Una técnica con luz e inteligencia artificial es eficaz para seleccionar semillas de soja inmaduras

En el marco de un estudio de científicos brasileños se demostró que la fluorescencia de las clorofilas es confiable para verificar el nivel de maduración embrionaria: cuanto más verde, menor es su calidad. En la actualidad, esta separación se efectúa manualmente

Por Luciana Constantino  |  Agência FAPESP – El proceso de decisión del productor rural, basado históricamente en la tradición y en la experiencia, ha venido transformándose durante los últimos años debido a innovaciones tecnológicas, en busca de escalar la producción y de hallar soluciones ante los desafíos que provocan las plagas, las limitaciones naturales de los cultivos y también los impactos del cambio climático.

Una técnica desarrollada por científicos brasileños puede ahora ayudar a seleccionar semillas de leguminosas de acuerdo con las fases de maduración y asegurar la calidad fisiológica sin destruir las muestras.

Los investigadores aplicaron luz e inteligencia artificial, y demostraron que la fluorescencia de las clorofilas sirve como método eficaz y confiable para apuntar el nivel de maduración de las semillas de soja. Este resultado, validado mediante algoritmos computacionales, generó una nueva técnica que puede emplearse en la selección de lotes comerciales de las semillas.

Cuanto más inmaduras estén las mismas, detectadas así debido a su color verdoso, menor es su vigor y su poder de germinar, lo que mengua su calidad. Por eso los lotes con más de un 8 % de semillas de soja verdosas están sujetos a generar un menor valor en el mercado y no pueden destinarse a la exportación. Cuando se los emplea en la producción de aceite, los granos verdes pueden generar una menor cantidad del producto, con mayor acidez y un costo más alto de refinación.

En la actualidad, el proceso de análisis de la calidad de las semillas, estipulado por ley, se realiza manualmente y está a cargo de técnicos acreditados por el Ministerio de Agricultura de Brasil. La separación visual se concreta según el color: las semillas verdes se descartan, se las destruye y generan residuos.

“Considero que este trabajo constituye un hito temporal. Hasta ahora, otros estudios que figuran en la literatura no mostraban la separación de los estadios de la semilla de acuerdo con la fluorescencia de las clorofilas. Esto puede aplicarse no solamente para la soja, sino también para otras diversas leguminosas. Es un sólido avance en el conocimiento científico”, sostiene Thiago Barbosa Batista, primer autor del artículo publicado en la revista científica Frontiers in Plant Science.

Este trabajo forma parte de la tesis doctoral de Barbosa Batista, elaborada con el apoyo de la FAPESP bajo la dirección del profesor Edvaldo Aparecido Amaral da Silva, de la Facultad de Ciencias Agrarias de la Universidade Estadual Paulista (Unesp), en su campus de la localidad de Botucatu.

“Cuando pusimos en marcha nuestro grupo temático, existía la demanda de fenotipado de diversos tipos de semillas. Trabajamos con retención de clorofila y su asociación con la baja calidad. Y nos deparamos con la necesidad de detallar las etapas de desarrollo de las semillas. El resultado de este estudio brinda una seguridad mayor para la caracterización de la madurez de las semillas cuando visualmente los tonos verdosos son parecidos, fundamentalmente en estadios cercanos”, afirma Amaral da Silva, quien coordina un proyecto sobre el tema.

La investigación se llevó a cabo en asociación con la investigadora del Laboratorio de Radiobiología y Ambiente en el Centro de Energía Nuclear en la Agricultura (Cena), de la Universidad de São Paulo (USP), Clíssia Barboza da Silva, quien también cuenta con el apoyo de la FAPESP en el marco de tres proyectos (17/15220-7, 18/03802-4 y 18/01774-3).

“Con esa técnica, no se destruyen las semillas. Realizamos la clasificación automática con el algoritmo de inteligencia artificial. Actualmente utilizamos muestreos, pero en el futuro podrá realizarse semilla por semilla”, explica Barboza da Silva.

La investigadora trabaja desde hace algunos años con análisis de semillas utilizando tecnologías basadas en luz, entre ellas imágenes de autofluorescencia espectral. En septiembre del año pasado, un estudio que encabezó mostró que las imágenes basadas en autofluorescencia pueden utilizarse para verificar modificaciones en las propiedades ópticas de tejidos de semillas de soja y discriminar consistentemente las de alto y las de bajo vigor. El artículo referente se publicó en Scientific Reports.

La madurez en imágenes 

Los investigadores cultivaron muestras de semillas de soja en macetas, manteniendo la humedad relativa del ambiente en un 65 % y la temperatura media en 24,2 °C. Durante la etapa de maduración, las vainas se recolectaron manualmente, y las semillas se clasificaron de acuerdo con sus estadios reproductivos. Son ellos: R7.1 (comienzo de la maduración), R7.2 (madurez de masa), R7.3 (semilla separada de la planta madre), R8 (punto de cosecha) y R9 (madurez final).

Simultáneamente, los científicos investigaron parámetros físicos, la germinación, el vigor y la dinámica de los pigmentos de las semillas en los distintos estadios de maduración.

Con el aparato llamado VideometerLab4, se capturaron imágenes espectrales de autofluorescencia de alta resolución (2.192 x 2.192 píxeles) utilizando diodos emisores de luz en distintas longitudes de onda combinados con filtros ópticos (de paso largo).

Se aplicaron distintas combinaciones de excitación/emisión de clorofila, pero los investigadores arribaron a la conclusión que las de 405/600 y 660/700 nanómetros son las que suministran resultados más rápidos y precisos en la identificación de la madurez de la semilla.

La clorofila es altamente fluorescente, con capacidad para emitir luz cuando se la expone a radiaciones con longitudes de onda específicos. Esto sucede porque la energía proveniente de la luz que incide sobre la muestra no se aprovecha totalmente, y una parte se pierde por fluorescencia.

El aparato captura esta “sobra” y la convierte en una señal eléctrica, generando una imagen cuyos píxeles en tonos de gris varían del blanco al negro. Los tonos más blancos indican que las semillas tienen una mayor cantidad de clorofila, lo que apunta que se encuentran más inmaduras.

Normalmente, las semillas maduras retienen la clorofila para generar energía durante el proceso de almacenamiento de nutrientes (lípidos, proteínas e hidratos de carbono), importantes para el desarrollo de la planta joven. Tras cumplir esta función, la clorofila se degrada: cuanto menor cantidad clorofila residual exista, más avanzada está la semilla en el proceso de maduración, con más nutrientes y mayor calidad.

El verdeado, el denominado “problema de la semilla verde”, que puede estar relacionado con la inmadurez de las semillas, es provocado fundamentalmente por las altas temperaturas y el estrés hídrico, intensificados durante los últimos años debido al cambio climático.

Puede leerse el artículo intitulado A Reliable Method to Recognize Soybean Seed Maturation Stages Based on Autofluorescence-Spectral Imaging Combined with Machine Learning Algorithms en el siguiente enlace: www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2022.914287/full.