comparar los datos de muchas especies vegetales?, dijo Stefan de Folter, profesor-investigador del Laboratorio de Genómica Funcional del Desarrollo de Plantas en el Langebio-Cinvestav y uno de los autores principales del artículo difundido en la revista Nature.
“Una de las ideas es que podamos controlar con más precisión el tiempo de maduración del fruto, tanto dentro de la planta como posteriormente durante la conservación del mismo ya en anaquel”, agregó de Folter.
El estudio es pionero en su campo, pues en él se secuenciaron y compararon millones de segmentos cortos de ARN de más de tres decenas de especies, mientras que otros anteriores se habían practicado con un número mucho menor de ellas.
De manera paralela a la investigación se desarrollaron bases de datos, herramientas de análisis de cómputo para la bioinformática y un sitio de Internet que puede consultarse en http://smallrna.udel.edu/
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