https://hdl.handle.net/11000/539 2026-05-06T09:42:22Z https://hdl.handle.net/11000/39856 Título : Ecosystem drivers of breeding and foraging in an endangered scavenger Autor : Fernández Gómez, María Dolores Resumen : Esta tesis investiga la compleja interacción entre las condiciones ambientales, la disponibilidad de recursos alimenticios y las presiones inducidas por el ser humano en la determinación del éxito reproductivo, el comportamiento de forrajeo y, en consecuencia, la perspectiva de conservación del alimoche canario en peligro de extinción (Neophron percnopterus majorensis). A lo largo de cuatro capítulos complementarios, los datos a largo plazo revelan que tanto los factores naturales como los antropogénicos, como la productividad del ecosistema, la densidad ganadera, los eventos climáticos extremos y la predictibilidad de los recursos alimenticios, interactúan para influir en aspectos clave de la ecología del alimoche, incluyendo el éxito reproductivo (Capítulos I y II), los patrones de movimiento (Capítulos III y IV), el comportamiento de forrajeo (Capítulo IV) y la composición dietética (Capítulo II). En conjunto, los hallazgos destacan la importancia de la integridad ecosistémica y de estrategias de conservación adaptativas que integren la variabilidad espacio-temporal y los efectos de la actividad humana. En el Capítulo I, descubrimos que los procesos ecosistémicos, como la productividad primaria, la abundancia de ganado y las dinámicas dependientes de la densidad, influyen significativamente en el éxito reproductor del alimoche canario. A lo largo de 22 años de monitoreo en Fuerteventura, se observó que el sobrepastoreo reduce la cobertura vegetal, lo que limita indirectamente el éxito reproductivo de la especie. Esta cascada de efectos descendentes y ascendentes pone de relieve la importancia de considerar los impactos ecosistémicos indirectos en la conservación. En el Capítulo II, exploramos cómo la disponibilidad de alimento y la composición de la dieta afectan los resultados reproductivos. Aunque los cadáveres de ganado dominan la dieta del alimoche, la presencia de presas silvestres y la menor presión de pastoreo aumentan la diversidad dietética y el éxito reproductivo. Estos hallazgos evidencian una paradoja conservacionista: el ganado aporta estabilidad alimentaria, pero su exceso altera la red trófica que sustenta a la población. En el Capítulo III, examinamos las respuestas conductuales frente a tormentas de polvo sahariano. A partir de datos GPS de 70 individuos, mostramos que los alimoches reducen su movimiento durante estos eventos, probablemente para evitar condiciones adversas como la baja visibilidad y la deshidratación. Este estudio resalta cómo fenómenos climáticos extremos, aunque poco estudiados, pueden alterar el comportamiento animal y deben integrarse en la planificación de la conservación, especialmente en un contexto de cambio climático. En el Capítulo IV, evaluamos los cambios estacionales en las estrategias de búsqueda de alimento en función de la variabilidad ambiental y la predictibilidad de los recursos. Durante la crianza de pollos, los alimoches priorizan fuentes naturales de alimento y reducen su rango de forrajeo, mientras que en períodos de baja productividad aumentan sus desplazamientos. Estos resultados subrayan la necesidad de estrategias conservacionistas dinámicas que se ajusten a las necesidades ecológicas a lo largo del ciclo vital de la especie.; This thesis investigates the complex interplay between environmental conditions, food resource availability, and human-induced pressures in shaping the breeding success, the foraging behavior and therefore conservation outlook of the endangered Canary Egyptian vulture (Neophron percnopterus majorensis). Across four complementary chapters, long-term data reveal that both natural and anthropogenic factors such as ecosystem productivity, livestock density, extreme climate events, and food predictability, interact to influence key aspects of vulture ecology, including breeding success (Chapter I and II), movement patterns (Chapter III and IV), foraging behavior (Chapter IV), and dietary composition (Chapter II). The findings collectively emphasize the importance of ecosystem integrity and adaptive conservation strategies that incorporate spatiotemporal variability and the effects of human activity. In Chapter I, we discover that ecosystem-level processes, including primary productivity, livestock abundance, and density-dependent dynamics, significantly influence the breeding success of the endangered Canary Egyptian vulture (Neophron percnopterus majorensis). Over 22 years of population monitoring on Fuerteventura Island revealed that top-down pressures from livestock lead to vegetation degradation through overgrazing, which in turn imposes bottom-up limitations on vulture reproduction. These findings underscore the cascading effects of climate, land use, and policy decisions, highlighting how even species relying on anthropogenic subsidies remain sensitive to broader ecological conditions. In Chapter II, we explore the relationship between food availability, dietary diversity, and reproductive success, demonstrating that while livestock carcasses represent the most abundant food resource, wild prey diversity plays a crucial role in sustaining breeding success. Based on 20 years of dietary data, we show that wild prey availability and reduced grazing pressure enhance diet diversity and reproductive output. This reveals a conservation