En la ultima década, el CIAT ha producido miles de segregaciones en los diferentes cultivos, para incrementar el

contenido de micronutrientes en yuca, frijol y arroz. La medición de diferentes analitos en estos cultivos se realizó

por diferentes técnicas durante este tiempo.

En yuca, inicialmente las muestras fueron evaluadas por espectrofotometría y HPLC. Posteriormente se desarrolló

una curva de calibración por NIRs, la cual contiene actualmente más de 3000 puntos y guarda una correlación muy

alta con valores de espectrofotometría y HPLC (Tabla 1), facilitando la selección de materiales altos en carotenos,

para luego llevar a cabo la cuantificación de carotenos totales e individuales (Figura 1),. La implementación del NIRs

agilizó el proceso de selección, disminuye costos y se obtenien resultados confiables durante los últimos años.

Asimismo, se puede observar el progreso que se ha tenido en estos últimos años con el incremento de carotenos a

través de los diferentes cruzamientos realizados (Tabla 2).

Las curvas de ED-XRF fueron construidas en el 2013 a través de mediciones de ICP de arroz y fríjol. La tabla 1,

muestra los diferentes resultados de estas calibraciones y sus respectivas validaciones. Durante el 2013, se

evaluaron 4327 muestras de frijol provenientes del programa de mejoramiento en biofortificación de Fe y Zn. La

figura 2 muestra la gran diversidad de contenido tanto en Fe como en Zn, también se observan materiales altos con

una frecuencia baja, los cuales fueron seleccionados para nuevos cruzamientos.

En arroz se evaluaron 1896 materiales provenientes del banco de CIAT, de cultivos en riego y secano, de los cuales

se observa una buena diversidad de contenido con mayor favorabilidad para los materiales de secano (Figura 3), de

los cuales se seleccionaron algunos para nuevos estudios y cruzamientos.

También se desarrollan técnicas de biodisponibilidad in vitro, con las cuales próximamente serán útiles para

comparar la biodisponibilidad de aquellos materiales con alto contenido en micronutrientes.

Figura 2. Datos de frecuencia de los diferentes materiales de frijol evaluados durante el 2013. A) Fe . B)Zn Figura 3. Densidad de Zn en 1840 líneas

provenientes del banco CIAT, cultivadas en

riego (EEP) y secano (EESR)

Técnicas de predicción:

El NIRs fue calibrado con mas de 3000 muestras de yuca fresca para

cuantificar carotenos totales, trans-β-caroteno, materia seca y cianuro. Las

calibraciones se realizaron a partir de métodos primarios, así las

calibraciones de carotenos totales y cianuro proviene de cuantificaciones

realizadas por espectrofotometría y trans-β-caroteno por HPLC (Sanchez et

al, 2014). La medición por NIRs se realiza a partir de una muestra triturada de

yuca fresca.

El ED-XRF fue calibrado con más de 80 muestras de harina de fríjol para

determinar zinc. Las muestras se procesan evitando contaminación por

minerales para llevar a cabo la medición por ED_XRF.

Técnicas Cuantitativas La determinación de carotenos totales se lleva acabo a partir de 5g de yuca

fresca, a los cuales se les realiza una extracción líquido-líquido con acetona y

éter. Posteriormente, los carotenos individuales de estas muestras son

cuantificadas por HPLC usando una curva de calibración externa para cada

unos de los carotenos reportados.

Técnicas de biodisponibilidad in vitro La biodisponibilidad de hierro y carotenos se realiza simulando el sistema

gastrointestinal hasta obtener una representación de lo absorbido por el

cuerpo, el cual es cuantificado por espectrofotometría y HPL,C

respectivamente (Aragón et al, 2012, Thakkar 2007). La biodisponibilidad de

zinc es calculada a partir del contenido de fitatos de la muestra (Hotz et al,

2004).

Muestras en campo

Seleccionadas por NIRs

Seleccionadas

por UV-Vis

Medición

HPLC

Figura 1. Esquema de selección de yuca con

alto contenido de carotenos

Evaluación de micronutrientes en cultivos biofortificados M. Domínguez1, D. Ortiz1, I. Aragon1, J. L. Viana de Carvalho2, H. Ceballos1, S. Beebe1, C. Grenier1, J. Tohme1, M. Nutti2

1Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT), Palmira-Colombia, 2Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuaria (EMBRAPA)

I N T R O D U C C I Ó N

Billones de personas sufren de hambre oculta. Estas personas no obtienen la cantidad suficiente de micronutrientes para obtener un

estado de salud adecuado. Micronutrientes como vitamina A, hierro y zinc son esenciales y la falta de ellos puede ocasionar ceguera en

niños, baja resistencia a enfermedades, riesgo de muerte durante el parto, afecta el sistema inmune, gastrointestinal, nervioso central,

esquelético y reproductivo, reduciendo la capacidad de trabajo (Bouis at al, 2011, Hambidge et al, 2007).

Actualmente, existen diferentes estrategias para disminuir estas deficiencias como la suplementación, la fortificación de comidas locales,

modificación dietaría y biofortificación. Esta última consiste en el aumento de la concentración de micronutrientes esenciales en cultivos

de mayor consumo en la sociedad (Hotz 2009). De ahí que este estudio haga parte del programa de HarvestPlus para encontrar

variedades de yuca, fríjol y arroz con alto contenido de β-caroteno, hierro y zinc, respectivamente, para posteriormente ser mejoradas a

nivel nutricional y agronómico.

