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Un estudio de la Universidad de Newcastle ha demostrado por primera vez que el aprendizaje automático puede predecir las propiedades biológicas de la enzima más abundante en la Tierra:Rubisco.
Rubisco (ribulosa-1,5-bisfosfato carboxilasa/oxigenasa) es responsable de proporcionar carbono para casi toda la vida en la Tierra. Rubisco funciona convirtiendo el CO2 atmosférico desde la atmósfera de la Tierra hasta la materia de carbono orgánico, que es esencial para sustentar la mayor parte de la vida en la Tierra.
Desde hace algún tiempo, se ha observado una variación natural entre las proteínas Rubisco de las plantas terrestres y los estudios de modelado han demostrado que trasplantar proteínas Rubisco con ciertas propiedades funcionales puede aumentar la cantidad de CO2 atmosférico. las plantas de cultivo pueden absorber y almacenar.
El autor principal del estudio, Wasim Iqbal, Ph.D. Un investigador de la Facultad de Ciencias Naturales y Ambientales de la Universidad de Newcastle, parte del grupo del Dr. Maxim Kapralov, desarrolló una herramienta de aprendizaje automático que puede predecir las propiedades de rendimiento de numerosas proteínas Rubisco de plantas terrestres con una precisión sorprendentemente buena. La esperanza es que esta herramienta permita la búsqueda de una proteína Rubisco 'sobrealimentada' que pueda ser bioingeniería en cultivos importantes como el trigo.
Publicado en el Journal Of Experimental Botany , el estudio presenta una herramienta útil para la detección y predicción de la cinética de Rubisco de la planta para esfuerzos de ingeniería, así como para estudios fundamentales sobre la evolución y adaptación de Rubisco. La detección de la diversidad natural de la cinética de Rubisco es la principal estrategia utilizada para encontrar mejores Rubisco para los esfuerzos de ingeniería de cultivos.
Wasim dice que su "estudio tendrá enormes implicaciones para los modelos climáticos y los cultivos de bioingeniería".
"Este estudio brinda a los biólogos de plantas una herramienta de preselección para resaltar las especies de Rubisco que exhiben una mejor cinética para los esfuerzos de ingeniería de cultivos".
"La herramienta de aprendizaje automático se puede utilizar para mejorar la precisión de las estimaciones de la fotosíntesis global. Las propiedades de rendimiento de Rubisco que predice nuestro modelo son compatibles con los modelos del sistema terrestre (ESM) utilizados por los científicos del clima. Actualmente, los ESM utilizan un conjunto único de propiedades de Rubisco de la misma especie (o, a veces, un puñado) para estimar la fotosíntesis a escala del ecosistema. Nuestra herramienta de aprendizaje automático podría proporcionar predicciones para la mayoría de las plantas terrestres, mejorando la precisión de los ESM".
Los próximos pasos de este trabajo incluyen el aislamiento de las mejores proteínas Rubisco identificadas a partir de predicciones en el laboratorio y el intento de bioingeniería de una especie de planta con una proteína Rubisco extraña. ¿Un futuro rojo para mejorar la producción de cultivos?