paradox: although livestock subsidies stabilize food resources, they simultaneously disrupt ecosystems by suppressing wild prey populations, thus negatively affecting the vultures' long-term viability. In Chapter III, we examine how Canarian Egyptian vultures respond behaviorally to recurrent Saharan dust storms, a poorly studied yet increasingly relevant extreme climatic event. By analyzing GPS data from 70 individuals over 2,555 tracking days, we find that vulture mobility significantly declines during dust storm events, particularly among males and subadults. This behavioral adaptation likely serves to minimize exposure to adverse conditions such as low visibility and dehydration risk. Our results contribute to a growing body of literature emphasizing the need to integrate extreme weather events into conservation planning, particularly as such phenomena are expected to intensify under climate change. In Chapter IV, we assess how Egyptian vultures modify their foraging strategies in response to environmental conditions and food predictability throughout the breeding season. Tracking 49 individuals across five breeding cycles, we find that vultures limit their foraging range and rely more on natural food sources during chick-rearing, but expand their movements when ecosystem productivity is low. These patterns suggest that conservation strategies must account for the spatial and temporal variability of both natural and anthropogenic resources. The study emphasizes the importance of maintaining natural habitat quality and ecosystem functionality to support vulture populations amid environmental change. 2026-05-06T07:33:00Z https://hdl.handle.net/11000/39855 Título : Reconocimiento de lugares en entornos de exterior e interior mediante técnicas de aprendizaje profundo e información multisensorial Autor : Cabrera Mora, Juan José Resumen : This thesis addresses the problem of place recognition in mobile robotics, a fundamental task for localization, autonomous navigation and mapping in complex and dynamic environments. An integrated approach is proposed that explores and develops robust and efficient methods based on different sensory modalities: omnidirectional cameras, LiDAR, pseudo-LiDAR and cross-modal place recognition between cameras and LiDAR. First, visual place recognition techniques using panoramic images captured by omnidirectional cameras are studied. Two approaches are presented and analyzed: a hierarchical method based on room classification followed by a fine position estimation and a global method based on Siamese neural networks and contrastive learning. The importance of data augmentation techniques specific to panoramic images is demonstrated, improving robustness against illumination variations under real operating conditions. Subsequently, MinkUNeXt is introduced, a new neural network architecture based on sparse 3D convolutions, optimized for place recognition from LiDAR point clouds. This architecture, together with the MinkNeXt 3D residual block, sets a new milestone in the state of the art, validated on benchmark datasets such as Oxford RobotCar and In-house. The thesis also explores the use of pseudo-LiDAR techniques in the context of visual place recognition. The proposed technique generates synthetic point clouds from panoramic images using advanced depth estimators. The Distilled Depth Variations data augmentation technique is proposed to simulate the inaccuracies in depth estimation by combining different estimators to generate the training data for the place recognition model. In this way, the model is more robust to depth inconsistencies caused by illumination changes. The results show that robust recognition can be achieved using only visual information, reducing costs and sensory complexity. Finally, place recognition between different sensor modalities is addressed by proposing CrossPlace, a method that transforms both 360º images captured by omnidirectional fisheye cameras and LiDAR scans into a common space of intensity, depth and semantic information. This allows the use of a single network architecture for both sensor modalities, avoiding the need to recapture databases and facilitating interoperability between heterogeneous robotic platforms. Experiments on the KITTI-360 dataset demonstrate that the proposed approach outperforms existing methods in both urban and highway scenarios. Overall, this thesis introduces novel architectures, data augmentation techniques, and sensor fusion strategies, setting new benchmarks in place recognition and paving the way for more autonomous, flexible, and adaptable robotic systems in real-world environments.; Esta tesis aborda el problema del reconocimiento de lugares en robótica móvil, una tarea fundamental para la localización, la navegación autónoma y el mapeo en entornos complejos y cambiantes. Se propone un enfoque integral que explora y desarrolla métodos robustos y eficientes basados en diferentes modalidades sensoriales: cámaras omnidireccionales, LiDAR, pseudo-LiDAR y reconocimiento cruzado entre cámaras y LiDAR. En primer lugar, se estudian técnicas de reconocimiento visual de lugares utilizando imágenes panorámicas capturadas por cámaras omnidireccionales. Se presentan y analizan dos enfoques: un método jerárquico basado en la clasificación de estancias y una posterior estimación fina de la posición, y un método global basado en redes neuronales siamesas y aprendizaje por contraste. Se demuestra la importancia de técnicas de aumento de datos