Modeling of plant tissue culture components using artificial neural networks: a case of actinidia arguta

• Autores: Tomás Ariel Arteta Arteta
• Directores de la Tesis: María Esther Barreal Modroño (dir. tes.), Pedro Pablo Gallego Veigas (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidade de Vigo ( España ) en 2022
• Idioma: inglés
• Tribunal Calificador de la Tesis: José Luis Acebes Arranz (presid.), Nuria Pedrol Bonjoch (secret.), Rogelio Santiago Carabelos (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Biotecnología Avanzada por la Universidad de A Coruña y la Universidad de Vigo
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Inteligencia artificial
  • Ciencias de la vida
    • Biología celular
      • Cultivo de tejidos
    • Biología vegetal (botánica)
      • Fisiología vegetal
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Investigo
• Resumen
  • español

    El kiwi es una planta leñosa originaria de China, perteneciente a la familia Actinidiaceae, del género Actinidia, cuyo fruto es cultivado en casi todos los continentes, y cuya producción ha ido en aumento constante en los últimos 10 años. Comprende 54 especies y 21 variedades, siendo Actinidia chinensis var. deliciosa cv. «Hayward» el más cultivado, exportado y vendido. La especie empleada en esta tesis doctoral es Actinidia arguta (Sieb. et Zucc.) Planch. ex Miq., también llamada «hardy kiwi», «baby kiwi» o kiwiño, caracterizado por poseer un fruto con una piel sin tricomas, lisa y comestible. El tamaño del fruto depende del cultivar, aunque suelen ser pequeños. Esta especie de kiwi es originaria de Asia oriental. Una particularidad del cultivar de kiwiño empleado en esta tesis (Issai) es su carácter monoico, lo cual permite la auto fertilidad. Con el propósito de obtener una gran cantidad de material vegetal de esta especie en un relativamente corto periodo de tiempo, se optó por el empleo de técnicas de micropropagación vegetal, las cuales permiten una rápida propagación clonal de genotipos de interés a partir de explantos. En una primera parte, se evaluará el efecto de reguladores del crecimiento, el medio de cultivo y el subcultivo sobre el número de brotes y la longitud de los mismos empleando redes neuronales artificiales (ANN). En un segundo experimento, se planteará la determinación de los nutrientes minerales clave y la predicción de la mejor combinación de sales para la correcta micropropagación del kiwiño empleando herramientas informáticas como el diseño de experimentos (DoE) y las ANN. Finalizada esta parte, la tesis se centrará en descifrar, mediante neurofuzzy logic, el efecto de los nutrientes minerales y, sobre todo, de las vitaminas, ya que es conocido que estos compuestos orgánicos tienen diversas funciones fisiológicas, aunque su papel en el desarrollo de plantas micropropagadas no está claro y genera controversia. Finalmente, se valorará el efecto de los nutrientes minerales, vitaminas y reguladores del crecimiento vegetal en la micropropagación del kiwiño con el objetivo de descifrar y generar nuevo conocimiento sobre la jerarquía de los componentes del medio de cultivo para la posterior formulación de nuevos medios basales, que permitan mejorar la calidad de plantas leñosas micropropagadas.

  • English

    The kiwifruit is a woody plant native to China, belonging to the Actinidiaceae family, genus Actinidia, whose fruit is cultivated in almost all continents, and whose production has been steadily increasing in the last 10 years. It comprises 54 species and 21 varieties, with Actinidia chinensis var. deliciosa cv. "Hayward" being the most cultivated, exported and sold. The species used in this doctoral thesis is Actinidia arguta (Sieb. et Zucc.) Planch. ex Miq., also called "hardy kiwi", "baby kiwi" or kiwiño, characterised by a fruit with a trichome-free, smooth and edible skin. The size of the fruit depends on the cultivar, although they are usually small. This kiwifruit species originates from East Asia. A special feature of the kiwifruit cultivar used in this thesis (Issai) is its monoecious character, which allows self-fertility. In order to obtain a large amount of plant material of this species in a relatively short period of time, the use of micropropagation techniques was chosen, which allow a rapid clonal propagation of genotypes of interest from explants. In a first part, the effect of plant growth regulators, culture medium and subculture on shoot number and shoot length will be evaluated using artificial neural networks (ANN). In a second experiment, the determination of key mineral nutrients and the prediction of the best combination of salts for the correct micropropagation of kiwifruit will be considered using computer tools such as design of experiments (DoE) and ANNs. Once this part has been completed, the thesis will focus on deciphering, by means of neurofuzzy logic, the effect of mineral nutrients and, above all, vitamins, since it is known that these organic compounds have various physiological functions, although their role in the development of micropropagated plants is unclear and controversial. Finally, the effect of mineral nutrients, vitamins and plant growth regulators on kiwifruit micropropagation will be assessed with the aim of deciphering and generating new knowledge on the hierarchy of the components of the culture medium for the subsequent formulation of new basal media, which will improve the quality of micropropagated woody plants.