La revista Trends in Plant Science, una de las más prestigiosas del ámbito de la biología de plantas, ha publicado el artículo Menage-a-trois: unraveling the mechanisms regulating plant-microbe-arthropod interactions, realizado por investigadores del consorcio COST CAMo Interactions.

AUTOR: UJI

Entre ellos se encuentra Víctor Flors, del grupo de Señalización Celular e Integración Metabólica (MICS) de la Universitat Jaume I de Castelló (UJI).

 

El artículo realiza un análisis de las interacciones entre plantas, microorganismos y artrópodos (PMA) y sus mecanismos reguladores subyacentes, de gran interés para las aplicaciones biotecnológicas.

 

Según explican los investigadores, la comprensión de las respuestas de las plantas a los factores ambientales y a las interacciones simultáneas con múltiples organismos es fundamental para mejorar biotecnológicamente la capacidad de recuperación de las plantas y, por consiguiente, para lograr prácticas eficientes y sostenibles de ordenación de los cultivos. Lógicamente, las plantas en sus ambientes naturales no interaccionan solo con un tipo de organismo, un solo insecto o un solo patógeno.

 

En el estudio, se realiza un examen sintético que revela que la información sobre los mecanismos moleculares que rigen las interacciones de las plantas con otros organismos sigue siendo parcial, y que se necesitan más estudios sistemáticos para comprender la regulación de las respuestas de las plantas. Así, señalan que existen importantes sesgos en la literatura con respecto a los organismos estudiados y los diseños experimentales, de modo que algunos mecanismos tal vez pueden permanecer sin descubrir.

 

El análisis señala que los módulos fitohormonales son los principales centros reguladores de las interacciones de dos y tres vías, pero las respuestas se afinan tanto respecto al tiempo como a la fuerza cuando las plantas se exponen a múltiples interacciones. Por tanto, consideran que para mejorar las predicciones es necesario aplicar nuevos enfoques de biología de sistemas que fusionen la modelización matemática con conjuntos de datos experimentales que abarquen la dinámica de las respuestas.

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