Biología
Biotecnología para el mejoramiento de la caña de azúcar
Trujillo Montenegro , J. H.; Martínez Villa, M. C.; Riascos Arcos, J.J. | ENE 2024 | ISBN 978-958-8449-38-8
Introducción
En Colombia, al igual que en todos los programas de mejoramiento genético de la caña de azúcar alrededor del mundo, este proceso se realiza de manera convencional o clásica, mediante la selección de caracteres fenotípicos de interés agronómico para el cultivo. Si bien es cierto esta estrategia ha producido resultados invaluables para la industria de la caña de azúcar de Colombia —más del 90% del área cultivada para la producción azucarera y alcoholera en el valle del río Cauca está sembrada con variedades Cenicaña Colombia, CC— el ciclo productivo del cultivo (13 meses) hace que este proceso de mejoramiento pueda tomar entre 10 y 12 años. Adicionalmente, problemas como la escasa floración en las condiciones ambientales del valle del río Cauca dificultan realizar los cruzamientos. En tal sentido, con el objetivo de agilizar el proceso de mejoramiento genético de la caña de azúcar y ampliar el rango de las características favorables seleccionadas, Cenicaña, al igual que sus pares en otros países, ha incorporado la biotecnología en el esquema de mejoramiento y selección de variedades CC.
Entre las herramientas biotecnológicas claves para lograr mayor eficiencia en el proceso de mejoramiento genético clásico se destaca la utilización de marcadores moleculares para la genotipificación de germoplasma y la transformación genética. Los marcadores moleculares son regiones del genoma (secuencias de ADN) que a menudo se utilizan para rastrear la herencia (segregación) de una posición en particular. A la fecha hay suficiente evidencia que demuestra que el uso de estos marcadores ayuda a acelerar los procesos de mejoramiento genético (Foiada et al., 2015; Jiang et al., 2012; Steele et al., 2006). En el caso de la caña de azúcar, cuyo genoma es altamente complejo, los adelantos recientes en las tecnologías de secuenciación de ADN (secuenciación de segunda y tercera generación), que favorecen la identificación de marcadores SNP (Single Nucleotide Polymorphism, polimorfismo de un solo nucleótido), los cuales son abundantes en el genoma de la caña de azúcar (Davey et al., 2011), sugieren altas probabilidades de éxito. Adicionalmente, el desarrollo de metodologías eficientes de transformación genética hace posible la introducción de caracteres individuales con capacidad de impactar positivamente el desarrollo agronómico del cultivo, lo que además permite rebasar el obstáculo que representa la escasa floración de variedades de caña mejoradas.
Acerca de los autores
Trujillo Montenegro , J. H.
Ingeniero de Sistemas y Computación, doctorado en Ingeniería con énfasis en Ciencias de la Computación, egresado en 2009 de la Pontificia Universidad Javeriana, seccional Cali, y en 2021 de la Universidad del Valle, sede Cali. En el año 2016 inicia como estudiante de doctorado en el Centro de Investigación de la Caña de Azúcar de Colombia, donde lleva a cabo su tesis titulada: “Construcción de un genoma y una huella molecular de caña de azúcar utilizando secuenciación de alto rendimiento”. Cuenta con más de siete años de experiencia en el área de la bioinformática aplicada al mejoramiento genético de la caña de azúcar, llevando a cabo proyectos relacionados con la caracterización genética de individuos de caña de azúcar, ensamblaje de genomas complejos, manejo de datos de secuenciación de nueva generación, selección genómica, estudios de asociación genotipo-fenotipo y diseño y programación de algoritmos.
Martínez Villa, M. C.
Bióloga con maestría en Biología Computacional de la Universidad de los Andes. Durante 2018 y 2019 contribuyó al equipo de biotecnología de Cenicaña. Su labor incluyó la aplicación de modelos lineales mixtos utilizando herramientas avanzadas de consulta, visualización y análisis conectadas en un flujo de trabajo.
Riascos Arcos, J.J.
Nació en Cali, en 1978. Es biólogo de la Universidad del Valle y obtuvo su doctorado en la facultad de Agronomía, en North Carolina State University (NCSU). Ha sido parte de diversos grupos de investigación en instituciones como el CIAT, NCSU, Duke University y Cenicaña. En esta última institución trabajó como joven investigador en los años 2001 a 2003 y continuó de manera ininterrumpida desde noviembre de 2009 hasta la fecha. Sus intereses en investigación han estado enfocados en el desarrollo de herramientas biotecnológicas para el beneficio de los cultivos, especialmente para procesos de mejoramiento genético. En Cenicaña se ha desempeñado como investigador y líder del grupo de biotecnología, y en los últimos tres años como director del Programa de Variedades.
AGI, The Arabidopsis Genome Initiative. (2000). Analysis of the Genome Sequence of the Flowering Plant Arabidopsis Thaliana. Nature 408 (6814), pp. 796–815.
Annunziato A. (2008). DNA packaging: nucleosomes and chromatin. Nature Education, 1:26.Belton J.M., McCord R.P. Gibcus J.H., Naumova N., Zhan Y. & Dekker J. (2012). Hi-C: a comprehensive technique to capture the conformation of genomes. Methods 58, pp. 268-276.