específicas para imágenes panorámicas, mejorando la robustez ante variaciones de iluminación en condiciones reales de operación. Posteriormente, se introduce MinkUNeXt, una nueva arquitectura de red neuronal basada en convoluciones 3D dispersas, optimizada para el reconocimiento de lugares a partir de nubes de puntos LiDAR. Esta arquitectura, junto con el bloque residual MinkNeXt 3D, establece un nuevo hito en el estado del arte, y han sido validados en conjuntos de datos de referencia como Oxford RobotCar e In-house. La tesis explora también el uso de enfoques pseudo-LiDAR, generando nubes de puntos sintéticas a partir de imágenes panorámicas mediante estimadores de profundidad avanzados. Se propone la técnica de aumento de datos Distilled Depth Variations para simular las inexactitudes en las estimaciones de profundidad al combinar diferentes estimadores para generar los datos de entrenamiento del modelo de reconocimiento de lugares. De este modo, el modelo es más robusto ante las inconsistencias de profundidad debidas a los cambios de iluminación. Los resultados muestran que es posible alcanzar un reconocimiento robusto utilizando únicamente información visual, reduciendo costes y complejidad sensorial. Finalmente, se aborda el reconocimiento de lugares entre diferentes modalidades de sensor, proponiendo CrossPlace, un método que transforma tanto las imágenes 360º capturadas por cámaras omnidireccionales fisheye como las lecturas LiDAR al espacio común de la intensidad, la profundidad y la información semántica. Esto permite el uso de una única arquitectura de red para ambas modalidades de sensor, evitando la recaptura de bases de datos y facilitando la interoperabilidad entre plataformas robóticas heterogéneas. Los experimentos en el conjunto KITTI-360 demuestran que el enfoque propuesto supera a los métodos existentes tanto en escenarios urbanos como de autovía. En conjunto, la tesis contribuye con nuevas arquitecturas, técnicas de aumento de datos y estrategias de fusión sensorial, estableciendo nuevas referencias en el reconocimiento de lugares y abriendo líneas de investigación para sistemas robóticos con mayor autonomía, flexibilidad y adaptabilidad a entornos reales. 2026-05-06T07:31:32Z https://hdl.handle.net/11000/39843 Título : CXIP4 contiene un motivo ZCCHC, es esencial y participa en el splicing en Arabidopsis thaliana Autor : Aceituno Valenzuela, Uri Israel Resumen : La NF-kappa B Activating Protein (NKAP) humana participa en varias facetas del metabolismo del ARN, como la ligación de exones durante el splicing y la lectura de la marca epitranscriptómica m6A en los microARN (miARN) y los ARN mensajeros (ARNm); su presunta ortóloga en Arabidopsis es MORPHOLOGY OF ARGONAUTE1-52 SUPPRESSED (MAS2). El gen MAS2 fue identificado en el laboratorio de María Rosa Ponce, en una búsqueda de supresores extragénicos del fenotipo morfológico de argonaute1-52 (ago1-52), un alelo hipomorfo y viable de AGO1. La proteína AGO1 es una endorribonucleasa que juega un papel central en el silenciamiento postranscripcional mediado por miARN. El alelo ago1-52 es portador de una mutación que daña uno de los 5′SS (sitio 5′ o donante del splicing) y causa la retención parcial del correspondiente intrón. Los alelos mas2 identificados en el laboratorio de M.R. Ponce suprimen parcialmente el splicing aberrante del transcrito primario de ago1-52. En el laboratorio de M.R. Ponce se realizó también un ensayo del doble híbrido de la levadura para identificar interactores de la proteína MAS2. La presunta interactora más representada en dicha búsqueda fue CAX-INTERACTING PROTEIN 4 (CXIP4), que contiene un dedo de zinc de 18 aminoácidos denominado motivo ZCCHC o “zinc knuckle”, cuya estructura central es CX2CX4HX4C (C es cisteína, H es histidina, y X, cualquier aminoácido), flanqueada por dos aminoácidos no conservados en cada extremo. Se conocen muchas proteínas con motivos ZCCHC, pero son muy pocas las que se han caracterizado. En la parte inicial de esta Tesis se pretendió obtener una visión panorámica del conocimiento sobre las proteínas eucarióticas con motivos ZCCHC, que se ha plasmado en una revisión sistemática de estas proteínas presentes en Saccharomyces cerevisiae, Arabidopsis thaliana y Homo sapiens, en representación de los reinos de los hongos, las plantas y los metazoos, respectivamente. Hemos realizado búsquedas de proteínas que contienen la secuencia CX2CX4HX4C en bases de datos específicas de los tres organismos mencionados, utilizando los programas PatMatch para las de la levadura y Arabidopsis, y ScanProsite para las humanas. Hemos analizado la información estructural y funcional de todas estas proteínas disponible en UniProtKB, concluyendo que existen siete en la levadura, 34 en la especie humana y 69 en Arabidopsis. Aunque la mayoría de las proteínas que hemos considerado contenían un solo motivo ZCCHC, otras tenían más, hasta ocho. Los motivos ZCCHC estaban presentes en cualquier región de la proteína y aparecían solos o combinados con otros dominios o motivos, muchos de los cuales eran de unión a ARN. Además, encontramos que muchas proteínas que contienen motivos ZCCHC albergan regiones de baja complejidad, principalmente ricas en prolina (P), leucina (L), glicina (G), arginina (R) o serina (S). Muchas de las proteínas con motivos ZCCHC previamente estudiadas participan en diferentes facetas del metabolismo del ARNm, como la elongación de la transcripción, la poliadenilación, la traducción, el splicing, la exportación del