Málaga, 23 may (EFE).- Un proyecto llevado a cabo por investigadores andaluces ha identificado a través de la inteligencia artificial (IA) los factores genéticos y ambientales que determinan el sabor y la calidad de la fresa en función de la zona de cultivo, lo que permitirá usar marcadores moleculares para mejorar estos parámetros.
La investigación, impulsada por la Universidad de Málaga y el Instituto de Hortofruticultura Suptropical Mediterránea 'La Mayora', ayudará a identificar dianas para el desarrollo de nuevas variedades adaptadas al cambio climático con un coste menor y tiempos más reducidos.
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Según ha informado este sábado en un comunicado la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación, el estudio se ha realizado simultáneamente en cinco países europeos —Noruega, Francia, Italia, Polonia y Alemania— y revela que el entorno y su interacción con el cultivo son factores clave en el desarrollo y crecimiento del fruto.
El equipo de investigación demostró que los cultivos se comportan de forma diferente según el entorno, el método de producción y la propia genética del fruto, así como la interacción entre estas variables.
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El clima cálido y las altas temperaturas aceleran la maduración y acortan el desarrollo del fruto, aumentando la acidez, mientras que las temperaturas suaves favorecen la acumulación de azúcares y compuestos aromáticos, mejorando el sabor de la fresa.
Según los expertos, el entorno del cultivo (condiciones ambientales y tipo de cultivo) modifica hasta el 30 por ciento del perfil 'metabolómico' de la fresa, es decir, el inventario de todas las moléculas pequeñas que se encuentran en una célula.
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La interacción entre genética y entorno presentó cambios que rozan el 18 por ciento de ese índice, mientras que el efecto de la fecha de cosecha por sí solo y su interacción con los factores del cultivar y el entorno apenas afectan a la variabilidad del sabor y el aroma de las fresas, cifrado en menos del 5 por ciento.
El equipo analizó cuatro variedades de fresas -Clery, Frida, Gariguette y Sonata- cultivadas, por un lado, en campo abierto en tierras de Noruega, Alemania y Polonia, y por otro, en túneles de polietileno ubicados en zonas de cultivo en Italia y Francia.
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Los investigadores, que han publicado este trabajo en la revista 'Food Chemistry', aplicaron técnicas que miden conjuntos masivos de información biológica molecular y modelos matemáticos avanzados y análisis multivariante que sientan las bases para futuros modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial aplicados a la mejora vegetal.
La combinación de ambos métodos ha permitido integrar grandes volúmenes de datos biológicos y predecir el comportamiento de la fruta en distintos escenarios climáticos. EFE
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