Málaga, 23 de maio (EFE).- Um projeto de investigadores andaluzes identificou, através da inteligência artificial (IA), os genes e o ambiente que determinam o sabor e a qualidade dos morangos em função da área de cultivo, o que permitirá a utilização de marcadores moleculares para melhorar estes parâmetros.
A investigação, apoiada pela Universidade de Málaga e pelo Instituto de Horticultura Subtropical Mediterrânica ‘La Mayora’, ajudará a identificar o objetivo de desenvolver novas variedades adaptadas às alterações climáticas com menores custos e menos tempo.
Conforme noticiado no sábado em comunicado do Departamento Universitário de Investigação e Inovação, foi realizado com cinco países europeus – Noruega, França, Itália, Polónia e Alemanha – e revelou que o ambiente e a sua relação com o produto é um factor importante no desenvolvimento e crescimento da fruta.
A equipe de pesquisa mostrou que o comportamento da cultura difere dependendo do ambiente, do método de produção e da genética do fruto, bem como da relação entre essas variáveis.
O clima quente e as altas temperaturas aceleram o amadurecimento e encurtam o desenvolvimento dos frutos, aumentando a acidez, enquanto as temperaturas amenas favorecem o acúmulo de açúcares e aromáticos, realçando o sabor dos morangos.
Segundo especialistas, o ambiente de cultivo (condições ambientais e tipo de produto) altera até 30% o perfil ‘metabolômico’ do morango, ou seja, o registro de todas as pequenas moléculas encontradas nas células.
A relação entre genética e ambiente apresentou uma alteração próxima de 18 por cento deste índice, enquanto a influência apenas da data de colheita e a sua relação com factores agrícolas e ambientais tem pouco efeito na variação do sabor e cheiro dos morangos, estimada em menos de 5 por cento.
A equipa investigou quatro variedades de morango – Clery, Frida, Gariguette e Sonata – cultivadas, por um lado, em campos abertos na Noruega, Alemanha e Polónia, e por outro lado, em túneis de polietileno encontrados em áreas de cultivo em Itália e França.
Os investigadores, que publicaram este trabalho na revista ‘Food Chemistry’, aplicaram técnicas que medem um conjunto de informações biológicas moleculares e modelos matemáticos avançados e análises multivariadas que estabelecem as bases para futuros modelos de aprendizagem automática e de inteligência artificial aplicados ao melhoramento de plantas.
A combinação destes dois métodos permitiu integrar uma grande quantidade de dados biológicos e prever o comportamento do fruto em diferentes condições climáticas. EFE
