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Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias

versión On-line ISSN 2071-0054

Rev Cie Téc Agr vol.30 no.4 San José de las Lajas oct.-dic. 2021  Epub 01-Dic-2021

 

ARTÍCULO ORIGINAL

Efecto de la radiación UV-C a bajas temperaturas en la vida poscosecha de Fragaria Vesca

MSc. Tania María Guzmán-ArmenterosI 
http://orcid.org/0000-0002-2974-6610

MSc. Yandi Fernández-OchoaII 
http://orcid.org/0000-0003-0579-5052

IUniversidad UTE, Department of Agroindustry, Ecuador.

IIUniversidad UTE, Department of Electromechanics, Ecuador.

RESUMEN

Se evaluó el efecto de la radiación UV-C en la vida poscosecha de la fresa a partir de un diseño compuesto central (DCC) de superficie de respuesta. La vida poscosecha de la fresa (Fragaria vesca L) var Oso Grande se modeló en base a la dosis de UV-C (4-15 kJ/m2), tiempo (15-30 min) y temperatura de almacenamiento (12-24 ℃) para un total de 19 corridas experimentales. Los frutos se analizaron en base a cuatro indicadores claves de deterioro: firmeza, peso, contaminación y color que definieron la variable de calidad poscosecha, expresada como la diferencia entre controles y tratamientos cuando se alcanza el 10% de pérdidas de calidad. El resultado del ANOVA fue un modelo matemático de segundo orden que predice el 92% de la variación de la vida poscosecha de Fragaria vesca con respecto a los controles, a partir de los factores de estudio, con un coeficiente de variación de 9.2%. Ambos coeficientes indican la validez del modelo y su potencial para ser aplicado en todo el espacio de diseño. Se concluye que la vida poscosecha de la fresa (Fragaria vesca L) var Oso Grande puede extenderse hasta cuatro días con dosis de 15 kJ/m2 durante 30 min a una temperatura de 12℃. El modelo mostró una zona de máxima respuesta en el espacio de diseño que sugiere que se podría encontrar una respuesta más amplia en los espacios de diseño que no se exploraron en el estudio.

Palabras clave: indicador de deterioro; firmeza; peso; contaminación; color; modelo matemático

INTRODUCCIÓN

Actualmente existe un notable incremento en el uso de modelos predictivos en el diseño de procesos en el campo de la agronomía. Estas herramientas matemáticas, permiten no solo describir con precisión el comportamiento de variables de interés, sino diseñar procesos y evaluar transformaciones con diferentes variables de calidad como color, apariencia, nivel de contaminación, pérdida de peso y rendimiento de frutos. Con una adecuada manipulación de las variables, estos modelos se pueden comparar y evaluar en la práctica de forma sencilla y con un pequeño margen de error. En este sentido, su amplia gama de utilidad ha permitido tanto el uso de diversos sistemas precosecha para el control de plagas y enfermedades como tratamientos de conservación para el correcto manejo poscosecha de frutas y hortalizas (Díaz et al., 2019; Bhattacharjee et al., 2020; Martin et al., 2021).

Las consecuencias de la disminución de la calidad de la fruta son un riesgo, no solo para los productores por las evidentes pérdidas económicas, sino también para el consumidor por la acción de microorganismos patógenos y productores de toxinas. La fresa (Fragaria vesca) es uno de los cultivos más importantes del Ecuador que destaca por su alto valor nutricional y atributos sensoriales, muy apreciado por los consumidores. Sin embargo, las características del fruto provocan su rápido deterioro poscosecha (Idzwana et al., 2020; Pombo et al., 2011). Este deterioro se debe a varios factores de diferente naturaleza (físicos, químicos y biológicos); sin embargo, la aparición de microorganismos es el factor que más disminuye su vida útil poscosecha.

La radiación UV-C es uno de los tratamientos mínimos de conservación poscosecha capaces de reducir sustancialmente la carga microbiana sin afectar las propiedades organolépticas de la fruta (Idzwana et al., 2020; Urban et al., 2016). La UV-C se ha utilizado con éxito en la poscosecha de numerosas frutas y verduras como fresas, piña, melocotones, tomates, pepinos y brócoli (Formica et al., 2017; Liu et al., 2018; Yang et al., 2014). Este tratamiento de conservación produce resistencia al deterioro no solo por su capacidad para inhibir el crecimiento microbiano en la superficie del fruto, sino también por la estimulación de metabolitos que retrasan la senescencia del fruto a bajas dosis de UV-C (efecto hormonal) (Andrade et al., 2013; Liao et al., 2016).

La UV-C influye significativamente (p <0,05) en las principales causas de deterioro tanto de frutas como de hortalizas, provocando un retraso en la senescencia. Sin embargo, las superficies no uniformes de frutas y verduras pueden variar la eficacia de UV-C. Otros factores de variación son la variedad de la fruta, la estación del año y la temperatura de almacenamiento (Cote et al., 2013; Hakguder y Unluturk, 2018; Petrielli et al., 2019). Los tratamientos combinados UV-C con gases, productos químicos, atmósferas modificadas y pulsos de luz también pueden aumentar la eficacia de la respuesta UV-C a la senescencia de la fruta (Allende et al., 2007; Xu et al., 2019; Kim et al., 2010; Lu et al., 2018; Marquenie et al., 2002; Moreno et al., 2016).

