Evaluación de la correlación entre imágenes espectrales de especies vegetales con su composición en polifenoles
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Date
2022-10-19
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Universidad de Cuenca
Abstract
Currently there is little information about the relationship of multispectral images of
medicinal plants with their chemical composition, especially in association with
secondary metabolism. For this reason, the present study was carried out with the purpose
of exploring the possible associations between multispectral images of a plant species
with the compounds formed during its secondary metabolism, particularly polyphenols,
which could serve as a basis for the development of a predictive model. For this,
biochemical and spectral techniques were used in order to detect, identify and quantify
polyphenols in Jungia rugosa. The extract was obtained fresh by percolation with
methanol. Polyphenols were analyzed by high performance liquid chromatography with
diode array detection (HPLC-DAD) for their separation and identification; and by FolinCiocalteu for the determination of the total content. To obtain the multispectral images, a
Sequoia ® multispectral camera provided by the Faculty of Agricultural Sciences of the
University of Cuenca was used. The photos were taken at field, in the place of growth of
the study plant (Biblián, San José Raranga and El Cajas), which was directly exposed to
solar radiation to guarantee the correct functioning of the camera. Subsequently, the
plants were collected and transported to the laboratory for biochemical analysis, where a
second image was taken. The possible correlation between biochemical determination
and spectral images was evaluated by linear regression analysis. The results suggest that
there is a direct correlation between these two analyzed methods, being more significant
in the places of San José de Raranga and El Cajas. The correlation is lower in Biblián.
Based on the results, it is concluded that there is a relationship between the analysis of
multispectral images of plants with their physiological behavior, and the development of
a predictive model of polyphenol composition in plant species by taking multispectral
images may be promising.
Resumen
En la actualidad existe poca información sobre la relación de imágenes multiespectrales
de plantas medicinales con su composición química, en especial en asociación al
metabolismo secundario. Es por esto que, el presente estudio se realizó con la finalidad
de explorar las posibles asociaciones entre las imágenes multiespectrales de una especie
vegetal con los compuestos formados durante su metabolismo secundario,
particularmente polifenoles, lo que podría servir como base para el desarrollo de un
modelo predictivo. Para esto se utilizaron técnicas bioquímicas y espectrales con el fin de
detectar, identificar y cuantificar los polifenoles presentes en la planta Jungia rugosa. La
obtención del extracto se realizó en fresco por percolación con metanol. Los polifenoles
fueron analizados por cromatografía líquida de alta resolución con detección de arreglo
de diodos (HPLC-DAD) para su separación e identificación; y por Folin-Ciocalteu para
la determinación del contenido total. Para la obtención de las imágenes multiespectrales
se utilizó una cámara multiespectral Sequoia ® provista por la Facultad de Ciencias
Agropecuarias de la Universidad de Cuenca. Las fotos fueron tomadas a nivel de campo,
en el lugar de crecimiento de la planta de estudio (Biblián, San José Raranga y El Cajas),
la cual estuvo expuesta directamente a la radiación solar para garantizar el correcto
funcionamiento de la cámara. Posteriormente, las plantas fueron recolectadas y
transportadas al laboratorio para el análisis bioquímico, en donde también se realizó una
segunda toma de imágenes. La posible correlación entre la determinación bioquímica e
imágenes espectrales se evaluó mediante el análisis de regresión lineal. Los resultados
sugieren que existe una correlación directa entre estos dos métodos analizados, siendo
más significativo en los lugares de San José de Raranga y El Cajas, siendo menor el grado
de correlación en Biblián. En base a los resultados se concluye que existe una relación
entre el análisis de imágenes multiespectrales de plantas con su comportamiento
fisiológico, pudiendo ser promisorio el desarrollo de un modelo predictivo de la
composición de polifenoles en especies vegetales mediante la toma de imágenes
multiespectrales.
Keywords
Bioquímica, Especies vegetales, Polifenoles, Imágenes multiespectrales
Citation
Código de tesis
Código de tesis
TBQ;841