ARNm maduro y su degradación, así como en la biogénesis de los ARN ribosómicos (ARNr) y los miARN, y en el silenciamiento génico postranscripcional mediado por estos últimos. Las proteínas con motivos ZCCHC son principalmente nucleares, aunque algunas tienen localización dual en el citoplasma y el núcleo, y muy pocas son exclusivamente citoplásmicas. Solo una de ellas se localiza en el cloroplasto de Arabidopsis, en donde participa en la regulación del splicing de los genes de este orgánulo que codifican ARNr. Las proteínas presuntamente ortólogas que hemos estudiado conservan su localización subcelular y el número de sus motivos ZCCHC; en algunos casos, estos motivos determinan la localización subcelular de dichas proteínas o su translocación o su unión a otras proteínas o ácidos nucleicos. Construimos un árbol filogenético con los 198 motivos ZCCHC que identificamos en siete proteínas de la levadura, 69 de Arabidopsis y 34 humanas. Encontramos que los motivos ZCCHC de la mayoría de los presuntos ortólogos se agrupan en clados, lo que indica la existencia de una mayor conservación de los aminoácidos distintos a las tres C y la H características de este motivo. La conservación de estos aminoácidos sugiere su importancia para la actividad de la proteína ancestral de la que derivan dichos ortólogos y para ellos mismos. Hemos estudiado en esta Tesis el gen CXIP4 de Arabidopsis, que está anotado como un ortólogo lejano del SREK1 Interacting Protein 1 (SREK1IP1) humano, al que se supone relacionado con el splicing. SREK1IP1 y CXIP4 solo presentan un motivo conocido: un ZCCHC, que está muy conservado y se agrupa en el árbol filogenético que hemos obtenido, lo que sugiere su trascendencia funcional. No se observan otras similitudes entre estas dos proteínas en el resto de su secuencia, aunque ambas presentan regiones de baja complejidad en su mitad carboxiterminal. Aunque existen presuntos ortólogos de CXIP4 y SREK1IP1 en muchas plantas y animales, no se ha descrito ningún alelo mutante. Hemos caracterizado los mutantes insercionales cxip4-1 y cxip4-2, que son portadores de un alelo nulo y otro hipomorfo de CXIP4, respectivamente. La letalidad postembrionaria temprana de cxip4-1 indica que CXIP4 es esencial en Arabidopsis. La viabilidad de cxip4-2 nos ha permitido establecer la implicación de CXIP4 en varias rutas de desarrollo, ya que este mutante presenta un fenotipo muy pleiotrópico en todas las fases de su ciclo de vida. La pleiotropía del fenotipo morfológico de cxip4-2 se corresponde con su perfil transcriptómico, ya que una parte importante de sus genes desregulados codifican factores de transcripción cuya desregulación podría explicar diferentes rasgos de su fenotipo. Hemos analizado el splicing global de las plantas mutantes cxip4-2, constatando un incremento del splicing alternativo, principalmente de los eventos de retención intrónica, aunque menor que los descritos en mutantes portadores de alelos de genes que codifican componentes del espliceosoma. Hemos confirmado algunos de los eventos de retención intrónica diferencial entre Col-0 y cxip4-2, utilizando para ello plantas del mutante presuntamente nulo cxip4-1, en el que las alteraciones del splicing son más evidentes, como esperábamos. Estos resultados sugieren que CXIP4 participa directa o indirectamente en el splicing de los pre-ARNm. El análisis del enriquecimiento en categorías funcionales de los genes que sufren splicing alternativo y se comportan diferencialmente en cxip4-2 respecto a la estirpe silvestre sugiere que CXIP4 controla el splicing alternativo de grupos específicos de genes, entre ellos los implicados en la degradación de ARNm mediante desadenilación y la represión epigenética mediante metilación guiada por ARN no codificantes. La acumulación nuclear de ARN poliadenilados que hemos observado en las plantas cxip4-2 es compatible con la implicación de CXIP4 en el splicing y refuerza la hipótesis de la conservación de las funciones de la SREK1IP1 humana y la CXIP4 de Arabidopsis.; Human NF-kappa B Activating Protein (NKAP) participates in diverse facets of RNA metabolism, such as exon ligation during splicing, and reading of the epitranscriptomic mark m6A on microRNAs (miRNAs) and messenger RNAs (mRNAs). The putative orthologue of human NKAP in Arabidopsis is MORPHOLOGY OF ARGONAUTE1-52 SUPPRESSED (MAS2). The MAS2 gene was identified in the laboratory of María Rosa Ponce, in a screen for extragenic suppressors of the morphological phenotype of argonaute1-52 (ago1-52), a hypomorphic and viable allele of AGO1. The AGO1 protein is an endoribonuclease that plays a key role in miRNA-mediated post-transcriptional silencing. The ago1-52 allele carries a mutation that damages one of its 5′SS (splicing acceptor), causing partial retention of the corresponding intron. The mas2 alleles identified in the laboratory of M.R. Ponce partially suppress the aberrant splicing of the primary transcript of ago1-52. A yeast two-hybrid assay was also performed in the laboratory of M.R. Ponce to identify interactors of the MAS2 protein. The most represented putative interactor found in such search was CAX-INTERACTING PROTEIN 4 (CXIP4), which contains a zinc finger called the ZCCHC motif or "zinc knuckle" with the structure CX2CX4HX4C (C is cysteine, H is histidine, and X is any amino acid). Many proteins with ZCCHC motifs are known, but very few have been characterized. The initial part of this Thesis aimed to acquire a panoramic view of the state of the art on eukaryotic proteins