Varios estudios de tratamiento con UV-C en fresas indican una alta sensibilidad de la fruta a estos tratamientos (Forges et al., 2018; Ortiz et al., 2018; Severo et al., 2015). Sin embargo, pocas investigaciones incluyen un modelo matemático que pueda predecir con precisión el cambio de vida útil poscosecha de la fresa en función del tratamiento aplicado. La presente investigación tiene como objetivo obtener un modelo matemático que permita evaluar eficazmente el efecto combinado de diferentes dosis de radiación UV-C, tiempo de almacenamiento y temperatura, en la vida útil poscosecha de la fresa (Fragaria vesca L.) var. Oso Grande.

MATERIALES Y MÉTODOS

Los frutos (Fragaria vesca) fueron seleccionados sin defectos por la uniformidad de tamaño, color y grado de maduración a partir de un muestreo sistemático (N=20000; n=383 y k=52) según protocolo de calidad de la planta empacadora “FRESTAR”, el tamaño de muestras se determinó para una población finita (Montgomery, 2010). Una vez seleccionados, los frutos se colocaron en una cámara de radiación de 20 L que contenía una lámpara UV-C de mercurio (15 W) y se trataron con una dosis variable de 4-15 kJ/m2 en diferentes tiempos de exposición (de 15 a 30 min). Posteriormente se conservaron en envases plásticos de aproximadamente 0,35 L de capacidad a diferentes temperaturas de almacenamiento en el rango de 12-24°C.

Diariamente se analizaron todos los frutos de cada envase (20) según cuatro indicadores clave que caracterizan el proceso de deterioro en la fresa: firmeza, peso, contaminación y color. La calidad de la fruta (C) se determinó como la tasa de cambio porcentual (1) que establece los valores promedio de cada uno de los cuatro indicadores definidos como el promedio de la suma de la razón porcentual de cada indicador.

C%= IfIo100It (1)

donde:

If:

es la medida final

Io:

es la medida inicial

It:

es la medida total

La firmeza se determinó, utilizando penetrómetro digital para frutas marca FHT200 (± 0.5 % + 2 dígitos de precisión), como el promedio de la fuerza de punción máxima al perforar la muestra sobre los ejes radial y axial. Para evaluar el peso se utilizó la báscula digital EM-KBS2 con una precisión de 0.01 g. El nivel de contaminación (NC ) se determinó mediante una escala visual subjetiva de cinco puntos que indica por aproximación, el porcentaje del área contaminada del fruto (0: 100% de la superficie sin alteración, 1: NC <10% leve alteración, 2:10% ≤ NC <25% alteración moderada, 3:25% ≤ NC ≤ 50% alteración severa y 4: NC > 50% alteración muy grave). La variación de color ΔE se determinó mediante un fotocolorímetro digital, utilizando el sistema CIE-L * a * b * y la expresión propuesta por (Chen y Ramaswamy, 2002):

ΔE= (ΔL2+Δa2+Δb2)1/2 (2)

donde:

ΔL, Δa y Δb representan las desviaciones de los valores individuales del color (L- luminosidad, a-coordenada rojo/verde y b-coordenada amarillo/azul) de una muestra completamente madura de fresa.

Como ocurre con la mayoría de los alimentos, las relaciones de dependencia de las variables en el tiempo obedecen a ecuaciones de primer orden y orden cero (Fu y Labuza, 1993; Gacula Jr, 1975). Para definir la vida poscosecha de la fresa (3), se consideró el cambio en la calidad (%) a lo largo del tiempo de la siguiente manera:

dcdt=-kCn (3)

k:

es la constante cinética

C:

es la calidad de la fruta en un momento (t)

n:

es el orden de la reacción

Al integrar la expresión (3) se obtuvieron dos ecuaciones de diferente orden (4, 5). Donde Co representa la calidad de la fruta al principio cuando t = 0, y C es la calidad de la fruta en el tiempo t, siendo kc la constante de velocidad específica para la reacción de orden cero (n=0) y k la velocidad específica constante para la reacción de primer orden (n=1). Ambas ecuaciones representan una línea recta, pero se consideró que la expresión de primer orden (5) representaba el mejor ajuste de nuestros datos (coeficiente R2 más alto (R2=0,87)):

n=0 C= Co+kc t (4)

n=1 lnC=-kt+ ln Co (5)

t= lnCC0k (6)

Para calcular el valor de la constante de velocidad específica k se utilizó la expresión 5, obteniendo el valor k (pendiente de la gráfica) a partir de los datos experimentales de C. El valor límite de C establecido para el cálculo de la vida poscosecha de los controles y tratamientos fue un 10% de calidad, que es el momento t en el que se ha perdido el diez por ciento de la calidad poscosecha (determinado por la variación en los indicadores: firmeza, peso, contaminación y color) se definió como un indicador de pérdida de calidad. Se seleccionó el valor para t (10%) que representa el tiempo cuando las pérdidas de calidad de la fresa son apreciables visualmente (tiempo en que se pierde el 10% de la calidad de la fresa por apreciación visual). Este tiempo se obtuvo mediante la expresión 6.

