Respuestas metabólicas en manzana frente a hongos poscosecha con identificación de biomarcadores

El estudio examina las respuestas metabólicas de la manzana ante patógenos fúngicos poscosecha como Alternaria alternata, Botrytis cinerea y Penicillium expansum, los cuales provocan pérdidas significativas de calidad y un deterioro oculto durante el procesamiento del fruto. Se señala que este tipo de infecciones afecta de manera importante a la calidad del producto final, especialmente en las fases de transformación industrial de la fruta.

Se indica que el sistema actual de control de calidad, centrado principalmente en el monitoreo de micotoxinas, no es suficiente para abordar la degradación metabólica subyacente causada por estas infecciones. Esta limitación se relaciona con la falta de biomarcadores específicos de patógenos, derivada de un conocimiento todavía limitado sobre la respuesta metabólica del fruto frente a diferentes agentes infecciosos.

A través de modelos de infección establecidos para estos patógenos y la aplicación de un enfoque de metabolómica comparativa, se caracterizaron perfiles metabólicos específicos en manzanas infectadas. El análisis discriminante mostró que cada patógeno induce una reprogramación metabólica diferente en el fruto.

Se identificaron un total de 277 metabolitos diferenciales en seis grupos de comparación. Los metabolitos diferenciales compartidos pusieron de relieve rutas metabólicas centrales como el metabolismo del glioxilato y dicarboxilato, la biosíntesis de arginina, y el metabolismo de alanina, aspartato y glutamato, todas ellas implicadas en las interacciones generales entre patógenos y fruto.

Modelos de aprendizaje automático como support vector machine (SVM) y random forest (RF) lograron diferenciar los tipos de infección utilizando estos metabolitos diferenciales. Compuestos clave como el ácido larixínico, D-gluconato, creatinina y dulcitol surgieron como posibles biomarcadores para distinguir patógenos y apoyar el desarrollo de sistemas de control de calidad de precisión en productos de manzana.

Este estudio aporta una perspectiva de metabolómica comparativa sobre múltiples hongos en manzana y demuestra el potencial de modelos de aprendizaje automático basados en metabolitos para la diferenciación de patógenos, proporcionando una base para un control de calidad informado por metabolómica en la industria de procesado de manzana.

Fuente

Shen, Y., Zhang, J., Ji, Z., Tang, F., Ma, N., & Li, Y. Comparative metabolomic signatures of apple responses to major postharvest fungal pathogens reveal shared and pathogen-specific biomarkers. ScienceDirect.