Os cientistas descobriram como adaptar as plantas às rápidas mudanças climáticas e ao aumento da produtividade, para que
Eles desenvolveram um método computacional quepermitiu aos cientistas identificar enzimas candidatas promissoras para melhorar a fotossíntese das plantas. Podem ser introduzidos em culturas agrícolas modernas e, em última análise, aumentar a produtividade.
O novo método foi baseado na história da evolução.Os pesquisadores previram o estado dos genes da ribulose bifosfato carboxilase (RuBisCO) há 20-30 milhões de anos, quando os níveis de dióxido de carbono na Terra eram mais elevados do que hoje. Então as enzimas RuBisCO nas plantas foram adaptadas a níveis tão extremos.
A ribulose bifosfato carboxilase é uma enzimacatalisando a adição de dióxido de carbono à ribulose-1,5-bifosfato na primeira etapa do ciclo de Calvin, bem como a reação de oxidação da ribulose bifosfato na primeira etapa do processo de fotorrespiração.
Na verdade, os cientistas “reviveram” uma enzima antiga,para melhorá-lo para inclusão em culturas agrícolas. Isto irá ajudá-los a adaptar-se às condições quentes e secas do clima futuro, à medida que a atividade humana aumenta a concentração do gás CO₂, que retém calor, na atmosfera da Terra.
A versão moderna do RuBisCO “retira” carbonodo CO₂ para criar açúcares, mas faz isso muito lentamente. Além disso, às vezes catalisa uma reação com o oxigênio do ar e cria um subproduto tóxico, desperdiça energia e torna a fotossíntese ineficaz.
Agora os cientistas reconstruíram a filogenia da Rubisco,usando plantas Solanaceae. “Ao obter múltiplas sequências [genéticas] de Rubisco em plantas existentes, uma árvore filogenética pode ser construída para elucidar quais RubisCOs provavelmente existiram há 20-30 milhões de anos”, explicam os autores do estudo.
Enzimas RuBisCO Antigas Previstasbaseado em plantas modernas de Solanaceae, apresentou perspectivas reais em termos de maior eficiência. No futuro, os cientistas tentarão substituir os genes da enzima RuBisCO existente no tabaco (uma planta modelo) por sequências hereditárias utilizando a tecnologia CRISPR. Eles irão então medir como isso afeta a produção de biomassa.
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