La vida poscosecha (Vp) de las fresas tratadas se expresó como la diferencia de t (10%) entre controles y tratamientos, donde tc representa el tiempo poscosecha de la fresa cuando se ha perdido el 10% de la calidad en los controles, y tt representa el tiempo de poscosecha de la fresa cuando se ha perdido el 10% de la calidad en los tratamientos (7). Estos valores se obtuvieron experimentalmente a partir de ensayos por triplicado.

Pl= tc-tt (7)

Diseño experimental

Se utilizó el método de Superficie Respuesta en el programa estadístico Design Expert v.11 que emplea la técnica de mínimos cuadrados para ajustar los datos obtenidos a ecuaciones de aproximación polinomial de primer (8) y segundo orden (9). Para este caso, se seleccionó el Diseño Compuesto Central (DCC) factorial completo, cuya matriz está compuesta por diez puntos factoriales, cinco axiales y cuatro réplicas en puntos centrales.

Y=B0+i=1 3BiXi+ε (8)

Y=Bo+i=13BiXi+i=13BiiXi2+i<1BijXiXj+ε (9)

La matriz de diseño y la combinación de factores, incluidos los puntos axiales y centrales con sus réplicas, dieron como resultado 19 experimentales. El diseño fue rotativo para garantizar una varianza consistente y una respuesta ortogonal (α = 1.681) (tabla 1). Para ello, las diecinueve corridas experimentales se ejecutaron de forma aleatoria, y para respetar la aleatoriedad, el orden de ejecución para la secuenciación de experimentos se tomó exactamente como lo indica el programa Design Expert.

El análisis de varianza (ANOVA) se utilizó para evaluar la significancia estadística de los modelos y la prueba estadística de Fisher (prueba F) determinó cuáles de los factores afectan significativamente la vida poscosecha de Fragaria vesca. Para ello, se estimó la significancia y la magnitud de los efectos de cada variable (dosis de UV-C, tiempo de exposición y temperatura) y sus posibles interacciones en la vida poscosecha. Se descartaron los efectos de la variable con un valor p superior a 0,05 o con menos del 95% de significación y se realizó un nuevo análisis de varianza para el modelo reducido (Montgomery, 2010).

TABLA 1 Matriz del diseño con niveles de factores reales y codificados 

Factor Name Units -1,683 +1.683 0 -1 +1
A Dosis UV-C kJ/m2 0.25 18.75 9.5 4.00 15.00
B Tiempo de exposición min 9.89 35.11 22.5 15.00 30.00
C Temperatura ºC 7.91 28.09 18.0 12.00 24.00

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Análisis de diseño experimental DCC

Los resultados obtenidos muestran valores promedio de vida poscosecha de la fresa de 2,7±1.12 días indicando que las diferencias entre tratamientos y controles son notables. Este resultado también muestra que los tratamientos UV-C (en dosis variables de 4-15 kJ/m2) y los tiempos de exposición (de 15-30 min) tardan aproximadamente 3,6 días en perder sus atributos de calidad (dependiendo de la firmeza, peso, contaminación e indicadores de color) en relación a los controles (Tabla 2).

TABLA 2 Diseño experimental DCC con niveles (máximos y mínimos), factores (A: dosis de UV-C, B: tiempo, C: temperatura) y variable de respuesta (vida poscosecha) 

Corridas A: Dosis UV-C -(kJ/m2) B: Tiempo de exposición (min) C: Temperatura (ºC) Vida poscosecha (días)
1 9.5 35.1 18.0 3.01
2 15 30.0 24.0 3.54
3 15 30.0 12.0 4.01
4 4 15.0 24.0 1.27
5 9.5 22.5 18.0 3.54
6 9.5 22.5 18.0 3.44
7 18.7 22.5 18.0 4.54
8 15 15.0 12.0 3.87
9 4 30.0 12.0 1.82
10 4 30.0 24.0 1.37
11 9.5 22.5 18.0 3.55
12 9.5 22.5 07.9 3.02
13 15 15.0 24.0 3.34
14 0.25 22.5 18.0 0.46
15 4 15.0 12.0 1.58
16 9.5 22.5 18.0 3.58
17 9.5 22.5 18.0 3.25
18 9.5 22.5 28.0 1.51
19 9.5 09.8 18.0 2.48

Estudios similares determinaron que la dosis de UV-C de 9 kJ/m2 y UVB a 72 h /15°C mejoró la estabilidad de las flores de brócoli (Formica et al., 2017; Lu et al., 2018). El mismo efecto de UV-C se ha observado en peras, piñas, arándanos, amaranto, espinacas, puerros, cebolla, tomate, caqui y pepino en dosis que varían entre 1,7 kJ/m2 a 39,6 kJ/m2, y temperaturas de almacenamiento de 4-24 ºC (Liu et al., 2018; Petrielli et al., 2019; Gogo et al., 2018; Imaizumi et al., 2018; Sari et al., 2016).

