MIRRORS: Investigación de modelos predictivos

El proyecto MIRRORS (acrónimo de Modelling Crop Responses to Repeated Stresses — Elaboración de modelos de respuesta de los cultivos a tensiones repetidas) estudia el funcionamiento de la colza y el sorgo para predecir mejor su comportamiento, anticipar los impactos de las distintas limitaciones a las que se enfrentan, razonar su gestión y proporcionar palancas de acción. Christine Granier, directora de investigación en ecofisiología de INRAE, aceptó responder a nuestras preguntas.

Sorghum-ID – ¿Cuál ha sido la reflexión sobre el proyecto MIRRORS?

Christine Granier –  En los últimos años, los modelos de cultivo han tenido dificultades para predecir el rendimiento cuando los cultivos están sometidos a repetidos acontecimientos de estrés durante su ciclo. Nos encontramos en un contexto de cambio climático caracterizado no solo por los fenómenos meteorológicos extremos, sino también por el aumento de su frecuencia. Bajas temperaturas al principio del ciclo, altas temperaturas y/o sequías al final del ciclo: tanto si son puntuales como si se repiten, estos acontecimientos suponen un estrés para las plantas y modifican el rendimiento y la calidad de las cosechas. Al agrupar 4 unidades de investigación compuestos por científicos de INRAE, de CIRAD y de INRIA[1], MIRRORS se centró en mejorar las predicciones del rendimiento de las plantas en escenarios de estrés climático repetidos.

Sorghum – ID: ¿Cómo podemos explicar la discrepancia entre los rendimientos previstos y los reales en situaciones de estrés repetido?

C. G. – La hipótesis de trabajo es la siguiente: el efecto de una sucesión de acontecimientos de estrés no es equivalente a la suma de los efectos individuales de cada acontecimiento, por dos razones principales.

Ambos casos dependen de la intensidad del estrés, de su duración, del estado de desarrollo de la planta en el momento de las tensiones y del tiempo transcurrido entre los dos acontecimientos de estrés. En algunos casos, no se mantiene la hipótesis de trabajo: en este caso, una sucesión de acontecimientos de estrés equivale a la suma de los efectos individuales de cada acontecimiento.

Sorghum-ID – ¿Cuáles son los ejes de investigación del proyecto MIRRORS?

C.G. – Tenemos dos enfoques complementarios: un enfoque basado en datos (minería de datos) y un enfoque basado en procesos (observación de procesos). Nos centramos en el estrés generado por las altas temperaturas que se producen durante el ciclo reproductivo.

El primer enfoque consiste en analizar los conjuntos de datos existentes sin ideas preconcebidas, utilizando métodos estadísticos de extracción de datos. Los investigadores tienen acceso a una base de datos CTPS (por sus siglas en francés) que presenta los rendimientos de una quincena de variedades de sorgo recogidos en una veintena de lugares de Francia durante un periodo de 20 años, que cotejan con los datos meteorológicos de las estaciones situadas en estos lugares o en sus proximidades. Así, se identifican los escenarios térmicos «típicos» y se comparan con los rendimientos obtenidos.

El segundo enfoque consiste en realizar experimentos específicos en entornos controlados (invernaderos y cámaras de crecimiento reguladas), con el fin de comprobar el efecto de los acontecimientos de estrés térmicos aislados y recurrentes en etapas específicas del desarrollo del cultivo sobre la producción de grano. De este modo, estudiamos los componentes del rendimiento y la calidad del grano. Así, reproducimos los escenarios identificados por la minería de datos, con acontecimientos de estrés térmicos aislados y recurrentes durante el ciclo.

Sorghum-ID – ¿Qué conclusiones se pueden extraer del proyecto en esta fase?

C. G. – Los primeros experimentos pusieron de manifiesto fuertes contrastes en las respuestas de las plantas entre el estrés aislado y el recurrente en función del escenario térmico y de las variedades.

El proyecto debería ayudarnos finalmente a comprender mejor la respuesta de las plantas a acontecimientos de estrés aislados y repetidos y a poner en práctica modelos ecofisiológicos que permitan tener en cuenta una posible aclimatación beneficiosa de un primer episodio de estrés por altas temperaturas sobre la respuesta de un segundo episodio de estrés del mismo tipo y/o un efecto negativo amplificado, según el caso.

Este trabajo es un punto de partida para un proyecto multidisciplinar más ambicioso, financiado por ANR, en el que las competencias en ecofisiología y modelización que se utilizan actualmente se verían reforzadas por competencias en biología molecular, bioquímica e imaginería.

Contacto: christine.granier@inrae.fr

[1] Unidades asociadas: Unidad Mixta de Investigación EVA en Caen (experiencia en ecofisiología de la colza), Unidad Mixta de Investigación del Instituto AGAP en Montpellier (experiencia en genética, ecofisiología y modelización del sorgo), Unidad Mixta de Investigación ISPA en Burdeos (experiencia en modelización ecofisiológica) y Unidad Mixta de Investigación LORIA en Nancy (experiencia en modelización estadística, minería de datos).