CASTADIVA-Biodiversità e multifunzionalità del castagno. Valorizzazione delle risorse genetiche per lo sviluppo di aree submontane lombarde

Nel corso dei secoli il castagno, coltivato per i frutti ed il legname, è divenuto elemento essenziale di sussistenza per molte società delle aree montane e submontane, rivelando le sue potenzialità di specie multifunzionale. Tuttavia, oggi buona parte dei castagneti è in stato di degrado e abbandono, principalmente a causa dello spopolamento delle aree rurali, del cambiamento climatico globale e delle recenti epidemie di parassiti esotici. In un’ottica di recupero e valorizzazione delle risorse genetiche di castagno, il progetto CASTADIVA si propone principalmente di:

• mappare le aree castanicole di aree pilota della Regione Lombardia (castagneti del Comune Serle, BS e delle Prealpi varesine, VA);
• valutare la diversità genetica dei castagneti, caratterizzare geneticamente le varietà locali
• caratterizzare i frutti da un punto di vista morfologico, pomologico, qualitativo e nutrizionale;
• integrare i dati ottenuti dall’analisi genetica e morfometrica con i dati di tipo ecologico, selvicolturale, fitosanitario e possibilmente socio-economico;
• identificare le pratiche ottimali e i criteri gestionali per la conservazione e valorizzazione delle risorse genetiche del castagno da applicare nelle aree di maggiore interesse;
• trasferire le informazioni alle amministrazioni locali ed al mondo agricolo.

BIO-MEMORY

Il progetto è organizzato in 3 attività principali:

1) Implementazione e aggiornamento della rete di biobanche BioGenRes, con particolare attenzione alle collezioni riconosciute a livello nazionale/internazionale, di campioni di specie animali, vegetali o microrganismi (banche del germoplasma animale e vegetale, ceppoteche microbiche di organismi patogeni/tossigeni, di nematodi, microflora di suoli e acque e microrganismi utilizzati in agro-industria e alimentazione (es. starter microbici per le fermentazioni)).

2) Replicazione (ringiovanimento) e ampliamento del materiale stoccato nelle collezioni. Per le collezioni vegetali e microbiche: moltiplicazione delle accessioni di cui si dispone una esigua quantità di materiale e ringiovanimento delle accessioni i cui i dati di vitalità del seme sono al di sotto degli standard previsti (> 85%). Per le collezioni animali di interesse zootecnico: raccolta e congelamento di materiale genetico di razze locali a completamento di campionamenti effettuati in precedenti progetti o ampliamento del numero di specie e razze conservate nelle criobanche.

3) Caratterizzazione biochimica, molecolare, metabolica, funzionale e fenotipica del materiale conservato nelle biobanche della rete BioGenRes, anche al fine di realizzare studi di associazione e di identificare marcatori associati a caratteri legati alla produzione e/o all’adattamento a fattori di stress biotici e abiotici.

CASTANEVAL - CASTANicoltura in Lombardia: VALorizzazione delle risorse genetiche autoctone

Il progetto CASTANEVAL intende rispondere alle necessità di conoscenze scientifiche sulle risorse genetiche castanicole presenti in Lombardia, in modo da offrire strumenti per la valorizzazione e conservazione del germoplasma autoctono ed intraprendere azioni di recupero gestionale dei castagneti. Le aree pilota di studio sono alcuni castagneti del Comune Serle (BS) e delle Prealpi varesine (VA). Il progetto CASTANEVAL si propone anche di mettere a punto un sistema di micropropagazione del castagno al fine di offrire uno strumento concreto, sostenibile ed economico per la conservazione e la moltiplicazione di germoplasma autoctono di elevato interesse locale. Nell’ambito del progetto verranno studiati anche il contesto ecologico e il grado di naturalità dei popolamenti, dal selvatico al ceduo, alle varietà coltivate. Una caratterizzazione completa delle risorse genetiche di castagno nelle aree considerate risulterà dall’integrazione di dati genetici, morfologici, ecologici e produttivi.

Sheep-TreeSeq: Analisi scalabile della diversità genetica ovina usando alberi (grafi) di sequenze genomiche

Sheep-TreeSeq applicherà la metodologia innovativa degli alberi di sequenze genomiche (grafi) per l’analisi scalabile della diversità genetica ovina.

