La Cámara de Diputados de la Provincia de Buenos Aires declaró de interés provincial el trabajo en el que participa Nicole Pretini, egresada de la Licenciatura en Genética de la UNNOBA y becaria doctoral del CONICET en el CITNOBA (CONICET-UNNOBA-UNSAdA); quien comparte la tarea con Leonardo S. Vanzetti , Ignacio Terrile, Andreas Börner, Jörg Plieske, Martín Ganal, Marion Röder, y Fernanda G. González (docente de grado y posgrado de la UNNOBA).
El trabajo fue publicado en la revista “Theoretical and Applied Genetics” y se tituló “Identification and validation of QTL for spike fertile floret and fruiting efficiencies in hexaploid wwheat (Triticum aestivum L.)”.
La declaración de interés provincial (por iniciativa de la diputada Susana Lazzari) destaca el logro científico y la articulación interinstitucional a nivel nacional e internacional del trabajo que logró “identificar y validar segmentos genómicos que determinan la fertilidad de la espiga de trigo, lo que permite pensar en una selección por rendimiento asistida por marcadores moleculares”. Se trata de un trabajo interdisciplinario dirigido por la docente e investigadora Fernanda González en el que intervienen investigadores del CONICET, del INTA y de la UNNOBA.
Luego de varios años lograron identificar ciertos rasgos cuantitativos que son segmentos genómicos, dentro de los cuales se encuentran los genes asociados a una característica, en este caso la fertilidad de la espiga, que explica mucho las variaciones de potencial de rendimiento de los cultivares de trigo sembrados en Argentina.
Usualmente el mejoramiento del potencial de rendimiento se hace de manera empírica, luego de varios años de avance de generaciones, sembrando muchas parcelas en el campo y después de la cosecha se seleccionan los cultivares de acuerdo al rendimiento obtenido. Las regiones que se identificaron y validaron en esta investigación resultan novedosas a nivel internacional y aportan herramientas para asistir molecularmente la selección en etapas tempranas del mejoramiento, permitiendo un avance más rápido de la misma.
En el futuro, los principales usuarios de esta tecnología serán los programas de mejoramiento que podrán contar con nuevas herramientas para seleccionar un carácter muy complejo, como la fertilidad de la espiga.