El investigador de la Universidad de Almería Antonio Salmerón y su equipo.

Investigadores del Departamento de Matemáticas de la Universidad de Almería han diseñado un sistema ‘inteligente’ que mejora la selección de nuevas variedades de plantas en función de características ventajosas basadas en el color, tamaño o resistencia a determinados virus. Para ello, la herramienta analiza los genes adecuados de distintas especies para elegir las combinaciones que se ajustan a los requisitos marcados por los agricultores, lo que supone un ahorro en el coste de este tipo de procesos.

Este sistema ya ha sido probado con éxito en datos de cultivos de tomate proporcionados por la empresa almeriense Soluciones de Biología Computacional (BioBayex), en los que se reprodujeron las características marcadas. “El resultado final fueron variedades resultantes de esta planta que presentaron las características deseadas, como color, tamaño y peso”, explica a la Fundación Descubre el investigador de la Universidad de Almería, Antonio Salmerón.

En el artículo ‘A tool based on Bayesian networks for supporting geneticists in plant improvement by controlled pollination’, publicado en la revista International Journal of Approximate Reasoning, los especialistas han desarrollado un sistema ‘inteligente’ que mejora la producción de nuevas tipologías de plantas, en función de los requisitos (color o tamaño, por ejemplo) previamente establecidos por los expertos. “El software es capaz de decidir de forma autónoma qué características exactas deben tener las variedades que se quieren cruzar para obtener los resultados deseados”, sostiene Salmerón.

De esta forma, el sistema reduce el número de ‘cruces’ que los agricultores o expertos realizan antes de comenzar el proceso de cultivo. “Este ‘atajo’ se traduce en un disminución del tiempo de producción hasta verificar que la nueva variedad realmente cumple con los objetivos previamente planteados”, añade el investigador.

La ‘mejor’ combinación genética

Para llegar a estas conclusiones, los expertos se han basado en técnicas denominadas redes bayesianas. Éstas constituyen una herramienta estadística que se caracteriza por encontrar las mejores combinaciones posibles en el menor espacio de tiempo.

Variedad de tomate Roma.

En primer lugar, los investigadores seleccionaron un conjunto de prueba conteniendo información sobre el resultado de diferentes cruces de variedades, en colaboración con la empresa almeriense BioBayex. “El objetivo era comprobar, al final del proceso, si el nuevo sistema era capaz de predecir en menor tiempo y de forma exitosa los cruces necesarios para producir esas mismas variedades”, declara Salmerón.

Posteriormente, los expertos comenzaron el desarrollo de las técnicas empleadas para desarrollar el sistema. “Diseñamos el software para calcular qué combinaciones o cruces presentaban mayor probabilidad de éxito”, señala.

Finalmente, para comprobar que las nuevas variedades creadas a partir del sistema coincidían con aquellas previamente seleccionadas y procedentes de la empresa, los investigadores emplearon el proceso natural de polinización controlada. “Éste consistió en colocar el polen ‘funcional’, es decir, que presenta las nuevas características que se quieren añadir, sobre los estigmas o ‘receptores’ de la planta que se quiere modificar”, apunta.

Aplicaciones en otros ámbitos

Además de su aplicación directa en la mejora del proceso de producción de nuevas variedades de plantas, este tipo de técnicas pueden ser utilizadas en otros ámbitos. “Pueden emplearse, por ejemplo, para diseñar campañas de marketing, de forma que el sistema seleccione perfiles de clientes potencialmente buenos para un determinado producto”, comenta Salmerón.

Estos avances han permitido a los expertos abrir nuevas líneas de trabajo relacionadas con el uso de las redes bayesianas en el área de la automoción y en el marco del proyecto del 7º Programa Marco de la Unión Europea Analysis of Massive Data Streams. “Colaboramos en el desarrollo de un nuevo sistema que permita predecir cuándo se va a producir el cambio de carril de los coches que circulan alrededor del vehículo que lleva instalado el dispositivo”, expone Salmerón. De este modo, el objetivo es “mejorar la seguridad del conductor implantando señales de alarma o freno automático cuando, por ejemplo, un adelantamiento no sea seguro”.

Estos resultados son fruto del proyecto de excelencia Nuevos desarrollos para redes bayesianas híbridas. Aplicación a la mejora genética vegetal, financiado por la Consejería de Economía, Innovación, Ciencia y Empleo de la Junta de Andalucía y coordinado por la Universidad de Almería.

Referencia:

Jens D. Nielsen, Antonio Salmerón, José A. Gámez. 2014. ‘A tool based on Bayesian networks for supporting geneticists in plant improvement by controlled pollination’. International Journal of Approximate Reasoning. Volume 55, Issue 1, Part 1, January 2014, Pages 74–83

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