La compañía norteamericana Hi Fidelity Genetics, uno de los líderes en el mejoramiento genético computacional, ha preparado un nuevo start-up que baja considerablemente la dependencia de cultivos transgénicos, según informa el portal tecnológico ZDNet.
A pesar de todas las ventajas en lo que se refiere a la fertilidad, crecimiento y desarrollo, los cultivos OGM tienen un precio alto y las compañías más grandes que existen hoy en día en el mercado de mejoramiento genético y producción de semillas van subiendo los precios de su producción. Por lo tanto, la compañía ha preparado un proyecto que permitiría obtener altísimas cosechas principalmente a partir de los cultivos ordinarios.
El proyecto se basa en el uso del tal llamado mejoramiento genético computacional. De manera que, por cuenta de los datos que se obtengan desde los sensores los agricultores y agrónomos podrían desarrollar plantas con características típicas de las especies transgénicas. Asimismo, el procedimiento sería más accesible en lo que se refiere a las finanzas. El proyecto está destinado para el cultivo de maíz y soja. Dichos cultivos han sido seleccionados por ser de alta margen y porque casi toda la producción de sus semillas está monopolizada por grandes compañías, tales como DuPont y Monsanto. El start-up ya ha recibido un apoyo de 8,5 millones de dólares.
Anteriormente los investigadores norteamericanos de la Universidad de California en Davis dominaron la tecnología que permitía transmitir por herencia la fertilidad y resistencia a las plagas al cruzar dos especies. Para lograrlo ellos modificaron el genoma de la planta de tal manera que la división celular por sexo ha sido sustituida por una etapa más de división normal, en el marco de la cual se transmitían las características antiguas. Como resultado, la planta matriz producía óvulos que heredaban el cariotipo completo. La tecnología permitiría a los agricultores evitar comprar cada año nuevas semillas híbridas que no hereden las características de los progenitores.
Fuente: www.rosng.ru
