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Medio ambiente

"Envirome" es un concepto que relaciona el núcleo de las condiciones ambientales con el desempeño biológico exitoso de los seres vivos. Este concepto fue creado en la epidemiología genética , en la que un envirome se define como el conjunto total de factores ambientales, tanto presentes como pasados, que afectan el estado, y en particular el estado de enfermedad, de un organismo. [1] El estudio del envirome y sus efectos se denomina enviromics . El término fue acuñado por primera vez en el campo de la epidemiología psiquiátrica por JC Anthony en 1995. [2] [3] Más recientemente, el uso del término se ha extendido al dominio celular, donde la enviromics funcional celular estudia tanto el genoma como el envirome desde una perspectiva de biología de sistemas. [4] En las plantas, la enviromics está directamente relacionada con la ecofisiología compleja , en la que el amplio entorno de las plantas, en una escala ómica , puede diseccionarse y entenderse como un mosaico de posibles factores de crecimiento y el equilibrio de diversos recursos disponibles. [5] [6] En ecología , este concepto puede relacionarse con la ley de tolerancia de Shelford . [7] La ​​envirómica (estudio de los entornos) se concibe como un pilar del fitomejoramiento moderno , [8] capaz de conectar el diseño y desarrollo de objetivos de mejoramiento ocultándolos con los objetivos agronómicos para una agricultura climáticamente inteligente . [9] También tiene la capacidad de cerrar las brechas de conocimiento entre los diferentes niveles de biología de sistemas y fenómica en el contexto de la interacción gen-ambiente . [10]

Clasificación ambiental en humanos

Si bien el medio ambiente puede tener efectos positivos y negativos sobre el organismo, a menudo se hace hincapié en los efectos negativos cuando se habla de enfermedades. Una tipología de los riesgos ambientales para la salud sugerida por McDowall es la fisicoquímica natural, la fisicoquímica artificial, la biológica/orgánica, la natural o artificial, la macrosocial, la microsocial o la psicosocial. [3] Un enfoque para clasificar el medio ambiente es organizar los factores en función de su probable causalidad específica de la enfermedad, como la enfermedad cardiovascular [11].

La escala temporal del riesgo ambiental es otra dimensión posible de la clasificación; se dice que un riesgo ambiental es un cambio repentino (como un desastre), un cambio ambiental rápido o un cambio lento o una situación estática. [3] En los estudios con gemelos , las influencias ambientales a menudo se descomponen en factores ambientales compartidos, comunes a ambos gemelos, y factores ambientales no compartidos que difieren entre los gemelos. [12]

Clasificación ambiental en plantas

En plantas, el término envirómica probablemente fue mencionado científicamente por primera vez por Xu, [13] en su artículo icónico sobre Envirotyping , y también descrito exhaustivamente por Resende et al., [14] que es el campo de la ciencia de datos aplicada que integra bases de datos de factores ambientales en genética cuantitativa . [7] Luego, puede aprovechar un importante conocimiento de la ecofisiología vegetal capaz de cerrar las brechas sobre cómo actúa el medio ambiente en diferentes niveles de la biología de sistemas ( genes , transcripciones , proteínas y metabolitos ). En consecuencia, puede aumentar la capacidad de comprender/modelar mejor la plasticidad fenotípica de los principales rasgos agronómicos en diversas condiciones de crecimiento. La comunidad de mejoramiento vegetal ha experimentado una reducción de los costos de adquisición de sensores ambientales (por ejemplo, estaciones meteorológicas ) para instalarlos en los ensayos de campo, al tiempo que aumenta la confiabilidad y resolución de las técnicas de teledetección . [6] La combinación de esos dos factores ha iniciado la primavera del mejoramiento asistido por envirómica en los últimos años. Recientemente, Costa-Neto et al. [7] introdujo el concepto de predicción genómica asistida por el medio ambiente , que implica el uso de tipologías de adaptación para procesar los datos ambientales brutos y convertirlos en un descriptor confiable de la diversidad ambiental. Estos datos se utilizan luego para entrenar modelos de predicción GxE precisos , que en su mayoría involucran protocolos de mejoramiento molecular en la agricultura y la mejora forestal .

Se pueden aplicar métodos genéticos para dilucidar las variaciones fenotípicas causadas por el medio ambiente. [15]

La plasticidad fenotípica , la capacidad de un organismo para expresar diferentes rasgos en respuesta a factores ambientales internos y externos, está influenciada tanto por factores genéticos como ambientales. De manera similar a cómo se han utilizado los enfoques genéticos para identificar y predecir el rendimiento basándose en marcadores genéticos, la contribución de los factores ambientales a la plasticidad fenotípica se puede analizar y predecir sistemáticamente. [15] El regresor ambiental crítico a través de búsqueda informada (CERIS [16] [17] [18] [19] ) utiliza variantes ambientales de toda la temporada para identificar las principales condiciones ambientales explícitas que contribuyen al rendimiento, de manera similar a cómo el análisis QTL / GWAS identifica los principales genes a partir de marcadores de todo el genoma. La predicción ambiental se puede utilizar para predecir cómo se desempeñará un organismo en nuevas condiciones de crecimiento basándose en el análisis de las variantes ambientales de toda la temporada, de manera similar a cómo se utiliza la predicción genómica para predecir el rendimiento de nuevos genotipos.

