Nuevo método para identificar cultivares de oliva

Se espera que la identificación de los cultivares de oliva según la apariencia de las hojas y los frutos sirva de base para una aplicación de teléfono y contribuya a una nueva base de datos internacional de olivos.

Noviembre 4, 2016
Por Lisa Radinovsky

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Una nueva metodología semiautomática para identificar cultivares de olivo según la apariencia de hojas y frutos está destinada a servir como base para una aplicación de teléfono para productores y contribuciones a una nueva base de datos internacional de olivos, según Konstantinos Blazakis, un investigador que trabaja con Panagiotis Kalaitzis en el Departamento de Genética y Biotecnología Hortícolas del Instituto Agronómico Mediterráneo de Chania (MAICh) en Creta, Grecia.

Blazakis espera que una aplicación de este nuevo método sea una aplicación de teléfono celular que pueda identificar el cultivo basándose en una foto de una aceituna, una hoja o un endocarpio. Espera comenzar con cultivares griegos dentro de los próximos dos años y espera obtener apoyo para agregar cultivares internacionales a esta aplicación como un proyecto complementario más adelante. Admite que la aplicación de teléfono celular probablemente será más útil en países donde hay muchas variedades de aceitunas diferentes, ya que los agricultores quieren estar seguros de saber qué cultivo tienen.

Otro de los objetivos de Blazakis es contribuir a una nueva base de datos online internacional que catalogará información sobre la aparición y análisis químico, entre otras cosas, de variedades de aceitunas en todo el mundo. Dijo que quince socios de varios países están trabajando juntos para preparar esta base de datos fácil de usar para el público en general, que será "basado en el estudio genético, fisiológico, molecular y morfológico de cada cultivar ”. Los investigadores pretenden incorporar datos previos, verificar dos veces la precisión, así como agregar nueva información.

Esto es parte del amplio y ambicioso proyecto Bioresources for Oliviculture, o BeFOre, que recibió fondos de la Unión Europea. horizonte 2020 programa de investigación e innovación bajo el acuerdo de subvención Marie Skłodowska-Curie y también con el apoyo del Consejo Internacional del Olivo.

BeFOre es "se centró en establecer protocolos comunes integrados para fenotipar y caracterizar plantas a nivel molecular, morfológico y fisiológico, y evaluar la calidad del aceite de oliva relacionada con las variedades ", según su sitio web, "esperando mejorar el potencial de las colecciones, repositorios y bancos de Germoplasma de Oliva como principales fuentes de variabilidad y de herramientas de evaluación que se utilizarán para aumentar la sostenibilidad de la olivicultura y para enfrentar los problemas existentes y emergentes ”.

Konstantinos Blazakis (Lisa Radinovsky)

Al enfatizar la importancia de evaluar y caracterizar la diversidad de las especies de olivos para preservar la rica variedad de recursos genéticos con todos sus diferentes beneficios para la salud, Blazakis se enfoca en la forma y estructura, o morfología, de las aceitunas, los olivos y sus hojas.

En la 3 Reunión General de lard Simposio Internacional sobre Horticultura en Europa en Chania, Creta a mediados de octubre, Blazakis presentó el trabajo que está haciendo en colaboración con Luciana Baldoni y Marina Bufacchi del Consejo Nacional de Investigación de Italia, Abdelmajid Moukhli del INRA Marrakech en Marruecos y Panagiotis Kalaitzis del MAICh (que forma parte del Centro Internacional de Estudios Agronómicos Mediterráneos Avanzados).

En una presentación titulada "Algoritmos matemáticos avanzados para caracterizar variedades de aceitunas a través de parámetros morfológicos ", explicó Blazakis "El estudio tiene como objetivo presentar una metodología semiautomática completamente nueva para la detección de diversos parámetros morfológicos ”de diferentes cultivares de olivo. Su método consta de 5 pasos:

  • recolectar muestras de hojas y frutos: 25 o 30 del medio de un árbol cuya variedad ha sido determinada en un vivero
  • crear datos de imágenes: tomar fotos de ellos
  • segmentación: separe la imagen de las hojas, las aceitunas o las semillas del fondo utilizando un software científico
  • aplicar algoritmos matemáticos: use el software MATLAB para crear un conjunto de instrucciones relacionadas con varios aspectos de la forma y estructura de la aceituna o de la hoja, por ejemplo (para la fruta) área, perímetro, altura, ancho máximo, posición del ancho máximo, simetría o falta de simetría, forma de elipse, curvatura, pezón
  • traduzca resultados: termine con números que describan cada aspecto de la forma y estructura de cada cultivar de aceituna

Blazakis mencionó que es necesario realizar más pruebas para asegurarse de que los parámetros morfológicos con los que está trabajando su equipo puedan distinguir entre diferentes cultivares, pero cree que tendrán éxito. Agregó que la herramienta automatizada que está desarrollando proporcionará un método más rápido y menos costoso para determinar un cultivo de olivo que el análisis de ADN y brindará una opción útil para muchos agricultores que buscan información sobre sus árboles.



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