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Título : Influencia del procesamiento de semillas de diferentes variedades de Chenopodium quinoa en su perfil nutraceútico y metabólico
Autor : Lalaleo Córdova, Liliana Paulina
Carrillo Hidalgo, Doménica Carolina
Palabras clave : BIOTECNOLOGÍA VEGETAL
METABOLÓMICA
NUTRACÉUTICOS
RNM
MACHINE LEARNING
CHENOPODIUM QUINOA
Fecha de publicación : sep-2022
Editorial : Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ciencia e Ingeniería en Alimentos y Biotecnología. Carrera de Biotecnología
Resumen : The purpose of this research consisted of the NMR metabolomics analysis performed with three quinoa cultivars with 5 treatments including the control. The results obtained by Lalaleo et al., (2020) in the project Differentiating, evaluating, and classifying three quinoa ecotypes by washing, cooking and germination treatments, using proton nuclear magnetic resonance-based metabolomic approach, were the basis for the development of this study. The raw data obtained were values resulting from the integration of the spectrum peaks of each sample analyzed and data from the correct grouping of each ecotype. The exploratory analysis of data groups from different quinoa cultivars allowed us to identify the normally distributed metabolites in the control group and in those that received some type of treatment. Discrimination between the type of seed processing and cultivar was performed using Random Forest. When the variety was analyzed as an important variable, it was determined that amino acids and certain nutrients are the most relevant to evaluate the accuracy of the model. Finally, the nutraceutical contribution of each variety and treatment was evaluated, based on the categorization. In the amino acids, it was identified that the germination treatment (G) has greater metabolic activity in the three varieties. In organic acids, formic and pyruvic acid show the greatest direct correlation in Ck and WCk. In carbohydrates, treatment G with the highest direct correlation exhibited galactose. The treatment (G) with the highest direct correlation in all its varieties with several metabolites in the other nutrients group.
Descripción : El propósito de esta investigación consistió en el análisis de metabolómica por RMN realizado con tres cultivares de quinua con 5 tratamientos incluido el control. Los resultados obtenidos por Lalaleo et al., (2020) en el proyecto Differentiating, evaluating, and classifying three quinoa ecotypes by washing, cooking and germination treatments, using proton nuclear magnetic resonance-based metabolomic approach, fueron la base para el desarrollo de este estudio. Los datos crudos obtenidos fueron valores resultantes de la integración de los picos del espectro de cada muestra analizada y datos de la correcta agrupación de cada ecotipo. El análisis exploratorio de grupos de datos provenientes de distintos cultivares de quinua permitió identificar los metabolitos distribuidos normalmente en el grupo control y en los que se aplicaron algún tipo de tratamiento. La discriminación entre el tipo de procesamiento de la semilla y cultivar se realizó mediante Random Forest. Cuando se analizó la variedad como variable de importancia se determinó que los aminoácidos y ciertos nutrientes son los de mayor relevancia para evaluar la precisión del modelo. Finalmente, se evaluó el aporte nutraceútico de cada variedad y tratamiento, en función a la categorización. En los aminoácidos se identificó que el tratamiento de germinación (G) tiene mayor actividad metabólica en las tres variedades. En ácidos orgánicos, el ácido fórmico y pirúvico muestran mayor correlación directa en Ck y WCk. En los carbohidratos el tratamiento G con mayor correlación directa exhibió la galactosa. El tratamiento (G) con mayor correlación directa en todas sus variedades con varios metabolitos en el grupo otros nutrientes.
URI : https://repositorio.uta.edu.ec/jspui/handle/123456789/36573
Aparece en las colecciones: Carrera de Biotecnología

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