Introducción
El nogal pecanero (Carya illinoinensis) produce uno de los frutos secos más importantes en el mundo (Zhang, Peng y Li, 2015). La superficie cosechada de este cultivo ha mostrado tendencia positiva por los principales países productores del mundo (China, Irán, Estados Unidos, Turquía y México) con rango entre 96 909 y 390 924 ha (FAO, 2018; Cruz-Álvarez et al., 2020). México es el cuarto productor mundial de nueces de nogal pecanero con una producción de 164 652 toneladas y sus principales estados productores son Chihuahua, Coahuila, Durango, Nuevo León y Sonora (SIAP, 2021). Sin embargo, los suelos en estas entidades se caracterizan por tener un alto contenido de carbonatos y pH alcalino, lo que limita la biodisponibilidad de algunos nutrimentos, especialmente los micronutrimentos (Vargas-Piedra y Arreola, 2008; Hernández-López et al., 2020). El Zinc está disponible en suelos con valores de pH de 5-6 unidades. En pH más alto forma compuestos escasamente solubles (Castillo-González et al., 2018).
El cultivo del nogal demanda altos suministros de Zn (Wood y Payne, 1997; Hernández -López et al., 2020). Este micronutriente en el nogal participa de manera importante en el crecimiento, desarrollo, metabolismo y la biosíntesis de los componentes de la almendra con propiedades biocéuticas (Wang et al.,2020). La consecuencia de una deficiencia severa de este micronutriente causa una reducción de hasta un 57% de la producción (Castillo-González et al., 2019). Por eso, el manejo de la nutrición es de suma importancia para obtener altos rendimientos (Hernández-López et al., 2020).
El desarrollo de la nanotecnología en la agricultura se ha incrementado a nivel mundial en el siglo veintiuno (Shojaei et al., 2019) y se prevé que esta innovación pueda proporcionar soluciones sostenibles, al reemplazar los fertilizantes a granel tradicionales con nanopartículas que dispongan propiedades superiores (Achari y Kowshik, 2018). Las nanopartículas de diferentes óxidos metálicos pueden desempeñar un papel importante para promover el crecimiento y el rendimiento de las plantas (Sabir, Arshad y Chaundhari, 2014), entre estos materiales, ha habido un creciente interés en la aplicación de nanopartículas de óxido de zinc (ZnO) (Dimkpa, White, Elmer y Gardea, 2017; Rizwan et al., 2019; Ali et al., 2019).
Las nanopartículas están siendo estudiadas globalmente por su potencial agrícola como promotores de crecimiento, nanofertilizantes y antimicrobiales (Méndez-Arguello et al., 2016). Estos nanomateriales podrían ser una posible alternativa a los fertilizantes, y para superar los problemas de deficiencia en el suelo debido a la falta de disponibilidad de Zn (Sabir et al., 2020). Aunque se ha informado el efecto benéfico de las nanopartículas de ZnO en cultivos como el café (Cof fea arabica L.) (Rossi, Fadenia, Sharifan, Ma y Lombardini, 2019), chile habanero (Capsicum chinense Jacq.) (García-López et al., 2018), olivo (Olea europaea L.) (Genaidy, Abd-Alhamid, Hassan, Hassan y Hagagg, 2020), y tomate (Solanum lycopersicum L.) (Faizan, Faraz y Hayat, 2020); no se han publicado estudios que describan la interacción de este nanomaterial en el cultivo del nogal pecanero. Por lo anterior, el objetivo fue evaluar el efecto de las nanopartículas como fuente de fertilización foliar a los árboles de nogal pecanero y su efecto en algunas propiedades bioquímicas del fruto.
Materiales y Métodos
Descripción del área de estudio
El estudio se realizó en una huerta ubicada en el ejido Venecia del municipio de Gómez Palacio, Durango, México (25.753611 N y 103.351944 O). En esta área el clima es árido, con escasas lluvias durante todo el año. Presenta una precipitación media anual de 224.6 mm y 38% de humedad relativa. La temperatura oscila entre los 28 y 40 °C, pero puede alcanzar hasta 48 °C en verano y -8 °C en invierno. La temperatura media anual es de 21.11 °C (Vargas-González, Álvarez, Guigón, Cano y García, 2019). El experimento se estableció en un suelo grupo Xerosol con las siguientes características: textura franca arcillo-arenoso (54.4% arena, 22% limo y 23.6% arcilla), pH de 7.8, 1.07% de materia orgánica y 1.0 dS m-1 de conductividad eléctrica.
