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La biología vegetal explora la vida fascinante de las plantas, desde cómo capturan la luz solar para alimentarse hasta los complejos mecanismos que usan para defenderse de enfermedades. En esta sección, descubrimos los secretos detrás del crecimiento, la reproducción y la adaptación de estos organismos esenciales para nuestro planeta, presentados de forma clara y sin tecnicismos innecesarios.
Cada nuevo preprint publicado en bioRxiv dentro de esta categoría es procesado por Gist.Science para ofrecer tanto un resumen técnico detallado como una explicación en lenguaje sencillo. Nuestro objetivo es hacer que la investigación de vanguardia sea comprensible para todos, asegurando que los hallazgos sobre el reino vegetal lleguen a cualquier lector interesado.
A continuación, encontrará la lista más reciente de artículos en biología vegetal, seleccionados directamente de las últimas publicaciones de bioRxiv.
Los investigadores utilizaron la edición genética CRISPR-Cas9 para eliminar el gen CYP79A1 en sorgo de grano, logrando líneas libres de transgénicos con una reducción hereditaria y estable de su potencial cianogénico, lo que permite su uso seguro en sistemas mixtos de cultivo y ganado.
Este estudio presenta una secuencia genómica continua de *Aquilegia vulgaris* que revela el repertorio de genes de biosíntesis de flavonoides, identificando variantes estructurales en el gen ANS que explican el fenotipo de flores blancas y confirmando la presencia del gen F35H esencial para la producción de pigmentos azulados.
Este estudio presenta el desarrollo y validación de un array de SNP de densidad media rentable y personalizado para el sorgo, el cual demuestra un rendimiento equivalente a las plataformas de secuenciación de alta densidad en la predicción genómica y ofrece una herramienta escalable para el mejoramiento molecular y la gestión de germoplasma impulsada por la comunidad.
Este estudio demuestra que las estrategias de adaptación de los agricultores italianos ante el cambio climático convergen con los mecanismos biológicos de plasticidad y apuesta de las plantas, revelando que la flexibilidad mejora los rendimientos ante cambios graduales mientras que la diversificación amortigua la volatilidad extrema, lo que sugiere la necesidad de herramientas de planificación agrícola co-diseñadas que alineen los rasgos biológicos con la toma de decisiones humanas.
Este estudio demuestra que el análisis de redes espectrales basado en reflectancia hiperespectral permite identificar firmas hereditarias de adaptación local y cambios en la coordinación de rasgos funcionales de *Streptanthus tortuosus* a lo largo de un gradiente climático, ofreciendo un marco para comprender la respuesta de las poblaciones vegetales al cambio climático.
Este estudio demuestra que la neofuncionalización de un parálogo del florigén en un antagonista de la floración (SP5G) creó una contingencia evolutiva que canalizó la adaptación de diversas especies de la familia Solanaceae, permitiendo la selección independiente de mutaciones que aceleraron la floración durante la domesticación y la adaptación a entornos diversos.
El estudio demuestra que las variedades de maíz nativas del norte de Argentina presentan una amplia diversidad fenotípica y bioquímica, donde la variación entre accesiones es significativa y la diferenciación regional se asocia principalmente con la altitud, lo que respalda su valor como recurso genético para programas de mejora.
Este estudio demuestra que la diversidad transcripcional en el maíz se mantiene robusta frente a los cuellos de botella poblacionales gracias a una arquitectura poligénica rica en haplotipos cis-regulatorios de múltiples efectos pequeños, la cual ha sido moldeada por la selección durante la historia de mejora genética.
El artículo presenta TimeTraits, un paquete de R que utiliza análisis de datos funcionales para extraer parámetros de series temporales biológicas, demostrando su utilidad para analizar cambios en la forma de curvas de marcadores de reloj circadiano tras un desplazamiento del fotoperiodo en *Arabidopsis*.
Este estudio presenta un enfoque de fenotipado no invasivo que combina imágenes de alta resolución con la técnica de enfoque apilado (focus bracketing) para cuantificar con precisión la severidad de enfermedades en trigo, reconciliando la variabilidad espacial mediante un modelo estadístico robusto que permite estimaciones fiables en entornos de campo.