with ZCCHC motifs, summarized in a systematic review of these proteins, covering Saccharomyces cerevisiae, Arabidopsis thaliana, and Homo sapiens, representing the fungal, plant, and metazoan kingdoms respectively. We conducted searches for proteins containing the CX2CX4HX4C sequence in databases specific of these organisms, using the programs Patmatch for yeast and Arabidopsis, and ScanProsite for humans. We analyzed the structural and functional information on these proteins available in UniProtKB, concluding that there are seven in yeast, 34 in humans, and 69 in Arabidopsis. While most of the proteins that we considered had a single ZCCHC motif, some had more, up to eight. These motifs were found in various regions of the protein, alone or combined with other domains or motifs, many of which are RNA-binding. Additionally, we found that many ZCCHC-containing proteins harbor regions of low complexity, mainly rich in proline (P), leucine (L), glycine (G), arginine (R), or serine (S), including RS domains found in proteins related to mRNA splicing. Many previously studied ZCCHC motif-containing proteins participate in different facets of RNA metabolism, including transcription elongation, polyadenylation, translation, splicing, export and degradation of mRNA, as well as miRNA and ribosomal RNA (rRNA) biogenesis, and miRNA-mediated post-transcriptional gene silencing. ZCCHC motif-containing proteins are primarily nuclear, although some have dual localization in the cytoplasm and nucleus, and very few are exclusively cytoplasmic. Only one of them is localized in the chloroplast of Arabidopsis, where it participates in splicing regulation of genes encoding rRNAs in this organelle. Subcellular localization and the number of ZCCHC motifs are often conserved in orthologous proteins. In some cases, these motifs determine subcellular localization, translocation, or binding to other proteins or nucleic acids. We constructed a phylogenetic tree with the 198 ZCCHC motifs identified in seven yeast proteins, 69 from Arabidopsis, and 34 human. Our analysis revealed that the ZCCHC motifs of most putative orthologs group into clades, indicating higher conservation of amino acids beyond the characteristic three cysteines (C) and one histidine (H) in this motif. The conservation of these amino acids suggests their importance for the activity of the ancestral protein from which these orthologs are derived, as well as for their own function. In this Thesis, we studied the Arabidopsis CXIP4 gene, which was already annotated as a distant ortholog of Human SREK1 Interacting Protein 1 (SREK1IP1), which is presumed to be related to splicing. SREK1IP1 and CXIP4 share only their single ZCCHC motif, which clearly cluster in our previously mentioned phylogenetic tree, suggesting its functional significance. No similarity was observed in the rest of the sequences of these two proteins, although both have regions of low complexity in their carboxy-terminal half. While putative orthologs of CXIP4 and SREK1IP1 exist in many plants and animals, no mutant alleles have been described. We characterized the insertional mutants cxip4-1 and cxip4-2, carrying a null and a hypomorphic allele of CXIP4, respectively. The early post-embryonic lethality of cxip4-1 indicates that CXIP4 is essential for Arabidopsis survival. The viability of cxip4-2 plants allowed us to establish the involvement of CXIP4 in various development pathways, as this mutant exhibits a highly pleiotropic phenotype throughout its life cycle. The pleiotropy of the morphological phenotype of cxip4-2 corresponds to its transcriptomic profile, with a significant portion of its deregulated genes encoding transcription factors, and some of them may explain several traits of its phenotype. We analyzed global splicing in cxip4-2 mutant plants, finding increased alternative splicing, mainly intron retention events, although less pronounced than that described in mutants carrying alleles of genes encoding spliceosome components. We confirmed some such differential intron retention events using the likely null mutant cxip4-1, whose splicing alterations are more pronounced. These observation suggests that CXIP4 directly or indirectly participates in pre-mRNA splicing but does not play a central role in this process. Functional category enrichment analysis of genes undergoing alternative splicing and behaving differently in cxip4-2 compared to the wild type suggests that CXIP4 controls alternative splicing of specific gene categories. Our results also suggest that CXIP4 is related to epigenetic repression via non-coding RNA-guided methylation. The nuclear accumulation of polyadenylated RNA that we observed in cxip4-2 plants is consistent with the involvement of CXIP4 in splicing and reinforces the hypothesis of functional conservation between human SREK1IP1 and Arabidopsis CXIP4. 