Diferenciación tentativa por metabolómica no dirigida y caracterización fisicoquímica de tres genotipos de uchuva (Physalis peruviana L.) en tres localidades

ilustraciones, gráficas

Autores:: Monroy Cardenas, Diana Marcela

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2020

Institución:: Universidad Nacional de Colombia

Repositorio:: Universidad Nacional de Colombia

Idioma:: spa

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De las primeras variedades de uchuva registradas en Colombia, Corpoica Dorada y Corpoica Andina, aún se desconoce el comportamiento poscosecha y las diferencias metabólicas frente al ecotipo convencional y a nivel de localidad. El objetivo de esta investigación fue realizar la caracterización fisicoquímica, la detección y asignación tentativa de principales biomarcadores discriminantes en frutos de uchuva de las var. Corpoica Dorada, Corpoica Andina y ecotipo Colombia cosechados en cultivos comerciales de exportación ubicados en cuatro municipios productores: Ramiriquí (Boyacá), Granada (Cundinamarca), Gama (Cundinamarca) y San Vicente Ferrer (Antioquia). Se cosecharon frutos en madurez 4 para determinar los parámetros fisicoquímicos asociados al comportamiento poscosecha de cada unidad de medición, y posteriormente, se utilizó cromatografía líquida de ultra rendimiento acoplada a un ionizador electrospray con detectores cuadrupolo y tiempo de vuelo (UPLC-ESI (+)-QTOF/MS) para detectar los principales biomarcadores discriminantes entre genotipos y localidades. Los resultados indicaron que el ecotipo Colombia y la var. Corpoica Dorada presentaron los valores más altos para los parámetros fisicoquímicos relacionados con peso, diámetro, firmeza, índice de color y contenido de azúcares reductores. Los análisis de componentes principales (PCA) y análisis discriminatorio por regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) no pudieron discriminar grupos de biomarcadores entre genotipos, pero si entre localidades, discriminación que se explicó sobre la base de variaciones en la temperatura, precipitación y radiación de las localidades muestreadas. Mediante el modelo de efecto principal aditivo y la interacción multiplicativa (AMMI) se determinó la estabilidad de los genotipos en los ambientes evaluados. Así para el ecotipo Colombia y la var. Corpoica Dorada, que fueron los materiales con mejor respuesta en la caracterización fisicoquímica, se encontró que, su siembra en las localidades de Granada y Ramiriquí permitió que estos materiales genéticos expresarán todo su potencial organoléptico, indicando interacción genotipo x ambiente. (Texto tomado de la fuente).Colombia is the world's largest exporter of cape gooseberry (Physalis peruviana L.), standing out in the international market for its fruit desirable characteristics such as sweet flavor, aroma and bright color. Of the first varieties of cape gooseberry registered in Colombia, Corpoica Dorada and Corpoica Andina, post-harvest behavior and metabolic differences compared to the conventional ecotype and locality level are still unknown. The objective of this investigation was to carry out the physicochemical characterization, detection and tentative allocation of the main discriminating biomarkers in cape gooseberry fruits of the var Corpoica Dorada, Corpoica Andina and ecotype Colombia harvested in commercial export crops in four producing municipalities: Ramiriquí (Boyacá), Granada (Cundinamarca), Gama (Cundinamarca) and San Vicente Ferrer (Antioquia). Fruits were harvested at maturity 4 to determine the physicochemical parameters associated with the post-harvest behavior of each measurement unit, and subsequently, ultra-performance liquid chromatography coupled to an electrospray ionizer with quadrupole and time-of-flight detectors (UPLC-ESI (+)-QTOF / MS) were used to detect the main discriminating biomarkers between genotypes and localities. The results indicated that the Colombia ecotype and the var. Corpoica Dorada indicates the highest values for physicochemical parameters related to weight, diameter, firmness, color index and content of reducing sugars. Principal component analysis (PCA) and partial least squares regression discriminatory analysis (PLS-DA) could not discriminate groups of biomarkers between genotypes, but between localities, discrimination that was specified based on variations in temperature, concentration and radiation of the sampled localities. the tentatively assigned compounds that were the most discriminating. Through the additive main-effects and multiplicative interaction model (AMMI) the stability of the genotypes in the evaluated environments were determined. Thus, for Colombia ecotype and the var. Corpoica Dorada, which reported the best response in physicochemical characterization, when planted in the localities of Granada and Ramiriquí, allow to express their full organoleptic potential, indicating genotype x environment interaction.MaestríaMagíster en Ciencia y Tecnología de AlimentosMaterial Vegetal El material vegetal utilizado para el estudio fueron frutos de uchuva (Physalis peruviana L.) de las variedades Corpoica Andina (en adelante Andina), Corpoica Dorada (en adelante Dorada) y ecotipo Colombia como genotipo comercial de cada localidad, cosechados con capacho y en estado de maduración 4 de acuerdo con la norma Icontec NTC 4580 de 1999. Los frutos fueron cosechados entre los meses de octubre de 2018 a febrero de 2019 de acuerdo con la disponibilidad de cosecha de cada genotipo en la localidad. Localización Los frutos de cada genotipo fueron cosechados al azar en fincas productoras de uchuva de tres empresas exportadoras situadas en los Departamentos de Cundinamarca, Boyacá y Antioquia, localidades escogidas por ser los departamentos con mayor producción de uchuva a nivel nacional Cada finca fue seleccionada por tener establecidos y en etapa de producción, cultivos de al menos 100 plantas de cada genotipo manejados agronómicamente de la misma