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Investigadores del Campus de Excelencia Internacional en Agroalimentación ceiA3 desarrollan un método basado en la amplificación del ADN de 17 variedades de aceituna de alta calidad con el objetivo de trazar el origen real de los aceites.
Al más puro estilo CSI, un equipo de investigadores del Campus de Excelencia Internacional en Agroalimentación ceiA3 en la Universidad de Córdoba y en el Instituto de agricultura Sostenible del Consejo Superior de Investigaciones Científicas, con la colaboración del Laboratorio de evolución y diversidad biológica de Francia, han logrado diseñar un método basado en técnicas forenses para mejorar el control del origen real del aceite de oliva que se comercializa, poniendo una nueva barrera a las mezclas fraudulentas.
Concretamente, el equipo científico integrado por Gabriel Dorado, Marga Pérez-Jiménez, Guillaume Besnard y Pilar Hernández del ceiA3 ha logrado obtener la huella dactilar de 6 tipos genéticos válidos para 17 variedades de aceituna empleadas en la elaboración de aceite de oliva virgen de alto valor añadido.
"Lo hemos logrado basándonos en estudios previos de secuenciación de genomas de cloroplastos –los orgánulos celulares que se ocupan de la fotosíntesis- y localizando una serie de marcadores moleculares únicos para cada tipo genético", apuntan los expertos.
El estudio del ceiA3 ha logrado localizar un tipo genético muy concreto que sólo está presente en los aceites locales de acebuchinas, procedentes de olivos silvestres y de alto valor organoléptico.
El resultado de su trabajo ha sido publicado en la revista Plos One y servirá de base al diseño de test sencillos que puedan utilizarse para trazar de manera eficaz y rápida el origen de los productos, garantizando así sus propiedades saludables, las que han llevado al aceite de oliva a ser considerado un alimento medicinal por la Agencia de Alimentos y medicamentos (FDA) de los EE UU.
Referencia bibliográfica:
Marga Pérez-Jiménez, Guillaume Besnard, Gabriel Dorado, Pilar Hernandez. "Varietal Tracing of Virgin Olive Oils Based on Plastid DNA Variation Profiling" PLOS ONE DOI: 10.1371/journal.pone.0070507.
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