2026-05-05T12:15:02Z https://hdl.handle.net/11000/39842 Título : Technical efficiency estimation using adaptive constrained enveloping splines Autor : España Roch, Víctor Javier Resumen : The accurate measurement of technical efficiency represents a central goal in both theoretical and applied economic analysis, as it allows organizations, industries, and policymakers to assess performance, allocate resources efficiently, and identify areas for improvement. Among the various tools developed for this purpose, Data Envelopment Analysis (DEA) has emerged as a predominant non-parametric methodology, widely adopted for its conceptual simplicity and operational flexibility. DEA constructs a production frontier enveloping observed data without requiring prior specification of a functional form, making it suitable for diverse applications across sectors such as education, healthcare or banking. However, despite its widespread use, DEA presents several important methodological limitations that hinder its broader applicability and accuracy in practice. Chief among these are issues related to overfitting, particularly when the number of inputs and outputs is large relative to the sample size, leading to overly optimistic efficiency estimates. Additionally, DEA lacks a natural framework for statistical inference, preventing the derivation of confidence intervals or hypothesis testing without relying on complex and computationally intensive bootstrap procedures. A further critical limitation lies in the absence of systematic guidance for variable selection, which makes the analysis highly sensitive to the analyst’s choices and susceptible to distortions from irrelevant or redundant variables. These challenges become even more pronounced in high-dimensional data environments, where relationships among variables tend to be complex and nonlinear, often exceeding the capacity of DEA to accurately capture the underlying production structure. The thesis presents a unified family of techniques for estimating production frontiers, designed to address key limitations of traditional DEA, such as overfitting, limited robustness, and challenges in high-dimensional settings. This family includes three complementary methods: Adaptive Constrained Enveloping Splines (ACES), which offers a flexible estimator of technical efficiency; Random Forest-ACES (RF-ACES), which enhances robustness through ensemble learning; and Quick-ACES (Q-ACES), which focuses on computational efficiency for large-scale applications. Each method addresses different empirical needs, enabling researchers to select the most appropriate approach based on the characteristics of the data. At the core of this framework lies ACES, a method built upon an adapted version of Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS), specifically tailored for production frontier estimation. ACES integrates essential shape constraints—monotonicity and concavity—into a spline-based, non-parametric regression model, ensuring consistency with microeconomic theory. The estimation is formulated as a constrained optimization problem and follows a two-stage procedure: first, a rich set of candidate basis functions is generated through forward selection; then, the model is refined via backward elimination guided by generalized cross-validation. This process yields a flexible estimator capable of modeling complex, nonlinear input–output relationships while avoiding the overfitting commonly associated with DEA. A key strength of ACES is its ability to remain fully deterministic while achieving strong generalization beyond the observed sample—representing a major advance over traditional enveloping methods. To improve robustness and mitigate the sensitivity of spline-based models to local data configurations, the thesis extends ACES into an ensemble version named RF-ACES. This method builds on the principles of bagging and random feature selection, inspired by the Random Forest algorithm. In RF-ACES, multiple ACES models are trained on bootstrap samples of the original dataset using randomly selected subsets of inputs at each iteration. The resulting estimators are aggregated to form a final predictor that is significantly more stable and less sensitive to random noise. An important strength of RF-ACES lies in its ability to provide internal variable importance measures, which can be used to guide dimensionality reduction and identify the most influential inputs. This makes it particularly effective in high-dimensional settings or when irrelevant variables are suspected to distort the estimation. Nevertheless, this increase in robustness comes at the cost of computational burden, since multiple constrained estimations must be performed and aggregated. Finally, to address computational limitations and ensure scalability to large datasets or timesensitive applications, the thesis proposes a third member of the family: Q-ACES. This accelerated variant introduces a set of heuristic strategies designed to reduce the computational burden of the estimation process without compromising the theoretical principles underlying ACES. These strategies include input pre-selection based on correlation analysis, reduction of knot sets through neighborhood analysis derived from DEA projections, and adaptive filtering of candidate basis functions during the forward selection phase. In addition to these mechanisms, Q-ACES incorporates a new automated procedure for variable selection, which serves as an alternative to the Random Forest-based relevance assessment implemented in RF-ACES. This procedure allows for efficient identification of the most influential inputs while preserving the model’s accuracy. As a result, Q-ACES achieves substantial improvements in execution time and memory efficiency, enabling the application of shape-constrained frontier estimation in large-scale scenarios where the original ACES framework would be computationally impractical. Together, these three methods—ACES, RF-ACES, and Q-ACES—constitute a flexible and modular toolkit for technical efficiency analysis. Analysts can select the most appropriate variant depending on the