Análisis de la fracción gluteninas de alto peso molecular en harinas de trigo infectadas por Fusarium graminearum

LEONEL ORTEGA; NICOLÁS SALINES; ENRIQUE ALBERIONE; TERESA ALCONADA

Rosario

Congreso; XXIII Congreso Latinoamericano de Microbiología; 2016

Asociación Argentina de Microbiología

La calidad del gluten de las harinas de trigo depende de la constitución genética de la planta así como de diversos factores ambientales que producen alteraciones en el mismo. La variación alélica en las fracciones de gluteninas de alto peso molecular (HMW-GS) ha sido especialmente analizada en función de las propiedades físicas de la masa elaborada a partir de las harinas. Entre los factores ambientales, la infección por hongos patógenos puede causar severas modificaciones en el entramado proteico, tanto en la reducción del rendimiento, como en la calidad de los productos elaborados, además del riesgo de contaminación con micotoxinas. El objetivo del presente trabajo fue analizar el cambio en la composición de la fracción HMW-GS en plantas de trigo como resultado de la infección con el patógeno Fusarium graminearum. Diversos genotipos de trigo se cultivaron bajo condiciones a campo bajo telado, los mismos fueron inoculados con suspensiones de conidios de aislamientos con distinto grado de agresividad. A los 21 días después de la inoculación, las espigas se cosecharon, trillaron y caracterizaron fenotípicamente (incidencia, severidad, peso de mil granos e índice ISK ?incidencia, severidad y granos dañados). A partir de las harinas, se obtuvo la fracción de gluteninas por extracción secuencial con isopropanol y solución salina. La composición alélica de la fracción HMW-GS de las muestras fue identificada en geles de poliacrilamida al 8% en condiciones desnaturalizantes (SDS-PAGE). A su vez, las muestras fueron analizadas por cromatografía líquida de alta resolución en fase reversa (RP-HPLC), con detector por arreglo de diodos. A partir de los cromatogramas obtenidos se calculó el área de los picos visualizados con el software Empower Pro. Los datos se interpretaron por análisis de varianza (ANOVA) ?observación de diferencias significativas? y análisis de componentes principales (PCA) ?agrupamientos en los componentes obtenidos?. Entre los distintos tratamientos se observaron diferencias estadísticamente significativas (p