Manejo de la huerta
Durante un año se evaluaron árboles de nogal variedad Western de 23 años de edad. Los árboles utilizados no recibieron ningún tratamiento previo de Zn. El riego de la huerta fue por gravedad, con cuatro riegos anuales con una lámina de riego total de 120 cm al año. Se realizó una fertilización de suelo con la fórmula (120-60-00) usando como fuentes de nitrógeno y fosforo, urea (46% N) y el fosfato monoamónico (12% N y 60 P2O5).
Tratamientos y aplicación de nanopartículas de ZnO
Las nanopartículas de ZnO utilizadas se obtuvieron en el Centro de Investigación de Química Aplicada, Departamento de Materiales Avanzados, Saltillo, México. La morfología y caracterización estructural del nanomaterial utilizado en este estudio fue reportado previamente por Betancourt-Galindo, Berlanga, Puente, Rodríguez y Sánchez (2010). Las nanopartículas usadas fueron predominantemente de forma hexagonal con un tamaño promedio de 60 nanómetros.
Se prepararon soluciones madre agregando las siguientes concentraciones totales de sulfato de zinc (ZnSO4) y nanopartículas de óxido de zinc (ZnO): T1 = control 0, T2 = 4000 (ZnSO4), T3 = 2000 (nps ZnO), T4 = 4000 (nps ZnO) mg L-1. Las nanopartículas se dispersaron por un sonicador (SONICS modelo VC505). Para su posterior disolución proporcional en 5 L aplicados en aspersiones por árbol. Al no existir reportes previos de dosis aplicadas de nanopartículas en nogal se tomó como referencia las usadas en el árbol de granada por Davarpanah, Tehranifar, Davarynejad, Abadia y Khorasani (2016).
Se realizaron dos aplicaciones en la temporada, una en la etapa de crecimiento vegetativo y otra en pleno llenado de almendra, con una bomba de aspersión motorizada marca Swissmex® AM162.
Rendimiento, número de nueces kg-1, largo y ancho de fruto
La cosecha se realizó de manera manual durante la cuarta semana de octubre del año 2019. Se recogieron las nueces para retirar el ruezno y luego proceder al pesado con una báscula colgante de resorte (Nuevo León®)para obtener el rendimiento en kg árbol-1. La variable de número de nueces se realizó recolectando un kg de nuez y contando el número de nueces presentes (Sánchez et al., 2009). Para medir largo y ancho de la nuez se utilizó un vernier milimétrico electrónico (Leidsany®) evaluándose 20 nueces por árbol.
Asimilación de Zn en hojas
Después del mes de cada aplicación, se realizó un muestreo de hojas para su análisis. Para ello, de cada árbol se seleccionaron 20 pares de foliolos sanos de los cuatro puntos cardinales, ubicados en la parte media del dosel del árbol (Ojeda-Barrios et al., 2014). Posteriormente, las muestras fueron lavadas con agua común para continuar con un enjuague en ácido clorhídrico al 0.3% para finalizar con un enjuague en agua desionizada. Las muestras fueron secadas a 65 °C en una estufa (Heratherm TM VCA 230, Thermo Scientific TM). Las muestras se homogeneizaron en un molino (Thomas Scientific®) con malla de 0.25 mm. La concentración de Zn en hojas fue medida usando la metodología de diseño de Moore y Chapman (1986), el cual consistió en 1 g de muestra seca y molida, se agregó ácido nítrico y ácido perclórico en una proporción 2:1 para realizar una digestión acida durante 6 h resultando una solución transparente e incolora. El volumen de la muestra se ajustó a 100 mL con agua destilada. Se utilizaron las soluciones estándar de 10, 20, 40, 80 y 160 mg L-1 de Zn con un estándar de referencia marca Perkin Elmer®. Se trazó la curva estándar y se procedió a medir su concentración con un espectrofotómetro de absorción atómica (Perkin Elmer® Analyst 700).