Correlación e interacción genotipo-ambiente

El efecto de un entorno sobre un organismo puede ser potencialmente modulado por su composición genética, es decir, su genoma. Las dos formas principales en que los genes y el entorno pueden interactuar son a través de la correlación genotipo-ambiente y la interacción . [12] La correlación genotipo-ambiente ocurre porque, por ejemplo, los niños heredan genes de sus padres y viven bajo la influencia de sus padres. [12] En el contexto de la epidemiología genética, la interacción se refiere a los genes y el entorno que participan de una manera causal que se aparta de un modelo aditivo simple de los efectos. [3] Un ejemplo de una interacción genotipo-ambiente es el mayor riesgo de contraer la enfermedad de Alzheimer después de una lesión en la cabeza en personas portadoras del alelo APOE . [20]

Crítica en la salud humana

Algunos investigadores consideran que el concepto de medio ambiente es un cambio de nombre del ya bien establecido componente de crianza de la dicotomía naturaleza-crianza para explicar el comportamiento psicológico. [3] Steven Rose ha argumentado que en psiquiatría es hora de abandonar por completo la dicotomía genoma-medio ambiente en favor de una visión integradora del curso de vida de una persona. [21]

Véase también

Referencias

  1. ^ "-Omes and -omics glosary & taxonomy" (Glosario y taxonomía de -Omes y -ómicas). Cambridge Healthtech Institute . Consultado el 25 de abril de 2013 .
  2. ^ Shayne Cox Gad (2008). Manual de desarrollo preclínico: toxicología . John Wiley & Sons. pág. 778. ISBN 9780470249048.
  3. ^ abcde Cooper, Brian (2001). "Naturaleza, crianza y trastorno mental: viejos conceptos en el nuevo milenio". The British Journal of Psychiatry . 178 (suppl. 40): 91–102. doi : 10.1192/bjp.178.40.s91 . PMID  11315233.
  4. ^ Teixeira, Ana P; ML Días, João; Carinhas, Nuño; Sousa, Marcos; J Clemente, João; E Cunha, António; von Stosch, Moritz; M Alves, Paula; JT Carrondo, Manuel; Oliveira, Rui (2011). "Envirómica funcional celular: desentrañando la función de los factores ambientales". Biología de sistemas BMC . 5 : 92-108. doi : 10.1186/1752-0509-5-92 . PMC 3118353 . PMID  21645360. 
  5. ^ Resende, Rafael T.; Piepho, Hans-Peter; Rosa, Guilherme; Silva-Junior, Orzenil B.; Resende, Marcos Deon V.; Grattapaglia, Dario (2021). "Enviromics in breeding: applications and perspectives on envirotypic-assisted selection". Genética teórica y aplicada . 134 (4): 95–112. doi : 10.1007/s00122-016-2691-5 . PMC 4799247 . PMID  26932121. 
  6. ^ ab Costa-Neto, G., Galli, G., Carvalho, HF, Crossa, J. y Fritsche-Neto, R. (2021b). EnvRtype: una herramienta para interactuar entre la genómica ambiental y cuantitativa en la agricultura. G3 Genes|Genomas|Genética. doi:10.1093/g3journal/jkab040.
  7. ^ abc Costa-Neto, G., Crossa, J. y Fritsche-Neto, R. (2021a). El ensamblaje ambiental aumenta la precisión y reduce los costos de la predicción genómica de la plasticidad del rendimiento en el maíz. Frontiers in Plant Science 12. doi:10.3389/fpls.2021.717552.
  8. ^ Crossa, J., Fritsche-Neto, R., Montesinos-lopez, OA, Costa-Neto, G., Dreisigacker, S., Montesinos-lopez, A., et al. (2021). El triángulo del fitomejoramiento moderno: optimización del uso de datos genómicos, fenómicos y ambientales. Fronteras en la ciencia de las plantas 12, 1–6. doi:10.3389/fpls.2021.651480.
  9. ^ Cooper, M. y Messina, CD (2021). ¿Podemos aprovechar la “envirómica” para acelerar la mejora de los cultivos mediante la integración del mejoramiento y la agronomía? Frontiers in Plant Science 12. doi:10.3389/fpls.2021.735143.
  10. ^ Costa-Neto, G., y Fritsche-Neto, R. (2021). Enviromics: uniendo diferentes fuentes de datos, construyendo un marco. Crop Breeding and Applied Biotechnology 21, https://cbab.sbmp.org.br/2021/07/06/article-enviromics-uniendo-diferentes-fuentes-de-datos-construyendo-un-marco/