En las fresas, la exposición a UV-C (250 nm) en dosis de 0,4-15 kJ/m2 ha mostrado cambios sustanciales en las características visibles que limitan su vida poscosecha (Jin et al., 2017) y retrasan la contaminación fúngica. Este efecto al mismo tiempo produce un aumento en la expresión de genes relacionados con la defensa del huésped ante los ataques de microorganismos (Forges et al., 2018). Si las dosis de UV-C se incrementan, este efecto se potencia cíclicamente en diferentes momentos de la poscosecha (Hakguder y Unluturk, 2018; Ortiz et al., 2019).

TABLA 3 Resultados del ANOVA para el modelo cuadrático reducido 

Términos Suma de cuadrados gl Cuadrado medio Valor F Valor p
Modelo 22,57 6 3,76 111,73 < 0.0001
A-Dosis (UV-C) 17,78 1 17,78 528,00 < 0.0001
B-Tiempo de exposición 0,1808 1 0,1808 5,37 0,0390
C-Temperatura 1,35 1 1,35 40,20 < 0.0001
1,32 1 1,32 39,09 < 0.0001
0,6843 1 0,6843 20,32 0,0007
2,11 1 2,11 62,81 < 0.0001
Residual 0,4040 12 0,0337
Falta de ajuste 0,3314 8 0,0414 2,28 0,2221
Error Puro 0,0727 4 0,0182
Cor Total 22,98 18
Desv. Est 0,1835 0,9824
Media 2,80 R²Ajustado 0,9736
C.V. % 6,56 R² Predicho 0,9296
A.P. 34,4567

En la prueba ANOVA se obtuvo el efecto de cada variable en la vida poscosecha de Fragraria vesca (Tabla 3). Una vez eliminados los términos del modelo cuadrático que no eran significativos (p >0, 05), (AB, AC y BC) se obtuvieron los términos (A, C, B, A², B², C²) significativos (p <0, 05). El valor F (111,73) obtenido implica que el modelo cuadrático es significativo (p <0, 05), su valor F de falta de ajuste (2, 28) no fue significativo (p >0, 05) en relación con el error puro y hay una probabilidad del 22,21% de que se produzca un valor F de falta de ajuste debido al ruido (esto implica un buen ajuste del modelo a los datos).

El modelo R² predicho de 0,92 está razonablemente de acuerdo con el R² ajustado de 0,97; (la diferencia es inferior a 0,2) indicando que en el espacio del modelo los factores: dosis de UV-C, temperatura y tiempo de exposición pueden explicar el 97% de las variaciones de vida poscosecha La medida de precisión (A.P =34,45) fue superior a 4, lo que indica una señal adecuada, por su parte, el coeficiente de variación (CV=6.56) revela la fiabilidad de los experimentos (Tabla 3). Los valores de respuesta predichos frente a los valores de respuesta reales (valores experimentales) muestran que en cada punto, el modelo predijo adecuadamente los valores correspondientes (Fig. 1a). La probabilidad normal indica que los residuos siguen una línea recta con pocos datos de dispersión, por lo tanto, siguen una distribución normal. (Fig. 1b). En sentido general la relación entre las predicciones y los valores experimentales y el diagnóstico de los residuos, fueron adecuados (R²= 0,92), lo que implica que el modelo obtenido se puede utilizar para navegar por el espacio del diseño. (Fig. 1 a y b).

FIGURA 1 Valores de respuesta predichos frente a los valores de respuesta reales y normalidad de los residuos. 

Modelo matemático, de segundo orden (en términos reales y codificados).

  • a) Vida poscosecha = 3,46598 + 1,14094 * A + 0,115059 * B -0,314824 * C -0,310513 * A^2 -0,223893 * B^2 -0,393598 * C^2.

  • b) Vida poscosecha = -4,38928 + 0,402478 * Dose UV-C + 0,194455 * tiempo + 0,341128 * Temperatura -0,0102649 * Dosis UV-C^2 -0,00398032 * tiempo^2 -0,0109333 * Temperatura^2

La expresión matemática, en términos de factores codificados se puede utilizar para hacer predicciones sobre la vida poscosecha para niveles dados de cada factor (a). La expresión codificada es útil para identificar el impacto relativo de los factores (dosis de UV-C, temperatura y tiempo) comparando los coeficientes de los factores. Se observa que la temperatura (C) tiene un efecto lineal negativo en la vida de poscosecha (coeficiente que va precedido de un signo negativo -0,314), mientras que la dosis UVC y el tiempo de exposición (A; B) tienen un efecto lineal positivo (coeficientes que van precedidos por signos positivos 0,14 y 0,11 respectivamente) sobre la vida de poscosecha, los términos cuadráticos negativos (A; B) indican una curvatura donde los valores de los factores aumentan la respuesta al valor máximo. A partir de este punto, los valores de respuesta podrían comenzar a aumentar o comenzar a disminuir gradualmente (límite de diseño)

La expresión obtenida en términos de factores reales (b) se puede utilizar para hacer predicciones sobre la vida poscosecha para niveles dados de cada factor, como la dosis de UV-C, la temperatura y el tiempo de exposición, siempre que los niveles se especifiquen en el original unidades para cada factor. Sin embargo, esta expresión no debe usarse para determinar el impacto relativo de cada factor porque los coeficientes se escalan para acomodar las unidades de cada factor y la intersección no está en el centro del espacio de diseño (tabla 5).