Perfil de ácidos grasos
El perfil de ácidos grasos se determinó mediante cromatografía de gases, la extracción de estos ácidos se realizó en dos fases. En la primera fase el método utilizado para la sustracción de la fracción lipídica de las muestras fue el método de Folch, Lees y Sloane (1957) utilizando cloroformo y metanol como solventes proporción 2:1 (v/v). En la segunda fase la metilación de ácidos grasos fue de acuerdo al método No. 969.33 descrito por la AOAC (1998). Se extrajo 1 µL del extracto final para su inyección en el cromatógrafo de gases Agilent® modelo 7820, equipado con un detector de ionización de flama, se empleó una columna TG-WAXMS® 30 m × 0.32 mm × 0.25 µm (Omega wax 320) marca Supelco. La temperatura del inyector y detector fue programada a 260 °C por 40 minutos empleando como gas acarreador Helio 3 mL min-1 para la separación y cuantificación de los ácidos grasos se empleó una mezcla de 37 ácidos grasos de metil esteres de C4-C24 marca Supelco como estándar externo. Los resultados se cuantificaron por el método de estandarización empleando el área bajo la curva de los picos de los ácidos grasos identificados.
Determinación de proteína cruda, grasa y humedad
La determinación del contenido de proteína cruda, grasa y humedad fue con el método descrito por la AOAC (1998). Para cuantificar el porcentaje de proteína cruda se utilizó el método Kjeldahl (988.05) en un micro digestor Kjeldahl marca Labconco® modelo 65 000. Posteriormente para convertir el porcentaje de nitrógeno a porcentaje de proteína se aplicó un factor de corrección de 5.3 (Álvarez, Urrea y De la Rosa, 2018). El contenido de grasa se determinó por el método Soxleth (920.39) con solvente extracto etéreo, utilizando seis horas como tiempo de extracción y el porcentaje de humedad por el método de secado (920.39), utilizando una estufa marca Yamato® modelo Constant Temperature Ove DKN602C de aire forzado con una temperatura de 65-80 °C por un tiempo de 24 horas.
Diseño experimental y análisis estadístico
El diseño experimental empleado fue bloques al azar con cuatro tratamientos y cuatro repeticiones, dos árboles por repetición, de tal forma que incluyó un total de 32 árboles en el experimento. Los datos fueron analizados mediante un ANOVA usando SAS 9.0 (SAS Institute, Cary, NC), y una prueba de comparación de medias por Tukey (P ≤ 0.05).
Resultados y Discusión
Rendimiento
Los resultados para rendimiento fueron estadísticamente significativos (P < 0.0001), se encontró que este fue superior en los árboles con las aplicaciones (Cuadro 1). El tratamiento 2 (4 000 mg L-1 ZnSO4) mostró 44.5 kg árbol-1 mientras que los tratamientos 3 y 4 (2000 y 4000 mg L-1 nps ZnO) presentaron valores de 48.62 y 57.62 kg árbol-1, respectivamente. Castillo-González et al. (2019) mencionan la deficiencia severa de Zn en arboles de nogal como factor que causa la disminución de rendimiento en un 57%. Los resultados coinciden con lo reportado por diversos autores donde declaran que las nanopartículas tienen un efecto en el aumento del rendimiento en diversos cultivos. Davarpanah et al. (2016) afirman que las nanopartículas de Zn y B tuvieron efecto positivo sobre el rendimiento y calidad de Punica granatum cv. Ardestani L. Mekawy (2021) informa de un incremento en el rendimiento bruto total en Vitis vinífera L. sin semilla con la dosis de 240 mg L-1 de nps-ZnO. García-López et al. (2018) concluyeron que el uso de nanopartículas de ZnO podría emplearse en la producción de Capsicum chinense Jacq. para mejorar el rendimiento del fruto. Amiri, Fallahi y Safi-Songhorabad (2014) realizaron aplicaciones de Zn en Malus encontrando un aumento en el rendimiento y peso del fruto.
