Multiscale mathematical modeling in systems biology : a framework to boost plant synthetic biology

Autores
Lucido, Abel; Basallo, Oriol; Marin-Sanguino, Alberto; Eleiwa, Abderrahmane; Martinez, Emilce Soledad; Vilaprinyo, Ester; Sorribas, Albert; Alves, Rui
Año de publicación
2025
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Global food insecurity and environmental degradation highlight the urgent need for more sustainable agricultural solutions. Plant synthetic biology emerges as a promising yet risky avenue to develop such solutions. While synthetic biology offers the potential for enhanced crop traits, it also entails risks of extensive environmental damage. This review highlights the complexities and risks associated with plant synthetic biology, while presenting the potential of multiscale mathematical modeling to assess and mitigate those risks effectively. Despite its potential, applying multiscale mathematical models in plants remains underutilized. Here, we advocate for integrating technological advancements in agricultural data analysis to develop a comprehensive understanding of crops across biological scales. By reviewing common modeling approaches and methodologies applicable to plants, the paper establishes a foundation for creating and utilizing integrated multiscale mathematical models. Through modeling techniques such as parameter estimation, bifurcation analysis, and sensitivity analysis, researchers can identify mutational targets and anticipate pleiotropic effects, thereby enhancing the safety of genetically engineered species. To demonstrate the potential of this approach, ongoing efforts are highlighted to develop an integrated multiscale mathematical model for maize (Zea mays L.), engineered through synthetic biology to enhance resilience against Striga (Striga spp.) and drought.
EEA Pergamino
Fil: Lucido, Abel. Universidad de Lleida. Facultad de Medicina. Departamento de Ciencias Médicas Básicas. Grupo de Biología de Sistemas; España
Fil: Lucido, Abel. Instituto de Investigación Biomédica de Lérida; España
Fil: Lucido, Abel. MathSys2Bio. Grup de Recerca Consolidat de la Generalitat de Catalunya; España
Fil: Basallo, Oriol. Universidad de Lleida. Facultad de Medicina. Departamento de Ciencias Médicas Básicas. Grupo de Biología de Sistemas; España
Fil: Basallo, Oriol. Instituto de Investigación Biomédica de Lérida; España
Fil: Basallo, Oriol. MathSys2Bio. Grup de Recerca Consolidat de la Generalitat de Catalunya; España
Fil: Marin-Sanguino, Alberto. Universidad de Lleida. Facultad de Medicina. Departamento de Ciencias Médicas Básicas. Grupo de Biología de Sistemas; España
Fil: Marin-Sanguino, Alberto. Instituto de Investigación Biomédica de Lérida; España
Fil: Marin-Sanguino, Alberto. MathSys2Bio. Grup de Recerca Consolidat de la Generalitat de Catalunya; España
Fil: Eleiwa, Abderrahmane. Universidad de Lleida. Facultad de Medicina. Departamento de Ciencias Médicas Básicas. Grupo de Biología de Sistemas; España
Fil: Eleiwa, Abderrahmane. Instituto de Investigación Biomédica de Lérida; España
Fil: Eleiwa, Abderrahmane. MathSys2Bio. Grup de Recerca Consolidat de la Generalitat de Catalunya; España
Fil: Martinez, Emilce. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Laboratorio de Semillas. Banco Activo de Germoplasma; Argentina
Fil: Martinez, Emilce. Universidad de Lleida. Facultad de Medicina. Departamento de Ciencias Médicas Básicas. Grupo de Biología de Sistemas; España
Fil: Martinez, Emilce. Instituto de Investigación Biomédica de Lérida; España
Fil: Vilaprinyo, Ester. Universidad de Lleida. Facultad de Medicina. Departamento de Ciencias Médicas Básicas. Grupo de Biología de Sistemas; España
Fil: Vilaprinyo, Ester. Instituto de Investigación Biomédica de Lérida; España
