Isozyme systems as markers of genetic deterioration in stored seeds of Brassicaceae species

The main objective of this study was to determine if isozyme systems can be used as markers of genetic deterioration in Brassicaceae seed accessions under different storage conditions. Seed samples of Brassica oleracea, Cardaria draba, Erysimum cheiri, Iberis sempervirens and Rapistrum rugosum were stored for periods of 9 to 30 years at -10°C and 3-4% seed moisture content (long-term or LT conditions) and at 5°C and uncontrolled relative humidity (RH) (short-term or ST conditions). Starch Gel Electrophoresis (SGE) was used to analyse six enzyme systems oriented to determine the genetic deterioration of the accessions studied. The results obtained show that long-term storage conditions (LT) were extremely effective in maintaining the viability of seeds of the five Brassicaceae species studied. The final germination percentages reached by seeds from LT samples ranged from 75 to 100%, while the germination percentages of ST samples (except for B. oleracea) were very low (from 0 to 10%). Similar conclusions were obtained studying the integrity of electrophoretic bands for several isozymes. Two enzyme systems were of special interest: malate dehydrogenase and alcohol dehydrogenase.

Examination of the quality of spinach leaves using hyperspectral imaging

The present research is focused on the application of hyperspectral images for the supervision of quality deterioration in ready to use leafy spinach during storage (Spinacia oleracea). Two sets of samples of packed leafy spinach were considered: (a) a first set of samples was stored at 20 °C (E-20) in order to accelerate the degradation process, and these samples were measured the day of reception in the laboratory and after 2 days of storage; (b) a second set of samples was kept at 10 °C (E-10), and the measurements were taken throughout storage, beginning the day of reception and repeating the acquisition of Images 3, 6 and 9 days later. Twenty leaves per test were analyzed. Hyperspectral images were acquired with a push-broom CCD camera equipped with a spectrograph VNIR (400–1000 nm). Calibration set of spectra was extracted from E-20 samples, containing three classes of degradation: class A (optimal quality), class B and class C (maximum deterioration). Reference average spectra were defined for each class. Three models, computed on the calibration set, with a decreasing degree of complexity were compared, according to their ability for segregating leaves at different quality stages (fresh, with incipient and non-visible symptoms of degradation, and degraded): spectral angle mapper distance (SAM), partial least squares discriminant analysis models (PLS-DA), and a non linear index (Leafy Vegetable Evolution, LEVE) combining five wavelengths were included among the previously selected by CovSel procedure. In sets E-10 and E-20, artificial images of the membership degree according to the distance of each pixel to the reference classes, were computed assigning each pixel to the closest reference class. The three methods were able to show the degradation of the leaves with storage time.

Aplicación de la imagen hiperespectral para la detección de contaminación microbiana en espinaca fresca envasada.

La seguridad alimentaria de hortalizas de hoja puede verse comprometida por contaminaciones microbianas, lo que ha motivado la promoción mundial de normas de seguridad en la producción, el manejo poscosecha y el procesado. Sin embargo, en los últimos años las hortalizas han estado implicadas en brotes de Escherichia coli, Salmonella spp y Listeria monocytogenes, lo que obliga a plantear investigaciones que posibiliten la detección de contaminación por microorganismos con técnicas rápidas, no destructivas y precisas. La imagen hiperespectral integra espectroscopia e imagen para proporcionar información espectral y espacial de la distribución de los componentes químicos de una muestra. Los objetivos de este estudio fueron optimizar un sistema de visión hiperespectral y establecer los procedimientos de análisis multivariante de imágenes para la detección temprana de contaminación microbiana en espinacas envasadas (Spinacia oleracea). Las muestras de espinacas fueron adquiridas en un mercado local. Se sometieron a la inoculación mediante la inmersión en suspensiones con poblaciones iniciales de 5 ó 7 unidades logarítmicas de ufc de una cepa no patógena de Listeria innocua. Después de 15 minutos de inoculación por inmersión, las hojas fueron envasadas asépticamente. Se consideró un tratamiento Control-1 no inoculado, sumergiendo las espinacas en una solución tampón (agua de peptona) en lugar de en solución inoculante, y un tratamiento Control-2 en el que las hojas no se sometieron a ninguna inmersión. Las muestras se almacenaron a 8ºC y las mediciones se realizaron 0, 1, 3, 6 y 9 días después de inocular. Cada día se determinaron los recuentos microbianos y se adquirieron las imágenes con una cámara VIS-NIR (400-1000 nm). Sobre los gráficos de dispersión de los scores de PC1 y PC2 (análisis de componentes principales computados sobre las imágenes hiperespectrales considerando el rango de 500-940 nm) se reconocieron diferentes patrones que se identificaron con niveles de degradación; así se seleccionaron píxeles que conformaron las clases de no degradados, semi-degradados y degradados. Se consideraron los espectros promedio de cada clase para asignar los píxeles anónimos a una de las tres clases. Se calculó la distancia SAM (Spectral Angle Mapper) entre el espectro promedio de cada categoría y cada espectro anónimo de las imágenes. Cada píxel se asignó a la clase a la que se calcula la distancia mínima. En general, las imágenes con los porcentajes más altos de píxeles levemente degradados y degradados correspondieron a contenidos microbiológicos superiores a 5 unidades logarítmicas de ufc.