Tratamiento | Rendimiento | Número de nueces kg-1 | Largo | Ancho |
Unidades | kg árbol-1 | - - - - - - - cm - - - - - - - - | ||
T1 | 27.00±8.21b | 201.50±7.84a | 3.83±0.07a | 2.08±0.03a |
T2 | 44.50±8.50b | 216.50±17.07a | 3.65±0.08b | 2.05±0.02a |
T3 | 48.62±8.19ab | 191.63±7.85a | 3.80±0.09a | 2.04±0.02a |
T4 | 57.62±8.78a | 199.50±5.71a | 3.83±0.12a | 2.06±0.02a |
Significancia | ** | NS | * | NS |
Cada valor es la media (n=32) ± desviación estándar (DE) de las muestras de los tratamientos. Las mismas letras en la misma columna indicaron que no hay diferencia significativa según la prueba de Tukey al nivel del 5% (P < 0.05).
Each value is the mean (n=32) ± standard deviation (SD) of treatment samples. The same letters in the same column indicated no significant difference according to Tukey’s test at the 5% level (P < 0.05).
Largo y ancho de fruto
Se observaron diferencias significativas en el largo del fruto (P = 0.003), (Cuadro 1). El tratamiento 2 (4000 mg L-1 ZnSO4) fue inferior con un valor de 3.65 cm. En la variable ancho del fruto no se detectaron diferencias entre tratamientos. Estos resultados son similares en el ancho del fruto, pero diferentes en el largo de acuerdo a los datos publicados por Vargas-Piedra y Arreola (2008). Estos autores concluyen que la fertilización con diferentes nutrientes no ejerce efecto alguno sobre estas variables.
Número de nueces por kilogramo (nueces kg-1)
No se encontraron diferencias significativas (P > 0.05) para la variable número de nueces por kilogramo (Cuadro 1). De acuerdo con la NMX-F f-084- SCFI-2009, los valores encontrados a excepción del tratamiento 2 (4000 mg L-1 ZnSO4), corresponden al número promedio de nuez (171 a 210 nueces kg-1). Estos resultados son similares a los reportados por Ojeda-Barrios, Hernández, Martínez, Núñez y Perea (2009) donde la aplicación de quelatos de Zn no tuvo ningún efecto en esta variable y contrastan a las diferencias significativas reportados por Cruz-Álvarez et al., (2020) con relación a los diversos tratamientos de fertilización nitrogenada.
Concentración foliar de Zn
La concentración de Zn en hoja mostró diferencias altamente significativas (P < 0.0001) para la primera y segunda aplicación. El tratamiento 4 (4000 mg L-1 nps ZnO) presentó mayor aumento en el contenido de Zn, con una concentración de 29.94 mg kg-1 en la primera aplicación y 45.45 mg kg-1 para la segunda aplicación (Figura 1). Este tratamiento 4, que estadísticamente fue igual en las dos aplicaciones al tratamiento 2 (4 000 mg L-1 ZnSO4), con una concentración de 26.76 mg kg-1 en la primera aplicación y 43.39 mg kg-1 para la segunda. Con las dosis evaluadas y las dos aplicaciones llevadas a cabo no se logró llegar a concentraciones superiores de 50 mg kg-1, límite mencionado como umbral de deficiencia de Zn de acuerdo a los estándares nutricionales señalados por Medina y Chávez (1999). Estudios realizados por diversos autores mencionan la efectividad como fertilizante de las nanopartículas en el incremento de este micronutriente en plantas. Rossi et al. (2019) mencionan que la aplicación de nanopartículas de Zn en menores cantidades que las aplicadas con sulfato de zinc (ZnSO4), lograron incrementar el contenido de este metal en plantas de Cof fea arabica L. Al respecto, Davarpanah et al. (2016), encontró que diversas dosis de nps de Zn aplicadas a huertas de Punica granatum cv. Ardestani L. aumentaban significativamente el contenido de Zn en sus hojas.
Ácidos grasos
El Cuadro 2, muestra el contenido relativo de los principales ácidos grasos saturados (C16:0) y (C18:0) e insaturados (C18:1, C18:2 y C18:3), así como sus trazas. En relación a los ácidos grasos saturados con mayor porcentaje encontrados en las muestras, C16:0 mostró resultados estadísticamente significativos (P = 0.026), obteniendo los porcentajes más altos (9.37% y 9.21%) en los tratamientos fertilizados con nanopartículas de ZnO (T3 y T4). De manera similar, la respuesta a los tratamientos con nanopartículas aumentó significativamente (P < 0.001) el contenido de C18:0 con porcentajes de 3.49 y 3.88%, respectivamente.
