Proyecto H2020 BreedingValue: Estrategias de premejoramiento para la obtención de nuevas berries resilientes y con valor agregado

El segundo período de BreedingValue se dedicó a capturar y caracterizar la diversidad genética en GenRes y su valor, revelando información novedosa para criadores, productores y consumidores. La lista de materiales para las tres especies, que contiene el uso constantemente actualizado de material genético en las diferentes tareas de cada paquete de trabajo, sirvió como base confiable para todas las actividades en el diseño experimental y los datos esperados (Paquete de Trabajo 1). Se planificaron y configuraron ensayos de campo específicamente para cada tarea en diferentes condiciones de cultivo, y se recopilaron datos para 2022 y 2023. Los ensayos experimentales se configuraron para analizar el rendimiento agronómico en respuesta a diferentes tipos de estrés de los materiales de premejora generados por el proyecto, y los datos recopilados en 2022 y 2023 se utilizaron para medir el aumento de la sostenibilidad a través del ACV. En cuanto a la genotipificación (Paquete de Trabajo 2), se han establecido todos los campos experimentales. Los diversos beneficiarios se encuentran en diferentes etapas con respecto a la recuperación de datos de campo: algunos han finalizado la recolección de muestras, mientras que otros socios planean recolectar muestras incluso en la temporada 2024. Todas las muestras recolectadas se transfirieron al laboratorio genómico, que ya realizó los análisis. La mayoría de las empresas han completado su genotipado, mientras que otras también estarán activas en el próximo período. También se han recopilado datos fenotípicos para la identificación de genes/marcadores y se está generando predicción genómica. Los líderes de los proyectos, en colaboración con diferentes socios, ya han comenzado el análisis de los datos genómicos generados. Como resultado de las convocatorias específicas, se han incluido cinco empresas para la validación de MAS en fresa y frambuesa; dos para los estudios de selección genómica. Respecto al fenotipado (WP3), se siguió la implementación de los POE armonizados previamente desarrollados para diferentes parámetros relacionados con la calidad de la fruta y el análisis sensorial. Se emplearon métodos de cribado rápido, como la espectroscopia NIR y la obtención de imágenes 3D en fresas, y la obtención de imágenes hiperespectrales en plantas de frambuesa y arándano, con el objetivo de construir modelos de predicción para la calidad de la fruta (para imágenes NIR y 3D) y la resiliencia y el rendimiento de la planta (para imágenes hiperespectrales). Se desarrolló un software para visualizar la arquitectura de la planta en representaciones 2D y 3D y para analizar su desarrollo. Se aplicaron estudios poscosecha en las tres especies. Para producir herramientas de análisis sensorial (WP4) armonizadas a nivel europeo, se completó el desarrollo de léxicos multilingües (7 idiomas) para frutos rojos, con el fin de proporcionar las descripciones de la calidad de la fruta. Se realizó una investigación para validar la adecuación y eficacia de los léxicos mediante paneles entrenados. Se realizaron pruebas de panel utilizando los léxicos desarrollados. Para comunicarse con las partes interesadas en la fruta fresca, se organizaron 2 talleres regionales (España/Reino Unido). Los datos recopilados por la metodología Future Workshop utilizada se combinaron con los datos recopilados anteriormente por las consultas de expertos. Se completó el contacto con las partes interesadas de la cadena de fruta y los consumidores mediante encuestas en línea, para recopilar información de las opiniones de los consumidores sobre la calidad de las bayas. Los datos mostraron contornos comunes claros sobre la calidad percibida, las elecciones de bayas sensoriales, hedónicas, económicas y culturales, y surgieron diferencias relevantes entre el punto de vista de las partes interesadas y las preferencias de los consumidores, verificadas por análisis estadísticos. Para que la metodología estándar organice pruebas sensoriales para el consumidor de cada especie de baya, se crearon pautas y formularios de preguntas, y se organizaron eventos de prueba para el consumidor. La metodología se comunicó a las entidades de mejora en la Convocatoria dirigida 4. El trabajo para una metodología de visualización armonizada para la calidad sensorial de la fruta aún está en sus inicios. Los primeros conjuntos de datos sensoriales recopilados se presentaron como perfiles sensoriales y se analizaron mediante pruebas estadísticas para validar los léxicos de prueba del panel. La gestión de datos se considera una prioridad para BreedingValue, por lo que se siguió el WP5, colaborando estrechamente con todos los WP, en el establecimiento de las listas de materiales y la definición de las metodologías para la recolección de muestras y el registro de datos. Se adoptó la plataforma Germinate para facilitar este proceso. Fue fundamental importar e integrar conjuntos de datos previos, comenzando con datos históricos proporcionados por diferentes socios. Todos los socios acordaron el nivel de confidencialidad que se aplicaría según el tipo de datos. La visualización de datos para la exploración y el análisis de GenRes en una interacción amigable para el consumidor y la comunidad se facilitó con nuevas herramientas de documentación y comunicación. Todos los socios de BreedingValue difundieron activamente el proyecto y sus resultados (WP6), llegando a una amplia audiencia. Difusión en congresos internacionales (p. ej., IHC2022-FR,Simposio ISHS Rubus Ribes 2023-EE. UU., PAG31-EE. UU.) y participación en diferentes congresos científicos nacionales. Los socios de BreedingValue ya han publicado 17 artículos revisados ??por pares. Se organizaron varios talleres del proyecto, incluyendo un Taller sobre Propiedad Intelectual de Recursos Genéticos (GenRes) en 2023. Se implementaron actividades de demostración en campo y se organizaron talleres con productores y obtentores. Para capacitar a jóvenes estudiantes e investigadores en todos los niveles de las tecnologías y conocimientos desarrollados por BreedingValue, se organizaron tres escuelas de frutos rojos en 2023. El sitio web del proyecto continúa informando sobre el proyecto y sus actividades, y las redes sociales (X y LinkedIn) brindan visibilidad al público general. Todas las actividades son coordinadas y supervisadas por el Comité Directivo, que se reúne mensualmente (WP7).