O aquecimento global, os extremos climáticos e a disseminação de pragas e doenças são grandes desafios para a agricultura mundial. As alterações rápidas nos sistemas de produção e na proliferação de riscos de perdas de produção têm desencadeado respostas da parte da investigação com métodos de melhoramento cada vez amis sofisticados.
As alterações climáticas tê assim colocado uma grande pressão para que os melhoradores de plantas surjam com alternativas para aumentar ou pelo menos não reduzir a produtividade das culturas.
Um estudo bibliográfico recente procurou e analisou artigos de investigação que se referissem simultaneamente a alterações climáticas e a novas técnicas de melhoramento. Desta forma é possível analisar quais as técnicas que têm vindo a ter mais sucesso e eficácia na produção de variedades capazes de ser produtivas num mundo em mudança.
O método que originou maior número de publicações entre 2000 e 2018 foi o mapeamento QTL, que é também de todos aqueles que foram analisados o mais antigo. Da mesma forma, a edição de genoma, sendo o método mais recente analisado é aquele que ainda gerou menos publicações.
O mapeamento de genomas permite identificar marcadores moleculares (pedaços de sequências de DNA que apresentam diferenças entre organismos) e relacioná-los com diferenças visíveis no fenótipo da planta. O desenvolvimento de tecnologias de sequenciação juntamente com capacidade de computação cada vez maior para analisar os dados tem sido essencial em particular para entender características diferenciadoras dos organismos que têm uma genética mais complexa, que são governadas por vários genes e pelas interacções entre eles.
Já a edição genómica leva a tradicional mutagénese a um passo à frente, conseguindo alterar com precisão um gene ou a sua expressão.
Uma agricultura resistente às variações no clima exige em primeiro lugar que se faça a preservação e conservação de recursos genéticos, de forma a manter em aberto o maior número de opções para o melhoramento. O desenvolvimento de ferramentas capazes de lidar com um grande número de dados – big data – tem sido também essencial.
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