Caracterización de la diversidad genética de plantas, animales y microorganismos mediante herramientas de genómica aplicada.

Código:
2023-PD-L01-I087
Impacto:
Económico
Plazo:
48 Meses
Instrumento:
Proyecto disciplinario (Cartera 2023)
Título:
Caracterización de la diversidad genética de plantas, animales y microorganismos mediante herramientas de genómica aplicada.
Centro o programa involucrado:
Biotecnología; Recursos Genéticos y Mejoramiento

Objetivo General

El objetivo general del proyecto es el desarrollo y aplicación de herramientas genómicas para la caracterización de la diversidad genética en plantas, animales y microorganismos, en el marco de la conservación de la diversidad biológica, el uso para mejoramiento y como indicador de degradación e impactos.

Resumen Ejecutivo

El objetivo general del proyecto es el desarrollo y aplicación de herramientas genómicas para la caracterización de la diversidad genética en plantas, animales y microorganismos, en el marco de la conservación de la diversidad biológica, el uso para mejoramiento y como indicador de degradación e impactos. La biodiversidad es indispensable para el desarrollo sustentable y la seguridad y soberanía alimentaria, siendo crucial entre otros aspectos, para producir alimentos suficientes y nutritivos de manera sostenible frente a desafíos como el cambio climático (CC), las enfermedades emergentes, la escasez de agua y el cambio en las demandas del mercado de una población humana en aumento. En este contexto, el proyecto apunta a la generación, adaptación e implementación de herramientas genómicas para (i) la caracterización de la diversidad genética con fines de conservación y uso agroindustrial y (ii) para la caracterización de la diversidad genética para su uso en el mejoramiento genético. Para ello se implementarán tecnologías robustas de secuenciación y genotipado masivo (genomas/transcriptomas completos y parciales), y metodologías de mediana escala, según el caso. En este marco, se desarrollarán y aplicarán nuevos protocolos de estas estrategias ómicas y análisis bioinformáticos, para estudios de genómica poblacional, mejoramiento asistido, identificación de regiones genómicas asociadas a caracteres de interés, en diferentes escalas y en especies de interés regional (e.g. forestales, frutales, forrajeras, cultivos industriales, animales de producción, insectos y microorganismos). La adopción de tecnologías de segunda y tercera generación (e.g. GBS-RADSeq, metagenómica, secuenciación de genomas completos) permitirá la caracterización de recursos genéticos de interés agropecuario, agroindustrial, forestal y biotecnológico, contribuyendo a la conservación y rescate de especies estratégicas en Argentina, promoviendo sistemas productivos sostenibles para cubrir demandas en el contexto de CC. Se espera contribuir fuertemente a la formación de RRHH en los CI, EEA y AER del país y fortalecer el trabajo en red de especialistas en tecnologías genómicas y bioinformáticas que sostengan la investigación y desarrollo en la conservación y el uso sostenible de los recursos genéticos nativos e introducidos para el desarrollo del SAAA nacional, servicios ecosistémicos de los bosques, entre otros. A su vez se propone la difusión del uso de tecnologías genómicas y bioinformáticas y el asesoramiento para desarrollo de Políticas Públicas en temas relacionados. La propuesta del proyecto está en línea con los desafíos planteados en el Plan Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación 2030 y las actividades planteadas a lo largo del país en línea con las Agendas Territoriales Integradoras del Plan. Los resultados esperados también serán un aporte para el cumplimiento de los ODS (2.5) y Marco Mundial de la Diversidad Biológica posterior a 2020 (CDB).