size and complexity of the dataset, the tolerance for approximation, and the need for robustness. This family-based approach allows practitioners to move beyond the static and sample-dependent nature of DEA, adopting frontier estimators that are not only theoretically grounded but also adaptive to modern data analysis challenges. The proposed methodologies have been extensively validated through hundreds of simulation experiments, covering a wide range of scenarios with varying dimensionality, noise levels, and production structures. Results consistently confirm the competitiveness of ACES and its variants against established techniques such as DEA, Corrected Concave Non-parametric Least Squares (CCNLS), Stochastic Non-Smooth Envelopment of Data (StoNED), and Bootstrap DEA, often yielding more accurate and stable estimates. Furthermore, the thesis offers practical guidance on how to configure and tune ACES in different empirical contexts, helping researchers make informed decisions to maximize performance and reliability in their applications.; La medición de la eficiencia técnica representa un objetivo relevante tanto en el análisis económico teórico como en el aplicado, ya que permite a organizaciones, industrias y responsables políticos evaluar el desempeño, asignar recursos de forma eficiente e identificar áreas de mejora. Entre las diversas herramientas desarrolladas con este fin, el Análisis Envolvente de Datos (en inglés, Data Envelopment Analysis, DEA) ha surgido como una de las metodologías no paramétricas predominantes, ampliamente adoptada por su simplicidad conceptual y flexibilidad operativa. DEA construye una frontera de producción que envuelve los datos observados sin requerir la especificación previa de una forma funcional, lo que la hace adecuada para aplicaciones en sectores tan diversos como la educación, la sanidad o la banca. Sin embargo, a pesar de su uso extendido, DEA presenta importantes limitaciones metodológicas que dificultan su aplicabilidad y precisión en contextos reales. Entre ellas destacan los problemas de sobreajuste, especialmente cuando el número de inputs y outputs es elevado en relación con el tamaño de la muestra, lo que conduce a estimaciones de eficiencia excesivamente optimistas. Además, DEA carece de un marco natural para la realización de inferencia estadística, lo que impide determinar intervalos de confianza o contrastes de hipótesis sin recurrir a procedimientos bootstrap complejos y computacionalmente costosos. Otra limitación crítica es la ausencia de un criterio sistemático para la selección de variables, lo que hace que los resultados dependan en exceso del juicio del analista y puedan verse distorsionados por variables irrelevantes o redundantes. Estos desafíos se agravan en entornos de datos de alta dimensión, donde las relaciones entre variables tienden a ser complejas y no lineales, superando con frecuencia la capacidad de DEA para capturar con precisión la estructura subyacente del proceso productivo. La tesis presenta una familia unificada de técnicas para la estimación de fronteras de producción, diseñada para abordar estas limitaciones clave de DEA, tales como el sobreajuste, la falta de robustez y las dificultades en entornos de alta dimensión. Esta familia incluye tres métodos complementarios: Adaptive Constrained Enveloping Splines (ACES), que ofrece un estimador flexible de la eficiencia técnica; Random Forest-ACES (RF-ACES), que mejora la robustez mediante la agregación de modelos; y Quick-ACES (Q-ACES), que se centra en la eficiencia computacional para aplicaciones a gran escala. Cada uno de estos métodos responde a necesidades empíricas distintas, permitiendo al investigador seleccionar la alternativa más adecuada según las características del conjunto de datos. En el núcleo de este marco se encuentra ACES, un método basado en una adaptación del algoritmo Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS), ajustado específicamente para la estimación de fronteras de producción. ACES integra restricciones de forma esenciales —monotonía y concavidad—en un modelo de regresión no paramétrica con splines, garantizando así la coherencia con la teoría microeconómica. El procedimiento de estimación se formula como un problema de optimización con restricciones y sigue un enfoque en dos etapas: primero, se genera un conjunto amplio de funciones base mediante selección hacia adelante (forward selection); después, el modelo se depura con un paso de selección hacia atrás (backward elimination) guiado por validación cruzada generalizada. El resultado es un estimador flexible, capaz de capturar relaciones input–output complejas y no lineales, evitando al mismo tiempo el sobreajuste característico de DEA. Una de las principales fortalezas de ACES es su capacidad para mantenerse completamente determinista y, aun así, generalizar más allá de la muestra observada —lo que representa un avance significativo frente a los métodos envolventes tradicionales. Para mejorar la robustez y reducir la sensibilidad de los modelos basados en splines a la configuración local de los datos, la tesis amplía ACES mediante una versión agregada denominada RF-ACES. Este método se inspira en los principios del bagging y la selección aleatoria de variables característicos del algoritmo Random Forest. En RF-ACES, múltiples modelos ACES se entrenan sobre muestras bootstrap del conjunto de datos original, utilizando subconjuntos aleatorios de inputs en cada iteración. Los estimadores resultantes se