En el programa estadístico, la optimización numérica maximizó la respuesta de vida poscosecha a un límite inferior a 10 (valor mínimo aceptable) y un límite superior a 20 (Montgomery, 2010). En estas condiciones, se obtiene una deseabilidad máxima de 73% en las siguientes coordenadas factoriales (A, B, C) = (15; 24, 4; 15, 5). En este punto teórico se realizaron tres réplicas experimentales. Los resultados obtenidos se comparan con los resultados de la expresión b (tabla. 4) y muestran una buena concordancia entre los valores calculados (4,30) y experimentales (3,78), lo que ratifica que este modelo se puede utilizar para navegar por el espacio de diseño (Cote et al., 2013).

TABLA 4 Valores de respuesta óptimos teóricos y experimentales 

Factores Valores
A- Dosis UV- C 15
B-Tiempo de exposición 30
C-Temperatura 12
Respuesta optimizada* 4,30
Respuesta experimental** 3,78

*Resultados de la expresión b **Valores medios de los tres tratamientos experimentales.

La respuesta media general de todas las ejecuciones fue adecuada. Los coeficientes se ajustan apropiadamente alrededor de un valor promedio (cuando los factores son ortogonales, el factor de inflación de la varianza (FIV) es 1; si el FIV es mayor que 1 indican multicolinealidad, cuanto mayor es el FIV, más grave es la correlación de factores). Esto indica que el cambio esperado en la vida poscosecha por unidad cambia en el valor un factor cuando todos los factores restantes permanecen constantes (Tabla 5).

TABLA 5 Coeficientes en términos de factores codificados 

Factor Coeficiente Estimado Gl Error Estándar 95% IC Bajo 95% IC Alto FIV
Intercepto 3,47 1 0,0820 3,29 3,64
A-Dosis (UV-C) 1,14 1 0,0497 1,03 1,25 1,0000
B-Tiempo de exposición 0,1151 1 0,0497 0,0069 0,2232 1,0000
C-Temperatura -0,3148 1 0,0497 -0,4230 -0,2066 1,0000
-0,3105 1 0,0497 -0,4187 -0,2023 1,04
-0,2239 1 0,0497 -0,3321 -0,1157 1,04
-0,3936 1 0,0497 -0,5018 -0,2854 1,04

La superficie de respuesta y las curvas de nivel muestran que la vida poscosecha de la fresa aumenta a medida que aumenta la dosis y la exposición a la UV-C, en tanto la temperatura disminuye (Fig 2). Se verifica una zona máxima donde se obtienen tiene las mejores condiciones de vida poscosecha (4,37 días). En este punto, el sistema diseñado verifica las mejores condiciones de las variables de estudio para extender la vida poscosecha de la fresa (Fig 2).

FIGURA 2 Superficie de respuesta, y contorno en el modelo cuadrático. 

Los cambios observados son representativos de los intervalos del sistema de estudio e indican que, en condiciones óptimas, los frutos tratados tardan alrededor de cuatro días en perder el 10% de su calidad en comparación con los controles. La curvatura hacia arriba del modelo, infiere que el valor máximo obtenido no es absoluto y se podrían encontrar otras áreas con mejor comportamiento de respuesta, al aumentar la dosis de UV-C. Esto implica que la vida poscosecha de la fresa podría extenderse a dosis más altas de UV-C y temperaturas más bajas.

Varias causas se atribuyen al retraso de la senescencia inducida por UV-C, entre ellas se encuentran compuestos denominados fenilpropanoides, que evitan la acción directa de los microorganismos sobre el parénquima celular (Liu et al., 2018). Otros compuestos bioactivos implicados son las fitoalexinas y poliaminas que provocan la inactivación de enzimas que ablandan los tejidos del fruto, generando mecanismos que pueden ralentizar su senescencia (Severo et al., 2015). Causalmente, existen varios mecanismos que describen la acción de UV-C sobre los sistemas biológicos que a su vez pueden retrasar el daño por frío y la pudrición blanda de la fruta causada por microorganismos (Formica et al., 2017; Petrielli et al., 2019).

Se ha demostrado que la UV-C genera mutaciones en la molécula de ADN de los microorganismos al inhibir directamente el crecimiento microbiano, pero a la vez también estimula ciertas regiones genómicas de la fruta (Pombo et al., 2011). Esta regiones codifican a enzimas que ralentizan la senescencia de frutos (Urban et al., 2016). Por otra parte, existen componentes de la membrana (fosfolípidos, glicolípidos, proteínas y ligninas) que son sensibles al rango ultravioleta de onda corta, donde absorben energía promoviendo cambios metabólicos permanentes. En estas condiciones de las paredes celulares del fruto se refuerzan, ofreciendo mayor firmeza (Ortiz et al., 2019).