Bentley D. R., Balasubramanian S., Swerdlow H. P., Smith G. P., Milton J., Brown C. G., Hall K. P., et al. (2008). Accurate whole human genome sequencing using reversible terminator chemistry. Nature, 456(7218), pp. 53–59.
Chen Y., Zhang Q., Hu W. et al. (2017). Evolution and expression of the fructokinase gene family in Saccharum. BMC Genomics 18:197. https://doi.org/10.1186/s12864-017-3535-7
Daugrois J.H., Grivet L., Roques D., Hoarau J.Y., Lombard H., Glaszmann J.C. & D’Hont A.(1996). A putative major gene for rust resistance linked with a RFLP marker in sugarcane cultivar ‘‘R 570’’. Theoretical and Applied Genetics 92, pp.1059-1064.
Davey J., Hohenlohe P., Etter P., Boone J., Catchen J. & Blaxter, M. (2011). Genome-wide genetic marker discovery and genotyping using next-generation sequencing. Nat Rev Genet. Nature Publishing Group 12, pp. 499–510.
D’Hont A. (2005). Unraveling the genome structure of polyploids using FISH and GISH; examples of sugarcane and bananas. Cytogenics and Genome Research, 109, pp. 27–33.
D’Hont A., Grivet L., Feldmann P., Glaszmann J.H., Rao S., Berding N. (1996). Characterization of the double genome structure of modern sugarcane cultivars (Saccharum spp.) by molecular cytogenetics. Mol. Gen. Genet. 250, pp. 405-413.
Diesh, C., Stevens, GJ, Xie, P. et al. (2023). JBrowse 2: un navegador de genoma modular con vistas de sintenia y a variación estructural. Genoma Biol 24, 74. https://doi.org/10.1186/s13059-023-02914-z
Espinosa, K. (2008). Evaluación de la diversidad genética de 136 variedades de caña de azúcar (Saccharum spp.) usando microsatélites. Documento de trabajo N.° 624. Centro de Investigación de la Caña de Azúcar de Colombia (Cenicaña), 32 pp.
Foiada F., Westermeier P., Kessel B., Ouzunova M., Wimmer V., Mayerhofer W. & Schön C.C. (2015). Improving resistance to the European corn borer: a comprehensive study in elite maize using QTL mapping and genome-wide prediction. Theoretical and Applied Genetics, 128(5), p. 875-891.
Garsmeur O., Droc G., Antonise R. et al. (2018a). A mosaic monoploid reference sequence for the highly complex genome of sugarcane. Nat Commun 9, 2638 . https://doi.org/10.1038/s41467-018-05051-5
Garsmeur O. (2018b). A Reference Sequence of the Monoploid Genome of Sugarcane. Plant Animal Genome Conference XXVI: The Largest Ag-Genomics Meeting in the World. San Diego, CA.
Hirschhorn J. N. & Daly M. J. (2005). Genome-wide association studies for common diseases and complex traits. Nature reviews genetics, 6(2), pp. 95-108.
Jiang H., Feng Y., Bao L., Li X., Gao G., Zhang Q. & He Y. (2012). Improving blast resistance of Jin 23B and its hybrid rice by marker-assisted gene pyramiding. Molecular breeding, 30(4), pp. 1679-1688.
Kolmogorov M., Bickhart D.M., Behsaz B. et al. metaFlye: scalable long-read metagenome assembly using repeat graphs. Nat Methods 17, 1103–1110 (2020). https://doi.org/10.1038/s41592-020-00971-x
Lee M. (2007). Maize breeding and genomics: an historical overview and perspectives. In: Varshney, R. K. and Tuberosa, R. eds. Genomics-Assisted Crop Improvement. Dordrecht: Springer Netherlands, pp. 129–146.
Li R., Chia-Ling H., Amanda Y., Zhihong Z., Xiaoliang R. & Zhongying Z. (2015). Illumina Synthetic Long Read Sequencing Allows Recovery of Missing Sequences Even in the ‘Finished’ C. Elegans Genome. Scientific Reports 5 (1). https://doi.org/10.1038/srep10814.
Loaiza C.D., Duitama J.A. & J. J. Riascos (2017). Calculation of genetic distances as a function of allelic dosage increases clustering accuracy in polyploids. IV congreso colombiano de Biología computacional y bioinformática. Presentación, VIII conferencia Iberoamericana de Bioinformática. Cali, Colombia.
Macea E. (2009). Análisis molecular de la diversidad genética de caña de azúcar del banco de germoplasma de Cenicaña usando microsatélites. Documento de trabajo N.° 704. Laboratorio de biotecnología. Centro de Investigación de la Caña de Azúcar de Colombia (Cenicaña), 38 pp.
Mardis E. R. (2013). Next-generation sequencing platforms. En Annu. Rev. Anal. Chem. (Palo Alto. Calif)., vol. 6, n.° March, pp. 287-303, pp. 2-5.
Maxam A. M. & Gilbert W. (1977). A new method for sequencing DNA. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 74(2), pp. 560–564.