De manera inversa, los tratamientos con los nanomateriales mostraron una disminución en el contenido de grasas insaturadas (Cuadro 2). El efecto de los tratamientos 3 y 4, redujeron significativamente (P = 0.011) el ácido graso C18:1 presente en cantidades mayores en las muestras analizadas, el contenido relativo de C18:3 mostro la misma tendencia con una reducción altamente significativa (P < 0.001) para los mismos tratamientos. El contenido relativo de C18:2, no mostró alteración con respecto a los tratamientos.
Tratamiento | Principales ácidos grasos | Trazas | ||||||
C16:0 | C18:0 | C18:1 | C18:2 | C18:3 | SFA | MUFA | PUFA | |
T1 | 8.57 ± 1.38 ab | 2.49 ± 0.40 b | 52.56 ± 4.09 a | 32.08 ± 3.91 a | 1.73 ± 0.30 a | 1.08 ± 0.39 a | 0.56 ± 0.25 a | 0.84±0.47 a |
T2 | 7.67 ± 1.61 b | 2.61 ± 0.75 b | 51.82 ± 2.68 a | 32.87 ± 4.06 a | 1.93 ± 0.46 a | 0.90 ± 0.45 a | 0.77 ± 0.53 a | 1.22±0.15 a |
T3 | 9.37 ± 0.77 a | 3.49 ± 1.47 a | 48.26 ± 3.92 b | 35.13 ± 5.26 a | 1.30 ± 0.17 b | 0.81 ± 0.38 a | 0.77 ± 0.27 a | 0.78±0.24 a |
T4 | 9.21 ± 2.48 ab | 3.88 ± 1.27 a | 51.58 ± 2.73 ab | 31.85 ± 4.55 a | 1.27 ± 0.29 b | 0.82 ± 0.37 a | 0.71 ± 0.35 a | 0.57±0.39 a |
Significancia | * | ** | * | NS | ** | NS | NS | NS |
Cada valor es la media (n=32) ± desviación estándar (DE) de las muestras de los tratamientos por duplicado. Las mismas letras en la misma columna indicaron que no hay diferencia significativa según la prueba de Tukey al nivel del 5% (P <0.05).
Each value is the mean (n=32) ± standard deviation (SD) of duplicate treatment samples. The same letters in the same column indicated no significant difference according to Tukey’s test at the 5% level (P < 0.05).
En los contenidos de las trazas de ácidos grasos saturados (SFA), ácidos grasos monoinsaturados (MUFA) y ácidos grasos poliinsaturados (PUFA) (Cuadro 2), no se encontró diferencia significativa entre tratamientos.
Aunque los porcentajes para PUFA/SFA, MUFA/SFA y UFA/SFA (Figura 2) disminuyeron significativamente en los tratamientos 3 y 4 (2 000 y 4 000 mg L-1 nps ZnO).
Diversos autores mencionan la modificación de los ácidos grasos como efecto del uso de nanomateriales, debido al efecto oxidativo inducido. Fazelian, Yousefzadi y Movafeghi (2020) mencionan en una evaluación con aplicación de diversos nanomateriales en microalgas verdes Nannochloropsis oculata que las nanopartículas de ZnO fueron las que incrementaron el contenido de grasas saturadas en comparación con los otros tratamientos, destacan un mayor porcentaje en el contenido de C16:0. En condiciones de estrés, los ácidos grasos no saturados se convierten en ácidos grasos saturados; en un estudio en Arachis hypogaea L. las nps de Fe2O3 mostraron una alteración en el porcentaje de C16:0 (Rui et al., 2018).
Yuan, He, Huang, Hua y Daniel (2016) encontraron un aumento en las grasas saturadas y una reducción en las grasas poliinsaturadas en Arabidopsis thaliana, atribuyen lo anterior a las acumulaciones significativas de superóxidos radicales, ya que los PUFA son altamente susceptibles al ataque oxidativo. Huang et al., (2019), mostraron una reducción estadísticamente significativa en la proporción de ácido linolénico en las nueces pecaneras “occidentales” con la aplicación de pulverizaciones de ZnSO4 al 0.4% para hojas o ruezno (1.1% de ácido linolénico) en comparación con un control tratado con agua purificada (1.4% de ácido linolénico). En nuestro trabajo la alteración a los ácidos grasos en la nuez pecanera es efecto del uso de dosis altas debido al posible estrés oxidativo producido.