El efecto por frío también inciden en el retraso del metabolismo del fruto (Andrade et al., 2013). A medida que baja la temperatura, se inhibe el crecimiento microbiano evitando así la contaminación de la fruta. Las bajas temperaturas también regulan los procesos respiratorios que influyen directamente en la maduración (Liao et al., 2016), retrasando el deterioro del fruto y el proceso de senescencia (Cote et al., 2013).

En este estudio, el efecto combinado de las bajas temperaturas y la radiación UV indujo cambios favorables en la vida poscosecha de la fresa. La adecuada combinación de los factores de estudio probablemente indujeron un mecanismo en cascada sobre el tejido vegetal, que condujo a la prolongación de la vida poscosecha de la fresa (Formica et al., 2017).

CONCLUSIONES

  • El diseño del central compuesto resultó ser una buena herramienta para evaluar los efectos e interacciones de la dosis de UV-C, la temperatura y el tiempo, en la vida poscosecha de Fragaria vesca.

  • El modelo empírico obtenido fue estadísticamente significativo y mostró una buena concordancia entre los valores experimentales y predichos, obteniéndose una respuesta máxima de 4 días por encima de los controles.

  • El modelo indica que se podría encontrar una mejor respuesta aumentando la dosis de UV-C.

  • Las aplicaciones de este trabajo enfatizan la importancia del efecto combinado de UV-C y bajas temperaturas en la vida poscosecha de la fresa.

REFERENCES

ALLENDE, A.; MARÍN, A.; BUENDÍA, B.; TOMÁS, B.F.; GIL, M.I.: ¨Impact of combined postharvest treatments (UV-C light, gaseous O3, superatmospheric O2 and high CO2) on health promoting compounds and shelf-life of strawberries¨, [en línea] Postharvest Biology and Technology, ISSN-0925-5214, DOI-https://dx.doi.org/10.1016/j.postharvbio.2007.05.007, 46(3): 201-211, 2007. [ Links ]

ANDRADE, C.M.J.; MORENO, G.C.; CONCELLÓN, A.: ¨Efecto hormético de la radiación UV-C sobre el desarrollo de Rhizopus y Phytophthora en naranjilla (Solanum quitoense)¨, [en línea] Revista Iberoamericana de Tecnología Postcosecha, ISSN-1665-0204, DOI-https://dx.doi.org/10.1016/j.foodchem.2014.03.120, 14(1): 64-70, 2013. [ Links ]

BHATTACHARJEE, P.; DEY, V.; MANDAL, U.K.: ¨Risk assessment by failure mode and effects analysis (FMEA) using an interval number based logistic regression model¨, [en línea] Safety Science, ISSN-0925-7535, DOI-https://dx.doi.org/10.1016/j.ssci.2020.104967, 132, 2020. [ Links ]

CHEN, C.R.; RAMASWAMY, H.S.: ¨Color and texture change kinetics in ripening bananas¨, [en línea] LWT-food science and technology, ISSN-0023-6438, DOI-https://dx.doi.org/10.1006/fstl.2001.0875, 35(5): 415-419, 2002. [ Links ]

COTE, S.; RODONI, L.; MICELI, E.; CONCELLÓN, A.; CIVELLO, P.M.; VICENTE, A.R.: ¨Effect of radiation intensity on the outcome of postharvest UV-C treatments¨, [en línea] Postharvest Biology and Technology, ISSN-0925-5214, DOI-https://dx.doi.org/10.1016/j.postharvbio.2013.03.009, 83: 83-89, 2013. [ Links ]

DÍAZ, P.M.; CARREÑO, O.Á.; SALINAS, A.J.-A.; CALLEJÓN, F.Á.-J.: ¨Application of Logistic Regression Models for the Marketability of Cucumber Cultivars¨, [en línea] Agronomy, 9(1): 17, 2019. Disponible en:https://www.mdpi.com/2073-4395/9/1/17Links ]

FORGES, M.; VÀSQUEZ, H.; CHARLES, F.; SARI, D.C.; URBAN, L.; LIZZI, Y.; BARDIN, M.; AARROUF, J.: ¨Impact of UV-C radiation on the sensitivity of three strawberry plant cultivars (Fragaria x ananassa) against Botrytis cinerea¨, [en línea] Scientia Horticulturae, ISSN-0304-4238, DOI-https://dx.doi.org/10.1016/j.scienta.2018.06.063, 240: 603-613, 2018. [ Links ]

FORMICA, O.A.C.; MARTÍNEZ, H.G.B.; DÍAZ, L.V.; ARTÉS, F.; ARTÉS, H.F.: ¨Use of postharvest UV-B and UV-C radiation treatments to revalorize broccoli byproducts and edible florets¨, [en línea] Innovative Food Science & Emerging Technologies, ISSN-1466-8564, DOI-https://dx.doi.org/10.1016/j.ifset.2017.07.036, 43: 77-83, 2017. [ Links ]

FU, B.; LABUZA, T.P.: ¨Shelf-life prediction: theory and application¨, [en línea] Food Control, ISSN-0956-7135, DOI-https://dx.doi.org/10.1016/0956-7135(93)90298-3, 4(3): 125-133, 1993. [ Links ]