McCoy R.C., Taylor R.W., Blauwkamp T.A., Kelley J.L., Kertesz M., Pushkarev D., Petrov D.A. & Fiston-Lavier A.-S. (2014). Illumina TruSeq synthetic long-reads empower de novo assembly and resolve complex, highly-repetitive transposable elements. Plos One 9(9), p. e106689.
Metzker M. L. (2010). Sequencing technologies – The next generation. Nature Reviews.Genetics 11 (1), pp. 31-46.
Moore P. A., Paterson F.C. & Tew T. (2014). Sugarcane: The Crop, the Plant, and Domestication. En: P. H. Moore and F. C. Botha, Eds. Sugarcane: Physiology, Biochemistry and Functional Biology (pp. 1 -17). John Wiley & Sons, 765 pp.
Paterson A.H., Bowers J.E., Bruggmann R., Dubchak I., Grimwood J., Gundlach H., Haberer G., Hellsten U., Mitros T., Poliakov A., Schmutz J., Spannagl M., Tang H., Wang X., Wicker T., Bharti A.K. Chapman J., Feltus F.A., Gowik U., Grigoriev I.V. & Rokhsar D.S. (2009). The Sorghum bicolor genome and the diversification of grasses. Nature 457 (7229), pp. 551–556.
Price D. & J. Daniels (1968). Cytology of South Pacific Sugarcane and Related Grasses: With special reference to Fiji, Journal of Heredity, Volume 59, Issue 2, pp. 141-145.
Rhoads A. & Au K.F. (2015). Pacbio sequencing and its applications. Genomics, proteomics & bioinformatics / Beijing Genomics Institute 13(5), pp. 278–289.
Riaño-Pachón D.M. and Mattiello L. (2017). Draft genome sequencing of the sugarcane hybrid SP80-3280. F1000Research 6:861. https://doi.org/10.12688/f1000research.11859.2
Riascos J.J. (2016). Advances in the Utilization of Next Generation Sequencing Data in the Colombian Sugarcane Breeding Program. In: Plant and Animal Genome XXIV Conference. Plant and Animal Genome.
Riascos J.J. (2003). Diversidad genética en variedades de caña de azúcar (Saccharum spp.) usando marcadores moleculares. Revista Colombiana de Biotecnología. 2003;5, pp. 6-15.
Schmutz J. (2018). Whole Genome Sequencing of Sugarcane: Building off the Foundation of the Single Haplotype Path. Plant Animal Genome Conference XXVI: The Larguest Ag-Genomics Meeting in the World. San Diego, CA.
Schnable P. S. et al. (2009). The B73 maize genome: complexity, diversity, and dynamics. Science 326, pp. 1112–1115.
Shearman J., Sonthirod C., Naktang C. et al. (2018). Assembling a hybrid a sugarcane genome. https://pag.confex.com/pag/xxvi/meetingapp.cgi/Paper31646
Sreenivasan T.V. & Mohan Naidu K. (1987). Conservation of sugarcane germoplasm. In: Copersucar International Sugarcane Breeding Workshop, São Paulo: Copersucar, pp 33–53.
Steele K.A., Price A.H., Shashidhar H.E. & Witcombe J.R. (2006). Marker-assisted selection to introgress rice QTLs controlling root traits into an Indian upland rice variety. Theoretical and Applied Genetics, 112(2), pp. 208-221.
Trujillo-Montenegro J.H., Rodríguez Cubillos M.J., Loaiza Orduz C.D. et al. (2021). Unraveling the genome of a high yielding Colombian sugarcane hybrid. Frontiers in Plant Science, 12, 1311pp. https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2021.694859/full
Zhang J., Sharma A., Yu Q. et al. (2016). Comparative structural analysis of Bru1 region homeologs in Saccharum spontaneum and S. officinarum . BMC Genomics 17:446. https://doi.org/10.1186/s12864-016-2817-9
Zhang X., Zhang S., Zhao Q., Ming R. and Tang H. (2019). Assembly of allele-aware, chromosomal-scale autopolyploid genomes based on Hi-C data. Nature Plants 5, pp. 833–845. doi: 10.1038/s41477-019-0487-8
Zheng LY., Guo XS., He B. et al. (2011). Genome-wide patterns of genetic variation in sweet and grain sorghum (Sorghum bicolor). Genome Biol 12:R114. https://doi.org/10.1186/gb-2011-12-11-r114
Zimin A.V., Puiu D., Hall R., Kingan S., Clavijo B.J. & Salzberg S.L. (2017). The first near-complete assembly of the hexaploid bread wheat genome, Triticum aestivum. GigaScience 6(11), pp. 1–7.
1. Caña de azúcar. 2. Marcadores moleculares. 3. Mejoramiento genético.
4. Genoma. 5. Biotecnología. 6. CC 01-1940.
Trujillo Montenegro, J. H., Martínez Villa, M. C. & Riascos Arcos, J. J. (2024). Biotecnología
para el mejoramiento de la caña de azúcar. En: Centro de Investigación de la Caña de
Azúcar de Colombia (Ed). Agroindustria de la caña de azúcar en Colombia. Cenicaña.