Proteína cruda
El porcentaje de proteína cruda en fruto mostró diferencias significativas (P = 0.001), los tratamientos 1 y 2 (tratamiento control y químico de 4000 mg L-1 ZnSO4) presentaron los porcentajes más altos con 11.32 y 11.54%, respectivamente. Los tratamientos 3 y 4 (2000 y 4000 mg L-1 de nps ZnO) mostraron 10.09 y 9.51% (Cuadro 3).
Tratamientos | Proteína cruda | Grasa | Humedad | |
- - - - - - - - - - - - - % - - - - - - - - - - - - - | ||||
T1 | 11.32 ± 0.72 ba | 70.58 ± 2.19 a | 2.38±0.21 a | |
T2 | 11.54 ± 0.83 a | 66.14 ± 2.06 a | 2.74±0.16 a | |
T3 | 10.09 ± 1.02 bc | 72.75 ± 2.10 a | 2.38±0.28 a | |
T4 | 9.51 ± 0.58 c | 69.45 ± 4.21 a | 2.49±0.21 a |
Cada valor es la media (n = 32) ± desviación estándar (DE) de las muestras de los tratamientos. Las mismas letras en la misma columna indicaron que no hay diferencia significativa según la prueba de Tukey al nivel del 5% (P < 0.05).
Each value is the mean (n = 32) ± standard deviation (SD) of treatment samples. The same letters in the same column indicated no significant difference according to Turkey’s test at the 5% level (P < 0.05).
Los resultados anteriores muestran falta de respuesta con el uso de nanopartículas en árboles de nogal. Bandyopadhyay et al. (2015) mostraron resultados semejantes, concluyen que las nanopartículas de ZnO en Medicago sativa L. disminuye el área foliar y la proteína contenida en la hoja comparado con el control. De manera opuesta, las nanopartículas de ZnO presentaron un efecto positivo en el contenido de proteína cruda en Phaseolus vulgaris L. comparado con el control (Marzouk, Abd-Alrahman, El-Tanahy y Hosni-Mahmoud, 2019), y un incremento en el contenido de proteína total en el cultivo de Triticum aestivum L. fertilizado con nanopartículas de ZnO comparados con un control y con ZnO a granel (Ramesh et al., 2014). El Zn aplicado en dosis adecuadas es capaz de aumentar la síntesis de proteínas, pero en dosis altas puede desencadenar fitotoxicidad (Bandyopadhyay et al., 2015). En esta investigación posiblemente ocurrió un desplazamiento de micronutrientes en sitios funcionales debido a la alta acumulación de Zn y como consecuencia una disminución en el contenido de proteína cruda.
Grasa
No se encontró diferencia significativa (P > 0.05) en los porcentajes de grasa en la nuez, los valores oscilaron entre el 66.14 y 72.75% en los tratamientos (Cuadro 3). Sin embargo, Saadatia, Moallemia, Mortazavia y Seyyednejad (2013) reportan que las aplicaciones de Zn y B tienen un efecto positivo en arboles de Olea europea L. al aumentar el contenido de grasa en fruto. De manera similar, Wang et al. (2020) también comprobaron un aumento en el contenido de aceite en fruto de Carya illinoinensis tratada con dosis de Zn.
Conclusiones
Los resultados obtenidos en el presente trabajo, indican que el uso de las nanopartículas de ZnO aplicadas de manera foliar, pueden ser usadas para disminuir la deficiencia de Zn de manera efectiva, aumentando por ende el rendimiento significativamente. La calidad nutraceútica se ve afectada, ya que la influencia de estas nanopartículas aumenta de manera significativa los ácidos grasos saturados y disminuye los ácidos grasos insaturados, además del porcentaje de proteína cruda. Las nanopartículas pueden ser usadas para mejorar el rendimiento y abastecer el contenido de Zn al cultivo, pero la calidad de fruto se ve afectada desde el punto de vista nutricional.