Método de detección síncrona de la calidad de senescencia de peras fragantes de Korla dañadas durante el...

Área de la Ciencia:

• Ciencia Agrícola
• Bioquímica
• Ciencia de los Alimentos

Sus antecedentes:

• Las peras fragantes de Korla son propensas a daños mecánicos, lo que provoca pardeamiento, senescencia y pérdida de valor comercial.
• Comprender y predecir la senescencia de la fruta es crucial para minimizar las pérdidas poscosecha.

Objetivo del estudio:

• Evaluar la calidad de la senescencia en peras dañadas utilizando marcadores enzimáticos y de estrés oxidativo.
• Desarrollar y optimizar modelos predictivos para la senescencia de peras dañadas durante el almacenamiento.

Principales métodos:

• Se midieron las actividades de superóxido dismutasa (SOD), catalasa (CAT) y peroxidasa (POD), junto con la tasa de generación de anión superóxido (O2⁻.) y el contenido de peróxido de hidrógeno (H2O2).
• Se investigaron los cambios en estos indicadores en peras con diferentes niveles de daño durante el almacenamiento.
• Se construyeron y compararon modelos de regresión de mínimos parciales (PLSR), regresión de vectores de soporte (SVR) y memoria a corto y largo plazo (LSTM) para la predicción de la senescencia.

Principales resultados:

• Todos los indicadores de senescencia medidos (SOD, CAT, POD, O2⁻., H2O2) aumentaron con el tiempo de almacenamiento y los niveles de daño más altos.
• El modelo multisalida de regresión de vectores de soporte (SVR) demostró un rendimiento predictivo superior.
• El modelo SVR logró valores de R² superiores a 0.95 para predecir todos los indicadores clave de senescencia.

Conclusiones:

• El modelo SVR proporciona un método eficaz para la detección síncrona de la calidad de la senescencia de peras dañadas.
• Los hallazgos ofrecen una base teórica para estudiar los mecanismos de senescencia de la fruta y la evaluación de la calidad.