A menudo llegan más granos de polen a los estigmas que óvulos para fertilizar, lo que lleva a una competencia por el polen. La competencia por el polen se ha relacionado con la evitación de la consanguinidad, la selección sexual, el refuerzo de la barrera reproductiva y la especiación. El modelado matemático de la competencia del polen permite a los investigadores simular experimentos de fertilización en laboratorio a una escala mucho mayor. Un nuevo estudio simula la competencia del polen por primera vez y revela la interferencia del polen como una propiedad del proceso de fertilización.

Alex Capaldi, profesor asociado de matemáticas y estadística en la Universidad de Valparaíso, y los coautores crearon un modelo mecanicista basado en agentes (ABM) para identificar y cuantificar qué rasgos de rendimiento del polen causan diferentes resultados competitivos (p. ej., porcentaje de herencia de semillas) y en qué alcance contribuye Los ABM son un tipo de modelo matemático que muestra cómo los individuos (es decir, los granos de polen) interactúan con otros individuos y su entorno local.

«Comprender qué rasgos son más importantes en la competencia por el polen puede centrar los estudios genéticos en la identificación de los genes que conducen al mayor éxito en la polinización», explica Capaldi.

El modelo se construyó para representar un pistilo, con varios componentes que representan el estigma, el estilo, el tracto de transmisión, el tabique, el ovario y los óvulos. Estos componentes se dividieron en manchas, cada una asociada con una cantidad de energía y un índice de atracción/repulsión que varió con el tiempo.

Cada grano de polen tenía un indicador de si el tubo polínico había germinado, un valor energético, una longitud del tubo polínico y un indicador de si había fecundado un óvulo. Estas propiedades también cambiaron con el tiempo.

Los autores modelaron dos accesiones de Arabidopsis thaliana, Columbia (Col) y Landsberg erecta (Ler), que previamente han mostrado apareamiento no aleatorio en competencias de polen. Cada accesión recibió diferentes características de desempeño del polen derivadas de la literatura. Estos incluyeron:

• Cantidad de energía en cada grano de polen
• Velocidad de crecimiento del tubo polínico
• Requerimientos de energía para el crecimiento del tubo polínico
• Energía necesaria para fertilizar un óvulo

Los autores calibraron el modelo con dos cantidades: las longitudes medias de los tubos polínicos y la distribución de las longitudes de los tubos polínicos durante los experimentos de accesión individuales. El modelo fue capaz de predecir, en promedio, valores similares a los encontrados en estudios empíricos.

Luego, el modelo se ejecutó en un número igual de granos de polen de las dos accesiones para determinar qué rasgos eran beneficiosos para la capacidad de engendrar más semillas que la accesión competidora. Rasgos de rendimiento del polen que influyeron en el movimiento y la dirección de los tubos polínicos, como Factores como la detección del radio del ovocito por quimioatrayentes, las limitaciones de la recolección de energía del grano de polen y el costo de mover los granos de polen resultaron ser factores competitivos primarios.

Para probar si la interferencia del tubo polínico resultó ser un rasgo competitivo importante, los autores compararon las longitudes de los tubos polínicos de Ler en experimentos de una sola accesión con las longitudes de los tubos polínicos de Ler en experimentos en los que compitieron con Col. Descubrieron que los tubos polínicos de Ler eran más cortos durante la competencia Col, lo que indica que la interferencia del polen es una propiedad de la competencia del polen. Esto fue respaldado por un estudio previo que mostró que la presencia de polen Col retarda el crecimiento de los tubos polínicos Ler.

Capaldi concluye: “Esto nos proporciona un modelo útil para comenzar a analizar los aspectos mecánicos de la interferencia del polen. La capacidad de ver el polen como una población durante la fertilización cambia lo que podemos hacer genéticamente y puede proporcionar herramientas que funcionarán en la fertilización a gran escala en el futuro. Por ejemplo, este proceso puede conducir a tecnologías que permitan la construcción de barreras de especies artificiales”.

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Charlotte Beckford, Montana Ferita, Julie Fucarino, David C Elzinga, Katherine Bassett, Ann L Carlson, Robert Swanson, Alex Capaldi. plantas in silico2022, diac016, https://doi.org/10.1093/insilicoplants/diac016

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