Las plantas son sistemas vivos complejos que responden dinámicamente a su entorno y crecen mediante miles de procesos biológicos que interactúan entre sí. Tecnologías modernas como la secuenciación de alto rendimiento y la imagenología avanzada generan enormes cantidades de datos que pueden revelar cómo las plantas crecen, se adaptan y sobreviven. Sin embargo, convertir estos macrodatos en conocimiento requiere herramientas potentes.
En un nuevo trabajo de revisión, el grupo de 'Biología sintética de los circuitos de señalización en plantas' recoge cómo los científicos combinan enfoques basados en datos con modelos biológicos mecanicistas para crear perspectivas predictivas sobre la arquitectura vegetal.
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Integrar big data, biología, matemáticas e inteligencia artificial
El trabajo destaca cómo, durante los últimos años, la ciencia de las plantas ha logrado un avance significativo: integrar el análisis de grandes volúmenes de datos con los modelos mecanicistas. Hasta hace poco, los modelos mecanicistas (sistemas matemáticos basados en el conocimiento de los procesos biológicos) se han utilizado para esclarecer los procesos biológicos de las plantas.
Sin embargo, estas aproximaciones presentan limitaciones al trabajar con los enormes conjuntos de datos que se generan actualmente. Por otro lado, las herramientas estadísticas y de inteligencia artificial permiten detectar patrones en grandes volúmenes de datos, pero suelen fallar a la hora de proporcionarles una interpretación biológica.
En el trabajo de revisión, los autores indican cómo integrar las distintas herramientas podría ayudar a los investigadores a convertir conjuntos de datos masivos en modelos interpretables que reflejen procesos biológicos reales: "No basta con recopilar datos; debemos tender puentes entre lo que medimos y lo que entendemos mecánicamente. Este enfoque integrador está dando forma a una nueva era en la biología vegetal, donde los macrodatos revelan procesos biológicos reales", comenta Krzysztof Wabnik, autor principal del artículo e investigador principal del grupo de 'Biología sintética de los circuitos de señalización en plantas' del CBGP.
Fuente: www.cbgp.upm.es
