Históricamente basado en la tradición y la experiencia, el proceso de toma de decisiones en la agricultura se ha transformado en los últimos años gracias a las innovaciones tecnológicas que amplían la producción y aportan soluciones a los retos que plantean las plagas, las limitaciones naturales de las tierras cultivables y los efectos del cambio climático. 

Un ejemplo de ello, es como las innovaciones tecnológicas han permitido avances significativos en el diagnóstico de la calidad de las semillas. Este es un tema de gran importancia, ya que las semillas de calidad fisiológica superior son las que presentan un mayor nivel de madurez fisiológica y la integración de métodos rápidos y precisos para separarlas contribuye a mejorar de forma realmente significativa los rendimiento en el campo.

Investigadores brasileños han desarrollado una técnica para ayudar a seleccionar semillas de soja y otras leguminosas de acuerdo con los estados de madurez, asegurando la calidad fisiológica sin destruir las muestras.

Los científicos utilizaron la luz y la inteligencia artificial (IA) para demostrar que la fluorescencia de la clorofila es un indicador eficaz y fiable de la madurez de las semillas de soja, validando los resultados mediante algoritmos de aprendizaje automático. La novedosa técnica podría utilizarse para clasificar semillas comerciales.

“Considero esta investigación todo un hito. Hasta la fecha, ningún estudio en la literatura científica ha abordado la posibilidad de separar semillas basándose en la fluorescencia de la clorofila. El uso de modelos de aprendizaje automático basados en la imagen de autofluorescencia-espectral de las semillas de soja permite la selección de semillas según su estado de maduración, especialmente utilizando las combinaciones de excitación/emisión de 405/600 y 660/700 nm. Se trata de un gran avance en el conocimiento científicos, pudiéndose utilizar el método para otras legumbres a parte de la soja”, explica Thiago Barbosa Batista, primer autor del paper, recientemente publicado en la revista Frontiers in Plant Science.

Clasificación de semillas

Cuanto más verdes y menos maduras son las semillas, menos vigor y poder germinativo tienen, por lo que su calidad es menor. En consecuencia, el valor de mercado de los lotes de semillas de soja con más de un 8% de semillas verdes se reduce y no se pueden exportar. Las semillas verdes también producen menos aceite, con mayor acidez y mayores costes de refinado.

El análisis manual de la calidad de las semillas es obligatorio por ley en Brasil. Debe realizarlo un técnico acreditado por el Ministerio de Agricultura y consiste en una separación visual basada en el color. Las semillas verdes se descartan y se destruyen, formando residuos.

Ante esta situación, los investigadores se propusieron abordar la posibilidad de separar las etapas de la semilla basándose en la fluorescencia de la clorofila. La investigación, que formaba parte de la tesis doctoral de Batista, fue desarrollada en colaboración con Clíssia Barboza da Silva, investigadora del Laboratorio de Radiobiología y Medio Ambiente perteneciente al Centro de Energía Nuclear en la Agricultura.

Durante algunos años, Barboza da Silva ha analizado las semillas utilizando tecnologías basadas en la luz, como las imágenes espectrales de autofluorescencia. En septiembre de 2021, un estudio dirigido por ella demostró que las imágenes basadas en la autofluorescencia podían utilizarse para detectar cambios en las propiedades ópticas del tejido de las semillas de soja y distinguir de forma consistente entre las semillas con alto y bajo vigor. 

«El fenotipado de varios tipos de semillas fue la principal razón para iniciar nuestro grupo temático. Nos centramos en la retención de clorofila y su asociación con la baja calidad, y esto a su vez nos llevó a la necesidad de analizar las etapas de desarrollo de las semillas. Los resultados de este estudio aumentan la fiabilidad de la caracterización de la madurez cuando las semillas tienen tonalidades similares de verde, especialmente en las etapas cercanas. Además. esta técnica evita la destrucción de las semillas, que son clasificadas automáticamente por el algoritmo de IA. Actualmente analizamos las muestras, pero en el futuro podría hacerse semilla por semilla”, explica Edvaldo Aparecido Amaral da Silva, profesor de la Facultad de Ciencias Agrarias de la Universidad del Estado de São Paulo, y director de la tesis doctoral de Batista. 

Identificando las diferentes etapas de maduración de las semillas

La imagen autofluorescente-espectral es una técnica innovadora basada en las señales de fluorescencia de los fluoróforos presentes en los tejidos de las semillas, que tienen implicaciones biológicas para la calidad de las mismas. Así, mediante esta técnica, sería posible clasificar las semillas en diferentes estados de maduración.

Para comprobarlo, los investigadores produjeron plantas de un cultivar comercial, recogiendo las semillas en cinco estados reproductivos. Se sembraron las semillas de soja en macetas, manteniendo la humedad relativa del aire al 65% y la temperatura media del aire a 24,2 °C. Las vainas se recogieron manualmente durante la fase de maduración, y las semillas se clasificaron por fase reproductiva, como R7.1 (inicio de la maduración), R7.2 (madurez masiva), R7.3 (semilla desconectada de la planta madre), R8 (punto de cosecha), o R9 (madurez final).

Posteriormente se capturaron imágenes espectrales de autofluorescencia de alta resolución (2192×2192 píxeles) utilizando un sistema VideometerLab4 con diodos emisores de luz (LED) a diferentes longitudes de onda de excitación combinados con filtros ópticos de paso largo.  Paralelamente, se investigaron los parámetros físicos, la germinación, el vigor y la dinámica de los pigmentos en las semillas de las diferentes etapas de maduración.

Las señales de autofluorescencia se extrajeron de las imágenes captadas con diferentes combinaciones de excitación/emisión, pero los investigadores concluyeron que las combinaciones 660/700 nanómetros (nm) y 405/600 nm fueron las más rápidas y precisas para identificar las diferentes etapas de maduración de las semillas.

La clorofila es altamente fluorescente. Emite luz cuando se expone a la radiación en longitudes de onda específicas porque no utiliza toda la energía de la luz y «pierde» parte de ella a través de la fluorescencia. Este «excedente» es captado por el equipo, que lo convierte en una señal eléctrica, generando una imagen con distintos tonos de gris, además de blanco y negro. Cuanto más clara sea la zona, mayor será el contenido de clorofila, lo que indica que la semilla está menos madura.

Las semillas maduras normalmente retienen la clorofila como fuente de energía mientras se almacenan los nutrientes necesarios para el desarrollo de la planta joven (lípidos, proteínas y carbohidratos). Tras cumplir esta función, la clorofila se degrada, y cuanto menos clorofila queda, más avanzada está la semilla en el proceso de maduración, con más nutrientes y de mejor calidad.

El «problema de la semilla verde» se refiere a la retención de clorofila en las semillas maduras y se asocia a una menor calidad del aceite y de la semilla. Puede estar causado por las heladas, pero se ve agravado por las altas temperaturas y el estrés hídrico que ha traído el cambio climático en los últimos años.

En conjunto, los algoritmos de aprendizaje automático mostraron un alto rendimiento en la segmentación de las diferentes etapas de maduración de las semillas. Los resultados demostraron, por tanto, que los estadios de maduración de las semillas de soja tienen su identidad autofluorescente-espectral en las longitudes de onda de las clorofilas, lo que permite el uso de esta técnica como marcador de madurez de la semilla y de calidad fisiológica superior.

Imagen portada: Freepik