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Industria
EN BUSCA DE NUEVAS VARIEDADES TINTAS DE CALIDAD
Autores de la Universidad de Catilla-La Mancha estudian diversos parámetros de vinos tintos elaborados con nuevos genotipos de uvas de la zona, las variedades “moribel” y “tinto fragoso”, identificadas dentro de la especie Vitis vinifera. En concreto, se interesan por la composición fenólica y volátil, las características cromáticas y las propiedades sensoriales.[>>>]
Pérez-Navarro, J.; Izquierdo-Cañas, P.M.; Mena-Morales, A.; Martínez-Gascueña, J.; Chacón-Vozmediano JL2, García-Romero E2, Gómez-Alonso S1, Hermosín-Gutiérrez, I.: “First chemical and sensory characterization of Moribel and Tinto Fragoso wines using HPLC-DAD-ESI-MS/MS, GC-MS and Napping® technique: comparison with Tempranillo”, Journal of the Science of Food and Agriculture, 2018; Oct 9. doi: 10.1002/jsfa.9403. |
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Nuevas tecnologías
ESTUDIOS “IN SILICO” PARA ABRIR NUEVAS VÍAS FRENTE AL CAMBIO CLIMÁTICO
La comunidad científica se halla muy comprometida con el estudio de la respuesta del cultivo de la vid al cambio climático. Los estudios de expresión génica en tejidos vegetales proporcionan una gran cantidad de información; la extracción y tratamiento de estos datos es un enfoque eficaz para encontrar nuevos genes relacionados que abran la puerta a soluciones.[>>>]
Malacarne, G.; Pilati, S.; Valentini, S.; Asnicar, F.; Moretto, M.; Sonego, P.; Masera, L.; Cavecchia, V.; Blanzieri, E.; Moser, C.: “Discovering Causal Relationships in Grapevine Expression Data to Expand Gene Networks. A Case Study: Four Networks Related to Climate Change”, Frontiers in Plant Science, 2018; 9: 1385. |
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:: CIENCIA |
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| Viticultura
TOMA DE IMÁGENES HIPERESPECTRALES, TÉCNICA NO AGRESIVA DE FENOTIPADO DE LA VID
Este trabajo realizado en un viñedo de La Rioja, muestra un nuevo enfoque para la clasificación de un gran número de variedades de vid (Vitis vinifera L.) en condiciones naturales, mediante imágenes hiperespectrales directamente en el campo. La captación de tales imágenes consiste en recopilar y procesar información de todo el espectro electromagnético, dividiendo las imágenes en bandas que pueden extenderse más allá de lo visible.[>>>]
Gutiérrez, S.; Fernández-Novales, J.; Diago, M.P.; Tardáguila, J.: “On-The-Go Hyperspectral Imaging Under Field Conditions and Machine Learning for the Classification of Grapevine Varieties”, Frontiers in Plant Science , 2018; 9: 1102. doi: 10.3389/fpls.2018.01102.
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