GACULA JR, M.C.: ¨El diseño de experimentos para el estudio de la vida útil¨, [en línea] Journal of Food Science, ISSN-0022-1147, DOI-: https://dx.doi.org/10.1111/j.1365-2621.1975.tb02211.x, 40(2): 399-403, 1975. [ Links ]

GOGO, E.; FÖRSTER, N.; DANNEHL, D.; FROMMHERZ, L.; TRIERWEILER, B.; OPIYO, A.; ULRICHS, C.; HUYSKENS-KEIL, S.: ¨Postharvest UV-C application to improve health promoting secondary plant compound pattern in vegetable amaranth¨, [en línea] Innovative Food Science & Emerging Technologies, ISSN-1466-8564, DOI-https://dx.doi.org/10.1016/j.ifset.2018.01.002, 45: 426-437, 2018. [ Links ]

HAKGUDER, T.B.; UNLUTURK, S.: ¨Effect of postharvest UV-C treatment on the microbial quality of “Şalak” apricot¨, [en línea] Scientia Horticulturae, ISSN-0304-4238, DOI-https://dx.doi.org/10.1016/j.scienta.2018.02.012, 233: 370-377, 2018. [ Links ]

IDZWANA, M.I.N.; CHOU, K.S.; SHAH, R.M.; SOH, N.C.: ¨The Effect Of Ultraviolet Light Treatment In Extend Shelf Life And Preserve The Quality of Strawberry (Fragaria x ananassa) cv. Festival¨, [en línea] International Journal on Food, Agriculture and Natural Resources, ISSN-2722-4066, DOI-https://dx.doi.org/10.46676/ij-fanres.v1i1.4, 1(1): 15-18, 2020. [ Links ]

IMAIZUMI, T.; YAMAUCHI, M.; SEKIYA, M.; ALONSO, Y.; TANAKA, F.: ¨Responses of phytonutrients and tissue condition in persimmon and cucumber to postharvest UV-C irradiation¨, [en línea] Postharvest Biology and Technology, ISSN-0925-5214, DOI-https://dx.doi.org/10.1016/j.postharvbio.2018.06.003, 145: 33-40, 2018. [ Links ]

JIN, P.; WANG, H.; ZHANG, Y.; HUANG, Y.; WANG, L.; ZHENG, Y.: ¨UV-C enhances resistance against gray mold decay caused by Botrytis cinerea in strawberry fruit¨, [en línea] Scientia Horticulturae, ISSN-0304-4238, DOI-https://dx.doi.org/10.1016/j.scienta.2017.06.062, 225: 106-111, 2017. [ Links ]

KIM, J.Y.; KIM, H.J.; LIM, G.O.; JANG, S.A.; SONG, K.B.: ¨The effects of aqueous chlorine dioxide or fumaric acid treatment combined with UV-C on postharvest quality of ‘Maehyang’strawberries¨, [en línea] Postharvest Biology and Technology, ISSN-0925-5214, DOI-https://dx.doi.org/10.1016/j.postharvbio.2010.01.013, 56(3): 254-256, 2010. [ Links ]

LIAO, C.; LIU, X.; GAO, A.; ZHAO, A.; HU, J.; LI, B.: ¨Maintaining postharvest qualities of three leaf vegetables to enhance their shelf lives by multiple ultraviolet-C treatment¨, [en línea] LWT-Food Science and Technology, ISSN-0023-6438, DOI-https://dx.doi.org/10.1016/j.lwt.2016.05.029, 73: 1-5, 2016. [ Links ]

LIU, C.; ZHENG, H.; SHENG, K.; LIU, W.; ZHENG, L.: ¨Effects of postharvest UV-C irradiation on phenolic acids, flavonoids, and key phenylpropanoid pathway genes in tomato fruit¨, [en línea] Scientia Horticulturae, ISSN-0304-4238, DOI-https://dx.doi.org/10.1016/j.scienta.2018.06.075, 241: 107-114, 2018. [ Links ]

LU, Y.; DONG, W.; ALCAZAR, J.; YANG, T.; LUO, Y.; WANG, Q.; CHEN, P.: ¨Effect of preharvest CaCl2 spray and postharvest UV-B radiation on storage quality of broccoli microgreens, a richer source of glucosinolates¨, [en línea] Journal of Food Composition and Analysis, ISSN-0889-1575, DOI-https://dx.doi.org/10.1016/j.jfca.2017.12.035, 67: 55-62, 2018. [ Links ]

MARQUENIE, D.; MICHIELS, C.W.; GEERAERD, A.H.; SCHENK, A.; SOONTJENS, C.; VAN IMPE, J.F.; NICOLAI, B.M.: ¨Using survival analysis to investigate the effect of UV-C and heat treatment on storage rot of strawberry and sweet cherry¨, [en línea] International Journal of Food Microbiology, ISSN-0168-1605, DOI-https://dx.doi.org/10.1016/S0168-1605(01)00648-1, 73(2-3): 187-196, 2002. [ Links ]