En el proceso de biofortificación se suelen usar metodologías de biodisponibilidad de micronutrientes que permiten comparar la biodisponibilidad de estos en los diferentes cultivos. CIAT en conjunto

con HarvestPlus desarrollan estas metodologías, generando un gran impacto costo beneficio dentro de la investigación, ya que las técnicas de predicción permite evaluar una gran cantidad de

materiales en corto tiempo y a bajo costo. Y las otras técnicas permiten la cuantificación de compuestos particulares con una gran exactitud favoreciendo el hallazgo de variedades con alto contenido de

micronutrientes.

Algunas técnicas usadas para cuantificar micronutrientes en el proceso de biofortificación son de predicción (NIRs y ED-XRF), cuya calidad depende de su calibración. Sin embargo, presentan la

ventaja de no destruir la muestra, no requiere el uso de reactivos ni de personal altamente calificado para su evaluación, permitiendo cuantificar una gran cantidad de muestras rápidamente a un bajo

costo. Otras técnicas de cuantificación de mayor exactitud y precisión (Espectrofotometría UV-Vis y HPLC) son usadas también durante el proceso de biofortificación, ya que permiten determinar la

concentración de compuestos individuales dentro de una muestra con una gran confiabilidad en los resultados.

R E S U L T A D O S M E T O L O G Í A

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50

100

150

200

250

300

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Fre

cue

nci

a

B

A G R A D E C I M I E N T O S

Estos estudios se han realizado gracias a la financiación del

proyecto HarvestPlus Latinoamérica y El Caribe.

Aragon I.J., Ortiz D., Pachon H. Cyta-Journal of food. 2012;10,2, 102-111.

Bouis H., Islam Y. Leveraging agriculture for improving nutrition & health. 2020

conference brief 19. 2011

Ceballos H., Morante N., Sanchez T., Ortiz D., Aragon I., Chavez A.L., Pizarro

M., Calle F., Dufour D. Crop Science, 2013; 53, 1-10.

Hambidge M., Krebs N. Journal of Nutrition, 2007; 137:4, 1101-1105.

Hotz C. & Brown KH. Food and Nutrition Bulletin 25: S91-S204. 2004.

Hotz C. Food & Nutrition Bulletin. 2009; S172-S178.

Sanchez T., Ceballos H., Dufour D., Ortiz D., Morante N., Calle F., Zum Felde

T., Dominguez M., Davrieux F. Food Chemistry. 2014, 444-451

Thakkar S.K., Maziya-Dixon B., Dixon A. G., Failla M.L. J.Nutrition. 2007; 137,

2229-2233.

B I B L I O G R A F Í A

C O N C L U S I O N E S

El desarrollo de las diferentes técnicas de predicción permite

evaluar miles de materiales en corto tiempo, a bajo costo y sin

necesidad de llevar a cabo una extracción, generando un gran

impacto costo beneficio para la investigación de cultivos

biofortificados.

El desarrollo de otras técnicas analíticas como la cuantificación

de carotenos por espectrofotometría y HPLC, permite obtener

información más confiable sobre los materiales, la cual es muy

útil en el proceso de selección de materiales para nuevos

cruzamientos.

Se desarrollan diferentes técnicas de biodisponibilidad para

evaluar la biodisponibilidad de aquellos cultivos que presentan

altos contenidos de micronutrientes.

15.5

16.5

17.5

18.5

19.5

20.5

21.5

22.5

23.5

1 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 79 85 91 97

Zn

(m

g/K

g)

Chart Control of Azucena for Zn

n CT (ug/g MF) TBC (ug/g MF)

Año Campo Nirs Promedio Maximo Promedio Maximo

2004 2110 NA 2.4 10.3 NA NA

2005 2458 NA 2.8 11.2 NA NA

2006 1568 NA 3.1 12.7 2.3 9.9

2007 1456 NA 6.8 19.1 5.5 12.8

2008 3062 NA 7.3 15 NA NA

2009 2175 657 10.6 18.9 4.9 10.3

2010 6840 670 11.4 24.7 9.8 19.1

2011 3415 713 15.6 25.8 8.5 15

2012 4037 1975 14.7 24.3 8.5 16.2

Tabla 2. Datos de materiales de yuca evaluados entre el 2004 y el 2012. CT=Carotenos Totales, TBC=

Trans-β-Caroteno, MF=Materia fresca

Calibración Validación Muestras

Analizadas Técnica Cultivo Analito Ncal Rango R2 SEC Nval Bias R2 SEP

NIRs Yuca MS 2818 12.3-49.4% 0.96 1.3 336 -0.073 0.95 1.42 4015

NIRs Yuca HCN 676 23.3-3927 ppm 0.86 245 79 -19 0.84 218 4015

NIRs Yuca TCE 2898 0.2-19.8 ug/g 0.91 1.2 337 0.16 0.88 1.34 4015

NIRs Yuca BC 2676 0-15.4 ug/g 0.93 0.8 309 0.006 0.92 0.85 4015

ED_XRF Frijol Fe 79 13-116 mg/Kg 0.99 2.65 43 -1.02 0.97 3.02 4327

ED_XRF Frijol Zn 34 20-46 mg/Kg 0.99 0.56 43 0.18 0.98 1.01 4327

ED_XRF Arroz Zn 46 11-27 mg/Kg 0.94 0.94 38 0.3 0.93 0.88 1896

Tabla 1. Datos de calibración y validación de técnicas de predicción (Provisto por Sánchez et al, 2014 y el laboratorio de calidad nutricional-CIAT). Ncal: Número

de muestras de calibración, SEC: Error Estándar de calibración, Nval: Número de muestras de validación, SEP: Error estándar de predicción

A

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0

10

2

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4

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6

10

8

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0

Fre

cue

nci

a