Fil: Vilaprinyo, Ester. MathSys2Bio. Grup de Recerca Consolidat de la Generalitat de Catalunya; España
Fil: Sorribas, Albert. Universidad de Lleida. Facultad de Medicina. Departamento de Ciencias Médicas Básicas. Grupo de Biología de Sistemas; España
Fil: Sorribas, Albert. Instituto de Investigación Biomédica de Lérida; España
Fil: Sorribas, Albert. MathSys2Bio. Grup de Recerca Consolidat de la Generalitat de Catalunya; España
Fil: Alves, Rui. Universidad de Lleida. Facultad de Medicina. Departamento de Ciencias Médicas Básicas. Grupo de Biología de Sistemas; España
Fil: Alves, Rui. Instituto de Investigación Biomédica de Lérida; España
Fil: Alves, Rui. MathSys2Bio. Grup de Recerca Consolidat de la Generalitat de Catalunya; España
Fuente
Plants 14 (3) : 470. (February 2025)
Materia
Ciencia Vegetal
Maíz
Modelos Matemáticos
Biología Sintética
Plant Sciences
Maize
Mathematical Models
Synthetic Biology
Multiscale
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
INTA Digital (INTA)
Institución
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
OAI Identificador
oai:localhost:20.500.12123/21607
Acceder
id INTADig_d866b491dcf278a7821cda1043670d7c
oai_identifier_str oai:localhost:20.500.12123/21607
network_acronym_str INTADig
repository_id_str l
network_name_str INTA Digital (INTA)
spelling Multiscale mathematical modeling in systems biology : a framework to boost plant synthetic biologyLucido, AbelBasallo, OriolMarin-Sanguino, AlbertoEleiwa, AbderrahmaneMartinez, Emilce SoledadVilaprinyo, EsterSorribas, AlbertAlves, RuiCiencia VegetalMaízModelos MatemáticosBiología SintéticaPlant SciencesMaizeMathematical ModelsSynthetic BiologyMultiscaleGlobal food insecurity and environmental degradation highlight the urgent need for more sustainable agricultural solutions. Plant synthetic biology emerges as a promising yet risky avenue to develop such solutions. While synthetic biology offers the potential for enhanced crop traits, it also entails risks of extensive environmental damage. This review highlights the complexities and risks associated with plant synthetic biology, while presenting the potential of multiscale mathematical modeling to assess and mitigate those risks effectively. Despite its potential, applying multiscale mathematical models in plants remains underutilized. Here, we advocate for integrating technological advancements in agricultural data analysis to develop a comprehensive understanding of crops across biological scales. By reviewing common modeling approaches and methodologies applicable to plants, the paper establishes a foundation for creating and utilizing integrated multiscale mathematical models. Through modeling techniques such as parameter estimation, bifurcation analysis, and sensitivity analysis, researchers can identify mutational targets and anticipate pleiotropic effects, thereby enhancing the safety of genetically engineered species. To demonstrate the potential of this approach, ongoing efforts are highlighted to develop an integrated multiscale mathematical model for maize (Zea mays L.), engineered through synthetic biology to enhance resilience against Striga (Striga spp.) and drought.EEA PergaminoFil: Lucido, Abel. Universidad de Lleida. Facultad de Medicina. Departamento de Ciencias Médicas Básicas. Grupo de Biología de Sistemas; EspañaFil: Lucido, Abel. Instituto de Investigación Biomédica de Lérida; EspañaFil: Lucido, Abel. MathSys2Bio. Grup de Recerca Consolidat de la Generalitat de Catalunya; EspañaFil: Basallo, Oriol. Universidad de Lleida. Facultad de Medicina. Departamento de Ciencias Médicas Básicas. Grupo de Biología de Sistemas; EspañaFil: Basallo, Oriol. Instituto de Investigación Biomédica de Lérida; EspañaFil: Basallo, Oriol. MathSys2Bio. Grup de Recerca Consolidat de la Generalitat de Catalunya; EspañaFil: Marin-Sanguino, Alberto. Universidad