MARTIN, G.P.; SPERRIN, M.; SNELL, K.I.E.; BUCHAN, I.; RILEY, R.D.: ¨Clinical prediction models to predict the risk of multiple binary outcomes: a comparison of approaches¨, [en línea] Statistics in Medicine, ISSN-0277-6715, DOI-https://dx.doi.org/10.1007/s40098-021-00520-z, 40(2): 498-517, 2021. [ Links ]

MONTGOMERY, D.C.: Diseño y Análisis de experimentos, Ed. Limusa Wyley, segunda ed., México, 2010. [ Links ]

MORENO, G.C.; ANDRADE, C.M.J.; TERÁN, G.A.; TÚQUERES, U.A.; CONCELLÓN, A.: ¨Efecto del uso combinado de radiación UV-C y atmósfera modificada sobre el tiempo de vida útil de mora de Castilla (Rubus glaucus) sin espinas¨, Revista Iberoamericana de Tecnología Postcosecha, ISSN-1665-0204, 17(1), 2016. [ Links ]

ORTIZ, A.C.; RODONI, M.L.; DARRÉ, M.; ORTIZ, M.C.; CIVELLO, P.M.; VICENTE, A.R.: ¨Cyclic low dose UV-C treatments retain strawberry fruit quality more effectively than conventional pre-storage single high fluence applications¨, [en línea] LWT-Food Science and Technology, ISSN-0023-6438, DOI-https://dx.doi.org/10.1016/j.lwt.2018.02.050, 92: 304-311, 2018. [ Links ]

ORTIZ, O.L.C.; ORTIZ, C.M.; DARRÉ, M.; RODONI, L.M.; CIVELLO, P.M.; VICENTE, A.R.: ¨Role of UV-C irradiation scheme on cell wall disassembly and surface mechanical properties in strawberry fruit¨, [en línea] Postharvest Biology and Technology, ISSN-0925-5214, DOI-https://dx.doi.org/10.1016/j.postharvbio.2019.01.002, 150: 122-128, 2019. [ Links ]

PETRIELLI, P.G.; USBERTI, C.Z.F.; ALVES, M.R.: ¨Effects of postharvest application of UV-C radiation on the control of microorganisms and maintenance of quality in strawberries¨, [en línea] Revista dos Trabalhos de Iniciação Científica da UNICAMP, ISSN-2596-1969, DOI-https://dx.doi.org/10.20396/revpibic262018489, (26), 2019. [ Links ]

POMBO, M.A.; ROSLI, H.G.; MARTÍNEZ, G.A.; CIVELLO, P.M.: ¨UV-C treatment affects the expression and activity of defense genes in strawberry fruit (Fragaria× ananassa, Duch)¨, [en línea] Postharvest biology and technology, ISSN-0925-5214, DOI-https://dx.doi.org/10.1016/j.postharvbio.2010.08.003, 59(1): 94-102, 2011. [ Links ]

SARI, K.L.; SETHA, S.; NARADISORN, M.: ¨Effect of UV-C irradiation on postharvest quality of ‘Phulae’pineapple¨, [en línea] Scientia Horticulturae, ISSN-0304-4238, DOI-https://dx.doi.org/10.1016/j.scienta.2016.09.049, 213: 314-320, 2016. [ Links ]

SEVERO, J.; DE OLIVEIRA, I.R.; TIECHER, A.B.; CHAVES, F.C.; ROMBALDI, C.V.: ¨Postharvest UV-C treatment increases bioactive, ester volatile compounds and a putative allergenic protein in strawberry¨, [en línea] LWT-Food Science and Technology, ISSN-0023-6438, DOI-https://dx.doi.org/10.1016/j.lwt.2015.06.041, 64(2): 685-692, 2015. [ Links ]

URBAN, L.; CHARLES, F.; DE MIRANDA, A.M.R.; AARROUF, J.: ¨Understanding the physiological effects of UV-C light and exploiting its agronomic potential before and after harvest¨, [en línea] Plant Physiology and Biochemistry, ISSN-0981-9428, DOI-https://dx.doi.org/10.1016/j.plaphy.2016.04.004, 105: 1-11, 2016. [ Links ]

XU, Y.; CHARLES, M.T.; LUO, Z.; MIMEE, B.; TONG, Z.; VÉRONNEAU, P.; AGUILERA, D.A.; ROLLAND, D.: ¨Ultraviolet‐C priming of strawberry leaves against subsequent Mycosphaerella fragariae infection involves the action of reactive oxygen species, plant hormones, and terpenes¨, [en línea] Plant, cell & environment, ISSN-0140-7791, DOI-https://dx.doi.org/10.1111/pce.13491, 42(3): 815-831, 2019. [ Links ]

YANG, Z.; CAO, S.; SU, X.; JIANG, Y.: ¨Respiratory activity and mitochondrial membrane associated with fruit senescence in postharvest peaches in response to UV-C treatment¨, [en línea] Food Chemistry, ISSN-0308-8146, DOI-https://dx.doi.org/10.1016/j.foodchem.2014.03.120, 161: 16-21, 2014. [ Links ]

Recibido: 23 de Enero de 2021; Aprobado: 20 de Septiembre de 2021

*Author for correspondence: Tania María Guzmán-Armenteros, e-mail: tania.guzman@ute.edu.ec

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