Proyecto H2020 Plant.ID: Identificación molecular de plantas

Los datos de secuenciación masiva de ADN proporcionan nuevos conocimientos sobre la biodiversidad a varias escalas diferentes. A niveles filogenéticos poco profundos, nos da la posibilidad de descubrir linajes a nivel poblacional y, por lo tanto, desarrollar aún más un modelo filogenético en el que se tienen en cuenta los fenómenos a nivel poblacional, así como la migración de alelos entre poblaciones. 

• En el WP1, los desarrollos teóricos y experimentales en este campo han sido revisados y desarrollados y probados por ESR 1 utilizando especies de Sileno del Ártico. Los especímenes de herbario proporcionan a los científicos material vegetal para estudios filogenéticos. ESR3 utilizó este tipo de datos para evaluar la delimitación de especies, así como patrones filogenéticos más profundos en el género hemiparásito Euphrasia. A otro nivel, la secuenciación masiva del ADN recogido de muestras de suelo permite a los científicos identificar la diversidad taxonómica para evaluar con precisión los recambios y gradientes ecológicos tanto a escala espacial como temporal, a lo que contribuyó ESR 2 utilizando el ADN de las plantas recogido de muestras de suelo. El metabarcoding de ADN es un método de investigación desarrollado para la evaluación de la biodiversidad a partir de sustratos que contienen ADN. Para la identificación de plantas es muy prometedor, pero es necesario desarrollar más marcadores para una identificación precisa de las especies. 
• Los ESR del WP2 han trabajado en el desarrollo y la prueba de nuevos enfoques en la evaluación de la diversidad molecular de plantas que van más allá de la secuenciación basada en amplicones y, en su lugar, utilizan la secuenciación de escopeta, la metagenómica, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Estos métodos permiten una identificación precisa, así como la cuantificación relativa de las especies de plantas en los sustratos, y mejoran la capacidad de examinar, autenticar y controlar dichos sustratos, incluidos los suplementos herbales, los productos alimenticios, las trampas de polen, los sedimentos del suelo, las muestras de agua y madera. Datos de secuenciación del genoma en metabarcode, ya que evita sesgos de amplificación y permite la cuantificación de constituyentes. 
• Por lo tanto, el WP3 tenía como objetivo desarrollar nuevos enfoques genéticos y moleculares para la identificación de plantas. Cada uno de los proyectos ha continuado el seguimiento de la labor realizada durante el primer período del informe y ha dado seguimiento a los objetivos previstos en el segundo ciclo del informe. Con este fin, se han desarrollado métodos químicos y moleculares para la planta medicinal históricamente importante, el árbol de la quina. Se desarrollaron paneles de cebo de captura de objetivos personalizados para el Aloe comercialmente valioso, lo que condujo al conjunto de datos producido hasta la fecha más grande sobre los valores de isótopos de carbono de los aloes. Se ha desarrollado la captura de objetivos y la secuenciación metagenómica de muestras comerciales de polvo de salep de proveedores y mercados en línea para probar su composición y procedencia. Se han probado una serie de herramientas bioinformáticas contra una población de begonia con una composición genética conocida con el fin de establecer flujos de trabajo para analizar la begonia a partir de radiaciones de diferentes especies. Cada vez son más las organizaciones que aplican de forma rutinaria técnicas basadas en el ADN con fines de seguimiento y evaluación de la calidad. En cuanto a la identificación de plantas, las aplicaciones a medida para los usuarios finales de la sociedad aún están en pañales. 
• Por lo tanto, todos los proyectos de ESR en WP4 tenían como objetivo desarrollar soluciones para presentar resultados de investigación que fueran fáciles de interpretar para los usuarios finales. Así, las muestras de madera de frondosas africanas importantes en el comercio fueron analizadas por el ESR12, lo que dio lugar a nuevos marcadores para discriminar entre las que pueden comercializarse legalmente y las que sí lo están. ESR13 desarrolló un nuevo pi bioinformáticopelinas para analizar el nivel de adulteración en hierbas medicinales y alimentos. ESR14 desarrolló métodos para comprender la geografía histórica y el linaje de las plantas medicinales importantes en África. ESR15 desarrolló métodos de IA para analizar el ébano comercializado e identificar las especies que están protegidas de las que sí lo están. Este trabajo se ha difundido a través de 42 presentaciones orales y pósteres, 11 artículos en revistas revisadas por pares, con 6800 miembros de la comunidad científica alcanzados. Los esfuerzos de divulgación utilizando diversas formas de difusión han dado como resultado que también se llegue a 470000 miembros del público en general.