manera. Procedimiento general El desarrollo de la investigación se llevó a cabo en dos etapas: la determinación de las características fisicoquímicas y la búsqueda de biomarcadores discriminantes de cada variedad de uchuva en cada localidad. El muestreo al azar se realizó mediante un sistema de muestreo compuesto en “W” evitando los bordes del cultivo con el fin de abarcar todos los estratos y condiciones edafoclimáticas propias de cada localidad. La calidad de la fruta cosechada fue de categoría de exportación por lo tanto se sometió a un proceso de selección retirando los frutos con rajaduras, daños mecánicos y lesiones por patógenos. Los frutos con capacho fueron envasados en empaques PET previamente rotulados y posteriormente trasladados, en condiciones de refrigeración, al laboratorio de Química Analítica del C.I. Tibaitatá para la determinación de las variables fisicoquímicas de aceptación o rechazo según la NTC 4580 (Icontec, 1999). Para determinar las propiedades físicas y químicas de los frutos de uchuva de cada variedad en cada localidad, se seleccionaron al azar 500 g de fruta con capacho para la determinación de las siguientes variables fisicoquímicas: La determinación de las variables diámetro ecuatorial y polar de fruto, peso de fruto, firmeza y color se realizaron a una muestra de 50 frutos de cada unidad de medición (genotipo en cada localidad). La determinación de sólidos solubles totales, acidez titulable e índice de madurez, se llevó a cabo en una muestra de 100 g de fruta fresca, bajo la metodología establecida por la NTC 4580 (Icontec, 1999) y las mediciones se hicieron por quintuplicado. Análisis instrumental El análisis espectrométrico realizado en el presente estudio se basó en la metodología establecida por Mayorga-Gross, Guerrero y Vaillant (2016) con algunas modificaciones. La separación cromatográfica se realizó en un sistema ACQUITY Ultra Performance LC™ (Waters Synapt G1, Waters Corp., Milford, MA, USA), utilizando una columna CSH C18 con unas dimensiones de 2,1 * 100 mm y un tamaño de partícula de 1,7 μm, acoplada a una precolumna Vanguard CSH C18 de 1,7 μm. Se empleó un gradiente de elución usando agua Milli-Q (disolvente A) y acetonitrilo (disolvente B), ambos ajustados con ácido fórmico al 0,1%. La elución comenzó al 0% de B y continuó de la siguiente manera (tiempo en min, concentración de B en %): 7 min, 10%; 22 min, 95%; 22,1 min, 0% y terminó con una etapa de reequilibrio por 26min antes de cada análisis. El flujo de fase móvil se ajustó a 0,4 mL/min con un tiempo de ejecución total de 26 min manteniéndola a una temperatura de 15 °C antes de la inyección y 30 °C durante la inyección e inyectando volúmenes de muestra de 2 μL. Procesamiento y análisis de datos Para centrar los picos cromatográficos, las mediciones en archivos RAW se tomaron en modo continuo, por lo tanto, esta información se basó retrospectivamente en el m/z de la masa de referencia externa. Esto se realizó con el software MassLynx V3.1 SCN 639 (Waters Inc., Milford, Massachusetts, EE. UU.). Determinación del efecto de interacción genotipo x ambiente sobre las variables fisicoquímicas y biomarcadores discriminantes Para determinar la interacción entre genotipos y ambientes, establecer los ambientes que más contribuyen a dicha interacción y determinar cuáles permiten una mejor discriminación en cuanto a las variables fisicoquímicas y biomarcadores discriminantes de cada material, se realizó primero un análisis de varianza univariado (Anova) para los efectos principales de genotipo (G) y ambiente (A) mediante el modelo siguiente: Donde: Yijk = Respuesta promedio del iésimo genotipo obtenido en el jésimo ambiente y késima repetición, µ = Efecto de la media general, Gi = Efecto del iésimo genotipo, Aj = Efecto del jésimo ambiente, (GA)ij = Efecto de la interacción entre el iésimo genotipo y el jésimo ambiente, Bk(j) = Efecto de la k ésima repetición en el jésimo ambiente, Eijk = Efecto aleatorio del error experimental asociado al iésimi genotipo en el jésimo ambiente y Késima repetición, según el modelo lineal aditivo. Y luego, la interacción (parte multiplicativa del modelo) fue analizada por medio de PCA cuyo objetivo fue reunir gran parte de la interacción G x A en pocos ejes sintéticos; usando así grados de libertad, resultando un modelo reducido, que descarta un residuo adicional. Para el análisis de estabilidad se utilizó el modelo de Análisis de Componentes Principales Aditivos e Interacciones Multiplicativas - AMMI, descrito por Vargas y Crossa (2000). Para desarrollar el algoritmo computacional del modelo descrito por los autores se empleó el programa estadístico SAS ® (Statistical Analysis System, versión v 9.0).Calidad de los alimentosAlimentos y Agroindustriaxvii, 125 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaBogotá - Ciencias Agrarias - Maestría en Ciencia y Tecnología de AlimentosEscuela de posgradosFacultad de Ciencias AgrariasBogotá, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá630 - Agricultura y tecnologías relacionadas::634 - Huertos, frutas, silviculturaGenotiposPropiedades fisicoquímicasPassifloragenotypeschemicophysical propertiesPassifloraBiomarcadores discriminantesCromatografía líquida de ultra rendimientoUchuvaPhysalis peruvianaMetabolómica no dirigidaDiscriminant biomarkersultra-performance liquid chromatographycape gooseberry (Physalis peruviana)non-directed metabolomicsGenética agrícolaAgricultural geneticsDiferenciación tentativa por metabolómica no dirigida y caracterización fisicoquímica de tres genotipos de uchuva (Physalis peruviana L.) en tres localidadesTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMAlbert, A., Sareedenchai, V., Heller, W., Seidlitz, H.K. & Zidorn, C. 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Diferenciación tentativa por metabolómica no dirigida y caracterización fisicoquímica de tres genotipos de uchuva (Physalis peruviana L.) en tres localidades

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