P4: plataforma para Fenotipificación Multiescala de alta resolución para cultivos. programa: Omicas: Optimización Multiescala In-Silico de cultivos agrícolas sostenibles (infraestructura y validación en arroz y caña de azúcar).

La alianza de programa titulado: OMICAS: OPTIMIZACIÓN MULTIESCALA IN-SILICO DE CULTIVOS AGRÍCOLAS SOSTENIBLES (INFRAESTRUCTURA Y VALIDACIÓN EN ARROZ Y CAÑA DE AZÚCAR), se constituye en una apuesta científico-tecnológica multidisciplinar encaminada a dar soluciones de base, medibles y transferibles a estos problemas. Concretamente, al mejoramiento de variedades agrícolas, con el propósito de aumentar su rendimiento en la producción de alimentos y minimizar la huella ambiental de los cultivos. Para ello, implementará una infraestructura para la caracterización 'ómica' in-silico y experimental de variables asociadas con los componentes epigenéticos, genéticos, metabólicos y proteicos que conducen a diferencias fenotípicas en cultivos agrícolas, permitiendo la elucidación de relaciones complejas genotipo-fenotipo. La caracterización 'ómica' se usará de manera concurrente para optimizar rasgos varietales, incluyendo, la eficiencia en uso de nitrógeno y agua, la translocación de nutrientes, y la resistencia al estrés biótico y abiótico, con el fin de aumentar su rendimiento para la extracción de alimentos. La combinación de modelos, simulaciones y experimentos en múltiples escalas sobre plantas integradas con el ecosistema, facilitará el enlace entre la química, el ADN, la expresión génica, las rutas metabólicas y celulares, la fisiología y el crecimiento. Este enfoque multiescala es esencial para superar las limitantes de los métodos tradicionales de mejoramiento de variedades, particularmente, para elucidar las relaciones estructura-función que afectan la expresión génica, la regulación metabólica y la respuesta macroscópica de un organismo en su interacción con el entorno. El objetivo de la propuesta es diseñar, implementar, validar y transferir soluciones científico-tecnológicas para mejorar la seguridad alimentaria a partir de la reducción de los factores bióticos y abióticos que limitan el rendimiento de cultivos, y demostrar la sostenibilidad productiva de los mismos por medio de prácticas agrícolas encaminadas a reducir las emisiones de gases invernadero y la degradación de suelos. Para lograr lo anterior, la alianza propone (7) proyectos: P1: Epigenética, Redes Genéticas, Genómica Funcional y Estructural de Cultivos P2: Dispositivos nano-fluiídicos para secuenciado rápido de ARN/ADN, medición de metabolitos en citoplasma y de iones de aluminio en suelo P3: Modelamiento molecular para identificar rutas de señalización en proteínas de membrana (GCR1) y medición de alta resolución de metabolitos en tejidos, para dilucidar su función en la respuesta a estreses bióticos y abióticos P4: Plataforma para Fenotipificación Multiescala de Alta Resolución en Cultivos P5: Mejoramiento in-silico de cultivos a partir de la caracterización ómica multi-escala P6: Hacia el desarrollo de nuevas variedades de cultivo con mayor eficiencia en el uso de recursos, adaptación al cambio climático y resistencia a enfermedades, mediante tecnologías ómicas - seguridad alimentaria P7: Hacia el desarrollo de nuevas variedades de cultivo de alto rendimiento adaptadas para menor huella ambiental, mediante tecnológias ómicas - sostenibilidad productiva La Pontificia Universidad Javeriana Bogotá será la liderada ejecutora del proyecto 4 (P4), el cual tiene como objetivo aumentar la productividad en la agricultura con el fin de conducir a una mayor disponibilidad y a menores costos tanto para alimentos como para productos no alimenticios derivados de la práctica agronómica. Es necesario caracterizar la eficiencia del uso de los recursos entre los agricultores por medio de la agricultura sostenible. A través del programa propuesto, se espera desarrollar variedades eficientes de arroz y caña de azúcar para sustentar la producción Colombiana, especialmente en sitios de baja entrada. Las estrategias y las plataformas de alto rendimiento para fenotipificación (HTP) son necesarias para optimizar la adquisición de datos provenientes del cultivo. Estas técnicas permiten al agricultor y al mejorador en campo de acceder en tiempo real, con menor costo y mayor precisión al estado del cutivo, y por lo tanto tomar decisiones de manejo del cultivo y/o de selección de variedades de interés. . El conjunto completo de factores genéticos que contribuyen a la variación fenotípica cuantitativa mediante células, órganos y tejidos, etapas de desarrollo en tiempo, ambientes y especies se deben encapsular dentro de un marco que unifique la información, de tal manera que sea manipulable en universos de discurso comunes. Esto implicará nuevas tecnologías de detección con una resolución desde la molécula sencilla hasta las variables continuas en la escala macroscópica, un hardware de procesamiento distribuido de bajo costo y alta eficiencia energética, tecnologías de comunicaciones inalámbricas, sistemas para la administración, el procesamiento, el almacenamiento y el acceso a datos masivos, nuevas ontologías para facilitar la integración de datos y nuevas herramientas estadísticas y analíticas para mejorar el diseño experimental y extraer información biológicamente distinguible del ruido ambiental y experimental. En esta investigación se propone desarrollar dicha plataforma, aprovechando y extendiendo los resultados de colaboración previa entre la PUJ (Cali y Bogotá), el CIAT, la Fedearroz, el Cenicaña, la Universidad del Quindío y la Universidad de Ibagué