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lunedì 19 agosto 2019

Attualità mercoledì 05 ottobre 2016 ore 11:37

Il mais magico parla pisano

Matteo Dell'Acqua al momento della premiazione

Riconoscimento assegnato a Matteo Dell’Acqua: da questa ricerca le indicazioni per colture in grado di sfidare anche la siccità



PISA — La pubblicazione sul “mais magico”, “Arlecchino genetico” con 1600 “strumenti” per individuare i semi più adatti a soddisfare le richieste di una produzione in continua crescita, si aggiudica un importante riconoscimento dalla Società italiana di genetica agraria. Lo studio porta la firma, come primo autore, di Matteo Dell'Acqua, assegnista di ricerca all’Istituto di scienze della vita della Scuola Sant'Anna di Pisa a cui è stato assegnato di recente il premio intitolato a Carlo Jucci,

La ricerca condotta da Matteo Dell’Acqua si propone di sviluppare metodi e strumenti nuovi per identificare le basi genetiche dei caratteri di interesse agronomico e così costruire le colture per l'agricoltura del XXI secolo, con particolare riferimento alle colture del mais, che potranno anche sfidare la siccità.

“Si tratta di un passo importante verso un'agricoltura sempre più efficiente e sostenibile - ha osservato il genetista Mario Enrico Pè, oggi preside della classe di Scienze sperimentali della Scuola Superiore Sant’Anna e al momento della pubblicazione direttore dell'Istituto di Scienze della Vita della scuola universitaria superiore, coordinatore della ricerca, il cui primo autore è l’oggi premiato Matteo Dell'Acqua - Ci sono voluti 11 anni di lavoro per mettere a punto il ‘mais magico’, ma adesso questa enorme banca dati genetica è la chiave che permette di confrontare le caratteristiche delle piante e numerosissime varietà con le informazioni contenute nella mappa del Dna del mais pubblicata nel 2009 dal ‘Maize Genome Project’. Come in una sorta di 'stele di Rosetta' delle piante, il confronto permette adesso finalmente di trovare per ogni caratteristica i geni che la determinano e di utilizzare queste informazioni per ottenere colture 'su misura', a seconda delle esigenze, ottimizzando i raccolti”.



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