de Lleida. Facultad de Medicina. Departamento de Ciencias Médicas Básicas. Grupo de Biología de Sistemas; EspañaFil: Marin-Sanguino, Alberto. Instituto de Investigación Biomédica de Lérida; EspañaFil: Marin-Sanguino, Alberto. MathSys2Bio. Grup de Recerca Consolidat de la Generalitat de Catalunya; EspañaFil: Eleiwa, Abderrahmane. Universidad de Lleida. Facultad de Medicina. Departamento de Ciencias Médicas Básicas. Grupo de Biología de Sistemas; EspañaFil: Eleiwa, Abderrahmane. Instituto de Investigación Biomédica de Lérida; EspañaFil: Eleiwa, Abderrahmane. MathSys2Bio. Grup de Recerca Consolidat de la Generalitat de Catalunya; EspañaFil: Martinez, Emilce. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Laboratorio de Semillas. Banco Activo de Germoplasma; ArgentinaFil: Martinez, Emilce. Universidad de Lleida. Facultad de Medicina. Departamento de Ciencias Médicas Básicas. Grupo de Biología de Sistemas; EspañaFil: Martinez, Emilce. Instituto de Investigación Biomédica de Lérida; EspañaFil: Vilaprinyo, Ester. Universidad de Lleida. Facultad de Medicina. Departamento de Ciencias Médicas Básicas. Grupo de Biología de Sistemas; EspañaFil: Vilaprinyo, Ester. Instituto de Investigación Biomédica de Lérida; EspañaFil: Vilaprinyo, Ester. MathSys2Bio. Grup de Recerca Consolidat de la Generalitat de Catalunya; EspañaFil: Sorribas, Albert. Universidad de Lleida. Facultad de Medicina. Departamento de Ciencias Médicas Básicas. Grupo de Biología de Sistemas; EspañaFil: Sorribas, Albert. Instituto de Investigación Biomédica de Lérida; EspañaFil: Sorribas, Albert. MathSys2Bio. Grup de Recerca Consolidat de la Generalitat de Catalunya; EspañaFil: Alves, Rui. Universidad de Lleida. Facultad de Medicina. Departamento de Ciencias Médicas Básicas. Grupo de Biología de Sistemas; EspañaFil: Alves, Rui. Instituto de Investigación Biomédica de Lérida; EspañaFil: Alves, Rui. MathSys2Bio. Grup de Recerca Consolidat de la Generalitat de Catalunya; EspañaMDPI2025-03-10T11:25:33Z2025-03-10T11:25:33Z2025-02info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/20.500.12123/21607https://www.mdpi.com/2223-7747/14/3/4702223-7747 (online)https://doi.org/10.3390/plants14030470Plants 14 (3) : 470. (February 2025)reponame:INTA Digital (INTA)instname:Instituto Nacional de Tecnología Agropecuariaenginfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)2025-09-29T13:47:11Zoai:localhost:20.500.12123/21607instacron:INTAInstitucionalhttp://repositorio.inta.gob.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://repositorio.inta.gob.ar/oai/requesttripaldi.nicolas@inta.gob.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:l2025-09-29 13:47:11.429INTA Digital (INTA) - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuariafalse
dc.title.none.fl_str_mv Multiscale mathematical modeling in systems biology : a framework to boost plant synthetic biology
title Multiscale mathematical modeling in systems biology : a framework to boost plant synthetic biology
spellingShingle Multiscale mathematical modeling in systems biology : a framework to boost plant synthetic biology
Lucido, Abel
Ciencia Vegetal
Maíz
Modelos Matemáticos
Biología Sintética
Plant Sciences
Maize
Mathematical Models
Synthetic Biology
Multiscale
title_short Multiscale mathematical modeling in systems biology : a framework to boost plant synthetic biology
title_full Multiscale mathematical modeling in systems biology : a framework to boost plant synthetic biology
title_fullStr Multiscale mathematical modeling in systems biology : a framework to boost plant synthetic biology
title_full_unstemmed Multiscale mathematical modeling in systems biology : a framework to boost plant synthetic biology
title_sort Multiscale mathematical modeling in systems biology : a framework to boost plant synthetic biology
dc.creator.none.fl_str_mv Lucido, Abel