Descripción de Problemas y Oportunidades

Las tecnologías de secuenciación masiva han proporcionado un acceso sin precedentes al acervo genético de todos los seres vivos, desde bacterias a eucariotas con genomas complejos (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/data-hub/genome/, https://gold.jgi.doe.gov/). Esto ha sido posible gracias al desarrollo de protocolos de secuenciación de alto rendimiento y métodos computacionales para el ensamblado completo de genomas pequeños y genomas grandes o complejos (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genbank/statistics/). Del mismo modo las tecnologías de genotipado masivo, dependientes o independientes de secuenciación, han impulsado la identificación de las bases genéticas de la variación de caracteres adaptativos de interés para la conservación, la agroindustria y el mejoramiento genético (e.g. Garrido-Cardenas et al. 2018, Torales et al. 2021, Reshma& Das 2021). El genotipado masivo dependiente de secuenciación ha sido empleado en el estudio de poblaciones mutagenizadas (e.g. Sahu et al. 2021) y en el análisis de especies modelo y no modelo (e.g. DArTseq, GBS, RADseq y captura de exones) (e.g. Niedziela et al. 2023, Vaux et al. 2023, Aguirre et al. 2019, Telfer et al. 2019, Molina et al. 2022). En tanto que el genotipado masivo independiente de secuenciación (e.g. microarreglos), han sido utilizado en diversas especies para la interrogación de millones de SNPs por genotipo (e.g. Lu et al. 2021, Raschia & Poli 2021). Estos microarreglos están disponibles para su utilización en el mejoramiento de la mayoría de los animales domésticos, así como de numerosas especies vegetales comerciales. Por tanto, el uso de estas tecnologías y otras de genotipado masivo actualmente permiten obtener información clave para el uso sustentable de los recursos genéticos nativos y/o introducidos. La accesibilidad y el decreciente costo de estas tecnologías permite estudiar genomas/transcriptomas de individuos y también de poblaciones enteras (e.g. Beck et al. 2023, Tasma et al. 2022). En particular para los microorganismos, ha permitido el análisis de comunidades microbianas completas de muchos ambientes, ya sea mediante la secuenciación del metagenoma completo de los organismos que forman parte de ese entorno o a través de la secuenciación de regiones conservadas de esos genomas (e.g. Albertsen 2023, Schulz et al. 2022 Pomerantz et al. 2022). La obtención de grandes colecciones de marcadores moleculares, mapas genéticos de alta densidad, nuevas poblaciones experimentales, etc., son insumos que pueden complementar a los métodos de mejoramiento genético clásicos, acelerando el proceso de mejoramiento (por ejemplo, a través de mapeo de asociación, selección asistida por marcadores, selección genómica)(e.g. Saini et al. 2022, Tam et al. 2019 Hasan et al. 2021, Armstrong et al. 2022). Los enfoques genómicos son particularmente útiles cuando se estudian rasgos complejos, ya que éstos son generalmente multigénicos y con una influencia ambiental importante, requiriendo la evaluación de miles de marcadores moleculares. En los últimos años, la secuenciación de tercera generación (e.g. Oxford Nanopore, PacBio y 10x Genomics, DovetailGenomics) permitió la generación y ensamblado de fragmentos de ADN más largos. Esto potencia el estudio de la arquitectura genética de QTLs y su uso en los programas de mejoramiento y facilita el ensamblado de genomas grandes o complejos contribuyendo a una mejor identificación de la estructura y funcionalidad de los genomas (e.g. Wang et al. 2021, Aury et al. 2022, Rech et al. 2022, Athanasopoulou et al. 2022). La generación de secuencias largas ha potenciado también el análisis de comunidades microbianas, conociendo mejor el funcionamiento y la regulación de los microbiomas (secuenciación metagenómica) y refinando la clasificación taxonómica o la asignación funcional (secuenciación de amplicones). Estos avances no implican, sin embargo, que las metodologías tradicionales deban ser descartadas por obsoletas. Por el contrario, su articulación permitirá ampliar el repertorio de metodologías disponibles para la caracterización genética de especies de plantas, animales y microorganismos de interés nacional. Esta articulación permitirá, además, seleccionar las metodologías costo-efectivas más adecuadas para responder los diferentes interrogantes científicos, considerando la naturaleza de los distintos organismos en estudio (e.g., tamaño/complejidad de genomas, estudio de genomas individuales, poblaciones, microbiomas).

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