BRIDGEcereal: Una aplicación web autodidacta mejora la velocidad y la precisión de la clasificación de las variaciones de ADN entre las variedades de cereales
Científicos del Servicio de Investigación Agrícola y de la Universidad Estatal de Washington han desarrollado una innovadora aplicación web llamada BRIDGEcereal [https://bridgecereal.scinet.usda.gov/] que puede analizar con rapidez y precisión la enorme cantidad de datos genómicos disponibles actualmente sobre los cultivos de cereales y organizar el material en gráficos intuitivos que identifican patrones que localizan genes de interés.
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Con los rápidos avances registrados en el campo de la genómica en los últimos 25 años, se ha producido un cambio radical en la mejora de los cultivos: el pangenoma, definido como el conjunto de secuencias genómicas de múltiples variedades de una misma especie. Pero comprender y mejorar los cultivos a partir de la enorme cantidad de datos que se han generado también ha supuesto un reto para los investigadores debido a la falta de herramientas bioinformáticas eficaces y fáciles de usar, sobre todo las diseñadas para manejar grandes volúmenes de variaciones de ADN en una especie.
Tomemos como ejemplo el trigo. El genoma estándar de referencia del trigo -que se hizo para la variedad de trigo Chinese Spring- es cinco veces mayor que el genoma humano. Además, los investigadores llevan mucho tiempo luchando contra la gran variación en la localización de los genes que controlan los rasgos agronómicos esenciales en los 21 cromosomas del trigo. Actualmente hay una docena de genomas de trigo a disposición del público.
Esto suma una enorme cantidad de datos, lo que hace que su análisis sea un proceso tedioso incluso para investigadores con conocimientos avanzados de bioinformática. Resulta especialmente difícil clasificar todos los datos para identificar tramos similares de ADN que puedan controlar el mismo rasgo, independientemente de su ubicación en un cromosoma.
BRIDGEcereal está diseñado para transformar el proceso de identificación de grandes variaciones de ADN de tedioso a eficiente.
"Simplemente proporcionando a BRIDGEcereal la secuencia de ADN que le interesa, completará el proceso de búsqueda en menos de un minuto", explicó el biólogo investigador del ARS Xianran Li, líder del proyecto BRIDGEcereal. Li trabaja en la Unidad de Investigación de Salud, Genética y Calidad del Trigo del ARS en Pullman, Washington.
"Y BRIDGEcereal organizará los datos que encuentre y se los presentará en gráficos fáciles de entender que resaltan cualquier patrón de dónde está ese ADN," añadió Li.
BRIDGEcereal sólo tardó un minuto en identificar un prometedor gen candidato como controlador de una mutación del trigo que reduce la longitud de las espigas, las prolongaciones en forma de cerdas de la cabeza del grano. Desde la década de 1940 se sabía que un gen del cromosoma 4A del trigo controla el desarrollo de las espigas, un rasgo emblemático del trigo. Pero se desconocía el gen exacto que controla ese rasgo.
"Buscando docenas de genes potenciales mediante BRIDGEcereal, pudimos identificar rápidamente un gen con una gran variación de ADN como el que ha estado eludiendo a los investigadores", dijo Li.
Los científicos también diseñaron BRIDGEcereal para que fuera autodidacta -también llamado aprendizaje automático no supervisado-, lo que significa que BRIDGEcereal puede aprender de forma autónoma a reconocer nuevos patrones sin necesidad de seguir instrucciones explícitas.
"Lo que hemos desarrollado es una pasarela única para extraer de forma eficiente pangenomas de cereales de acceso público, que será cada vez más eficiente a medida que los datos sigan aumentando", afirma Li.
Bosen Zhang, investigador postdoctoral asociado de la Universidad Estatal de Washington y codesarrollador de la aplicación web, añadió: "Los investigadores encontrarán en BRIDGEcereal una herramienta inestimable para seleccionar y priorizar genes candidatos que controlan rasgos específicos en los cultivos de cereales".
BRIDGEcereal se desarrolló por primera vez para trabajar con trigo. Ya se ha adaptado para analizar datos similares de cebada, maíz, sorgo y arroz.
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