Basallo, Oriol
Marin-Sanguino, Alberto
Eleiwa, Abderrahmane
Martinez, Emilce Soledad
Vilaprinyo, Ester
Sorribas, Albert
Alves, Rui
author Lucido, Abel
author_facet Lucido, Abel
Basallo, Oriol
Marin-Sanguino, Alberto
Eleiwa, Abderrahmane
Martinez, Emilce Soledad
Vilaprinyo, Ester
Sorribas, Albert
Alves, Rui
author_role author
author2 Basallo, Oriol
Marin-Sanguino, Alberto
Eleiwa, Abderrahmane
Martinez, Emilce Soledad
Vilaprinyo, Ester
Sorribas, Albert
Alves, Rui
author2_role author
author
author
author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencia Vegetal
Maíz
Modelos Matemáticos
Biología Sintética
Plant Sciences
Maize
Mathematical Models
Synthetic Biology
Multiscale
topic Ciencia Vegetal
Maíz
Modelos Matemáticos
Biología Sintética
Plant Sciences
Maize
Mathematical Models
Synthetic Biology
Multiscale
dc.description.none.fl_txt_mv Global food insecurity and environmental degradation highlight the urgent need for more sustainable agricultural solutions. Plant synthetic biology emerges as a promising yet risky avenue to develop such solutions. While synthetic biology offers the potential for enhanced crop traits, it also entails risks of extensive environmental damage. This review highlights the complexities and risks associated with plant synthetic biology, while presenting the potential of multiscale mathematical modeling to assess and mitigate those risks effectively. Despite its potential, applying multiscale mathematical models in plants remains underutilized. Here, we advocate for integrating technological advancements in agricultural data analysis to develop a comprehensive understanding of crops across biological scales. By reviewing common modeling approaches and methodologies applicable to plants, the paper establishes a foundation for creating and utilizing integrated multiscale mathematical models. Through modeling techniques such as parameter estimation, bifurcation analysis, and sensitivity analysis, researchers can identify mutational targets and anticipate pleiotropic effects, thereby enhancing the safety of genetically engineered species. To demonstrate the potential of this approach, ongoing efforts are highlighted to develop an integrated multiscale mathematical model for maize (Zea mays L.), engineered through synthetic biology to enhance resilience against Striga (Striga spp.) and drought.
EEA Pergamino
Fil: Lucido, Abel. Universidad de Lleida. Facultad de Medicina. Departamento de Ciencias Médicas Básicas. Grupo de Biología de Sistemas; España
Fil: Lucido, Abel. Instituto de Investigación Biomédica de Lérida; España
Fil: Lucido, Abel. MathSys2Bio. Grup de Recerca Consolidat de la Generalitat de Catalunya; España
Fil: Basallo, Oriol. Universidad de Lleida. Facultad de Medicina. Departamento de Ciencias Médicas Básicas. Grupo de Biología de Sistemas; España
Fil: Basallo, Oriol. Instituto de Investigación Biomédica de Lérida; España
Fil: Basallo, Oriol. MathSys2Bio. Grup de Recerca Consolidat de la Generalitat de Catalunya; España
Fil: Marin-Sanguino, Alberto. Universidad de Lleida. Facultad de Medicina. Departamento de Ciencias Médicas Básicas. Grupo de Biología de Sistemas; España
Fil: Marin-Sanguino, Alberto. Instituto de Investigación Biomédica de Lérida; España
Fil: Marin-Sanguino, Alberto. MathSys2Bio. Grup de Recerca Consolidat de la Generalitat de Catalunya; España
Fil: Eleiwa, Abderrahmane. Universidad de Lleida. Facultad de Medicina. Departamento de Ciencias Médicas Básicas. Grupo de Biología de Sistemas; España
Fil: Eleiwa, Abderrahmane. Instituto de Investigación Biomédica de Lérida; España
Fil: Eleiwa, Abderrahmane. MathSys2Bio. Grup de Recerca Consolidat de la Generalitat de Catalunya; España
Fil: Martinez, Emilce. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Laboratorio de Semillas. Banco Activo de Germoplasma; Argentina