L’innovazione tecnologica in agricoltura ha reso disponibili grandi dataset di dati genomici (“big data”) che rappresentano una sfida per l’immagazzinamento e l’analisi dei dati, es. il mero volume dei dati, la rapida generazione di nuovi dati (aggiornamento, applicazioni in streaming), e l’eterogeneità delle fonti (integrazione di dati da diverse piattaforme di sequenziamento). Gli algoritmi a grafo (alberi di sequenze) offrono un modo eccellente per affrontare questa sfida, fornendo una compressione dei dati senza perdita d’informazione, ed una nuova rappresentazione dei dati genomici. Ad esempio, l’applicazione degli alberi di sequenza ai dati del 1000 Bull Genome Project ha permesso di ottenere una compressione del 90%, riducendo la dimensione dei dati da ~800 GB a 45 GB.

Per il progetto Sheep-TreeSeq useremo circa 3500 sequenze ovine complete e oltre 50,000 genotipizzazioni (~10 TB di dati). Il nostro piano è di applicare l’approccio degli alberi di sequenze per comprimere questi dati ed ottenere una rappresentazione dei dati adatta all’analisi demografica e di genetica di popolazioni: i) analisi delle componenti principali e nearest-neighbor clustering; ii) indice di fissazione e misura della differenziazione genetica; iii) metodi di clustering basati sulle reti neurali; iv) analisi delle runs of homozygosity (ROH) e delle heterozygosity-rich regions (HRR).

È la prima volta che questo approccio è applicato alla genetica ovina.

COVES - Sviluppo e validazione di una metodica rapida per la rilevazione di SARSCoV-2 su superfici ambientali

Il progetto COVES intende sviluppare e validare una procedura semplificata di campionamento ed analisi su dispositivo portatile e condivisione dei risultati in tempo reale per la rilevazione specifica e sensibile del virus SARS-CoV-2 negli ambienti di lavoro. Tale procedura permetterà alle aziende del territorio di garantire una maggior sicurezza nelle aree di lavoro, riducendo così l’impatto negativo che un’emergenza come quella creata dal COVID-19 ha sull’economia locale e nazionale e diminuendo allo stesso tempo il gap tra la gestione delle informazioni e le soluzioni proposte. Il principale risultato del progetto sarà la messa a punto di un metodo rapido di analisi ambientale per SARS-CoV-2, adatto ad un utilizzo da campo, da parte di operatori non esperti e corredato da una robusta validazione scientifica. Il progetto coinvolge Hyris Ltd, capofila del progetto, che sviluppa la tecnologia, IBBA CNR che avrà in carico le validazioni del metodo e la sede territoriale di Pavia dell’Istituto Zooprofilattico Sperimentale della Lombardia e dell’Emilia-Romagna (IZSLER) che ne validerà “in-situ” l’efficacia su diverse superfici contaminate utilizzando campioni positivi al SARS-CoV-2 a titolo noto.

CARTELLONE – TARGA – POSTER

FARM-INN Farm-level interventions supporting dairy industry innovation

FARM-INN ha come obiettivo l’acquisizione di nuovi dati scientifici per migliorare tutta la filiera lattiero-casearia. In particolare le ricerche si focalizzano sulla caratterizzazione delle proprietà tecnologiche e funzionalidelle proteine contenute nel latte (varianti A1 e A2 di beta-caseina) e sull’ impiego di nuovi additivi, da aggiungere nella dieta delle bovine, in grado di ridurre la contaminazione del latte da micotossine (prodotte da funghi) e batteri (clostridi). Con specifiche valutazioni effettuate tramite approccio LCA (Life Cycle Assessment), si verificheranno la sostenibilità ambientale ed economica delle innovazioni introdotte con il progetto nella filiera lattiero casearia. I risultati del progetto contribuiranno infine a garantire al consumatore alimenti più sicuri e a migliorare l’efficienza della produzione riducendo gli scarti di latte e formaggio, causa di gravi perdite economiche per i produttori.

sPATIALS3 - Miglioramento delle produzioni agroalimentari e tecnologie innovative per un’alimentazione più sana, sicura e sostenibile

Il progetto si configura come un HUB tecnologico e di ricerca che coinvolge 12 istituti CNR, appartenenti a 4 diversi Dipartimenti, e 4 aziende, i cui obiettivi sono: ottenere prodotti migliorati per le proprietà nutrizionali e funzionali; fornire e implementare tecnologie di precisione per garantire la sicurezza, la tracciabilità e la qualità dei prodotti; sviluppare smart– e active-packaging ecosostenibili e innovativi per minimizzare e recuperare, ove possibile, gli sprechi e aumentare la conservabilità degli alimenti; fornire al consumatore e alle aziende strumenti per la fruibilità dei risultati.