  11. ^ Riggs, Daniel W.; Yeager, Ray A.; Bhatnagar, Aruni (27 de abril de 2018). "Definición del entorno humano: un enfoque ómico para evaluar el riesgo ambiental de enfermedad cardiovascular". Investigación de la circulación . 122 (9): 1259–1275. doi :10.1161/CIRCRESAHA.117.311230. ISSN  0009-7330. PMC 6398443 . PMID  29700071. 
  12. ^ abc Neiderhiser, Jenae M. (2018). "Entender los roles del genoma y el entorno: métodos en epidemiología genética". British Journal of Psychiatry . 178 (S40): s12–s17. doi : 10.1192/bjp.178.40.s12 . ISSN  0007-1250. PMID  11315218.
  13. ^ Xu, Yunbi (2016). "Envirotyping para descifrar los impactos ambientales en las plantas de cultivo". Genética teórica y aplicada . 129 (4): 653–673. doi : 10.1007/s00122-016-2691-5 . PMC 4799247 . PMID  26932121. 
  14. ^ Resende, Rafael T.; Piepho, Hans-Peter; Silva-Junior, Orzenil B.; Resende, Marcos Deon V.; Grattapaglia, Dario (2019). "Enviromics in breeding: applications and perspectives on envirotypic-assisted selection" (Envirómica en el mejoramiento: aplicaciones y perspectivas en la selección asistida por envirotipos). bioRxiv : 1–23. doi :10.1101/726513. S2CID  201196743.
  15. ^ ab Li, Xianran; Guo, Tingting; Bai, Guihua; Zhang, Zhiwu; See, Deven; Marshall, Juliet; Garland-Campbell, Kimberly A.; Yu, Jianming (7 de febrero de 2022). "Los enfoques basados ​​en datos inspirados en la genética explican y predicen las fluctuaciones del rendimiento de los cultivos atribuidas a las condiciones climáticas cambiantes". Molecular Plant . 15 (2): 203–206. doi : 10.1016/j.molp.2022.01.001 . ISSN  1752-9867. PMID  34999020.
  16. ^ Li, Xianran; Guo, Tingting; Wang, Jinyu; Bekele, Wubishet A.; Sukumaran, Sivakumar; Vanous, Adam E.; McNellie, James P.; Tibbs-Cortes, Laura E.; Lopes, Marta S.; Lamkey, Kendall R.; Westgate, Mark E.; McKay, John K.; Archontoulis, Sotirios V.; Reynolds, Matthew P.; Tinker, Nicholas A. (7 de junio de 2021). "Un marco integrado que restablece la dimensión ambiental para los GWAS y la selección genómica en cultivos". Molecular Plant . 14 (6): 874–887. doi : 10.1016/j.molp.2021.03.010 . ISSN  1674-2052. PMID  33713844.
  17. ^ Guo, Tingting; Mu, Qi; Wang, Jinyu; Vanous, Adam E.; Onogi, Akio; Iwata, Hiroyoshi; Li, Xianran; Yu, Jianming (1 de mayo de 2020). "Efectos dinámicos de los genes interactuantes que subyacen a la plasticidad fenotípica y la adaptación global en el momento de la floración del arroz". Genome Research . 30 (5): 673–683. doi :10.1101/gr.255703.119. ISSN  1088-9051. PMC 7263186 . PMID  32299830. 
  18. ^ Li, Xin; Guo, Tingting; Mu, Qi; Li, Xianran; Yu, Jianming (26 de junio de 2018). "Determinantes genómicos y ambientales y su interacción subyacente a la plasticidad fenotípica". Actas de la Academia Nacional de Ciencias . 115 (26): 6679–6684. Bibcode :2018PNAS..115.6679L. doi : 10.1073/pnas.1718326115 . ISSN  0027-8424. PMC 6042117 . PMID  29891664. 
  19. ^ Mu, Qi; Guo, Tingting; Li, Xianran; Yu, Jianming (2022). "Plasticidad fenotípica en la altura de la planta determinada por la interacción entre loci genéticos y rango de temperatura diurna". New Phytologist . 233 (4): 1768–1779. doi : 10.1111/nph.17904 . ISSN  0028-646X. PMID  34870847.
  20. ^ Nicoll, JA; Roberts, GW; Graham, DI (1996). "Proteína beta amiloide, genotipo APOE y lesión en la cabeza (revisión)". Anales de la Academia de Ciencias de Nueva York . 777 : 271–275. doi :10.1111/j.1749-6632.1996.tb34431.x. PMID  8624097. S2CID  84564798.
  21. ^ Rose, S. (2001). "Avanzando desde las viejas dicotomías: más allá de la naturaleza y la crianza hacia una perspectiva de línea de vida" (PDF) . British Journal of Psychiatry . 178 (suppl. 40): s3–s7. doi : 10.1192/bjp.178.40.s3 . PMID  11315221.