Fil: Martinez, Emilce. Universidad de Lleida. Facultad de Medicina. Departamento de Ciencias Médicas Básicas. Grupo de Biología de Sistemas; España
Fil: Martinez, Emilce. Instituto de Investigación Biomédica de Lérida; España
Fil: Vilaprinyo, Ester. Universidad de Lleida. Facultad de Medicina. Departamento de Ciencias Médicas Básicas. Grupo de Biología de Sistemas; España
Fil: Vilaprinyo, Ester. Instituto de Investigación Biomédica de Lérida; España
Fil: Vilaprinyo, Ester. MathSys2Bio. Grup de Recerca Consolidat de la Generalitat de Catalunya; España
Fil: Sorribas, Albert. Universidad de Lleida. Facultad de Medicina. Departamento de Ciencias Médicas Básicas. Grupo de Biología de Sistemas; España
Fil: Sorribas, Albert. Instituto de Investigación Biomédica de Lérida; España
Fil: Sorribas, Albert. MathSys2Bio. Grup de Recerca Consolidat de la Generalitat de Catalunya; España
Fil: Alves, Rui. Universidad de Lleida. Facultad de Medicina. Departamento de Ciencias Médicas Básicas. Grupo de Biología de Sistemas; España
Fil: Alves, Rui. Instituto de Investigación Biomédica de Lérida; España
Fil: Alves, Rui. MathSys2Bio. Grup de Recerca Consolidat de la Generalitat de Catalunya; España
description Global food insecurity and environmental degradation highlight the urgent need for more sustainable agricultural solutions. Plant synthetic biology emerges as a promising yet risky avenue to develop such solutions. While synthetic biology offers the potential for enhanced crop traits, it also entails risks of extensive environmental damage. This review highlights the complexities and risks associated with plant synthetic biology, while presenting the potential of multiscale mathematical modeling to assess and mitigate those risks effectively. Despite its potential, applying multiscale mathematical models in plants remains underutilized. Here, we advocate for integrating technological advancements in agricultural data analysis to develop a comprehensive understanding of crops across biological scales. By reviewing common modeling approaches and methodologies applicable to plants, the paper establishes a foundation for creating and utilizing integrated multiscale mathematical models. Through modeling techniques such as parameter estimation, bifurcation analysis, and sensitivity analysis, researchers can identify mutational targets and anticipate pleiotropic effects, thereby enhancing the safety of genetically engineered species. To demonstrate the potential of this approach, ongoing efforts are highlighted to develop an integrated multiscale mathematical model for maize (Zea mays L.), engineered through synthetic biology to enhance resilience against Striga (Striga spp.) and drought.
publishDate 2025
dc.date.none.fl_str_mv 2025-03-10T11:25:33Z
2025-03-10T11:25:33Z
2025-02
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/20.500.12123/21607
https://www.mdpi.com/2223-7747/14/3/470
2223-7747 (online)
https://doi.org/10.3390/plants14030470
url http://hdl.handle.net/20.500.12123/21607
https://www.mdpi.com/2223-7747/14/3/470
https://doi.org/10.3390/plants14030470
identifier_str_mv 2223-7747 (online)
dc.language.none.fl_str_mv eng
language eng
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv MDPI
publisher.none.fl_str_mv MDPI
dc.source.none.fl_str_mv Plants 14 (3) : 470. (February 2025)
reponame:INTA Digital (INTA)
instname:Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
reponame_str INTA Digital (INTA)
collection INTA Digital (INTA)
instname_str Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
repository.name.fl_str_mv INTA Digital (INTA) - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
repository.mail.fl_str_mv tripaldi.nicolas@inta.gob.ar
_version_ 1844619201558347776
score 12.559606

Publicaciones similares