agregan para formar un predictor final más estable y menos sensible al ruido aleatorio. Una ventaja adicional de RF-ACES es su capacidad para proporcionar medidas internas de importancia de las variables, útiles para guiar la reducción dimensional e identificar los inputs más influyentes. Esto lo convierte en una opción especialmente eficaz en contextos de alta dimensionalidad o cuando se sospecha que hay variables que distorsionan la estimación. No obstante, esta mejora en robustez conlleva un mayor coste computacional, ya que implica realizar múltiples estimaciones con restricciones y combinarlas. Para abordar las limitaciones computacionales y garantizar la escalabilidad del método en conjuntos de datos extensos o en aplicaciones que requieren tiempos de respuesta reducidos, la tesis propone un tercer miembro de la familia: Q-ACES. Esta variante acelerada introduce un conjunto de estrategias heurísticas diseñadas para reducir la carga computacional del proceso de estimación sin comprometer los principios teóricos que sustentan ACES. Entre estas estrategias se incluyen la preselección de variables basada en análisis de correlación, la reducción del conjunto de knots mediante análisis de vecindad a partir de proyecciones DEA, y el filtrado adaptativo de funciones base durante la fase de selección hacia adelante. Además, Q-ACES incorpora un nuevo procedimiento automático de selección de variables, que constituye una alternativa al mecanismo basado en Random Forest utilizado en RF-ACES. Este procedimiento permite identificar de manera eficiente los inputs más relevantes, preservando al mismo tiempo la precisión del modelo. Gracias a estas mejoras, Q-ACES logra reducciones sustanciales en el tiempo de ejecución y el uso de memoria, lo que permite aplicar estimadores de frontera con restricciones de forma en escenarios a gran escala donde el uso de ACES sería impracticable. Conjuntamente, estos tres métodos —ACES, RF-ACES y Q-ACES— conforman una caja de herramientas flexible y modular para el análisis de eficiencia técnica. El analista puede seleccionar la variante más adecuada en función del tamaño y la complejidad del conjunto de datos, el grado de tolerancia al uso de heurísticas y la necesidad de robustez. Este enfoque basado en una familia de métodos permite superar la naturaleza estática y dependiente de la muestra de DEA, y adoptar estimadores de frontera que no solo están fundamentados teóricamente, sino que también se adaptan a los desafíos contemporáneos del análisis de datos. Las metodologías propuestas han sido validadas mediante cientos de experimentos de simulación, que cubren un amplio rango de escenarios con diferentes niveles de dimensionalidad, estructura productiva y complejidad funcional. Los resultados confirman de forma consistente la competitividad de ACES y sus variantes frente a técnicas consolidadas como DEA, Corrected Concave Non-parametric Least Squares (CCNLS), Stochastic Non-Smooth Envelopment of Data (StoNED) o Bootstrap DEA, ofreciendo en muchos casos estimaciones más precisas y estables. Además, la tesis proporciona una guía práctica para configurar y ajustar ACES según el contexto empírico, ayudando a los investigadores a tomar decisiones fundamentadas para maximizar el rendimiento y la fiabilidad de sus análisis. 2026-05-05T12:13:16Z https://hdl.handle.net/11000/39841 Título : Path planning and redundancy resolution of structure-climbing redundant robots Autor : Fabregat Jaén, Marc Resumen : This thesis addresses critical challenges in the planning and control of biped structure-climbing redundant robots that navigate three-dimensional truss structures such as bridges, building skeletons, and power transmission towers. Maintenance tasks in these environments, traditionally performed by human workers, present significant safety risks that can be mitigated through robotic solutions. Two fundamental challenges are addressed in the present thesis: path planning for structure navigation and redundancy resolution for optimal joint trajectory generation. First, we develop a hierarchical path planning algorithm that decomposes complex 3D exploration into manageable subproblems: a first planner determines the global path in the complete structure, while a second planner derives the local path in each visited face of the structure. This approach is generalizable, and efficiently handles transitions between structural faces while avoiding collisions. Second, we present three complementary approaches to redundancy resolution. The first method is based on Feasibility Maps (FMs), which provide a representation of the redundant-time space, on which we deploy an RRT-based algorithm to generate feasible joint trajectories while optimizing performance criteria. Building upon this, we extend the concept to Augmented Feasibility Maps (AFMs), which incorporates the task dimension into the redundancy resolution process, effectively tackling both the task-trajectory generation and redundancy resolution problems simultaneously. For the third approach, we developed a global redundancy resolution framework based on Self-Motion Manifolds (SMMs), which characterize the complete set of inverse kinematics solutions.We perform a spatial and topological analysis on the transformations of the SMMs throughout the task trajectory, and derive optimal joint trajectories from this analysis. All of these methods are able to incorpórate task constraints, such as joint limits and obstacle avoidance, into the redundancy resolution process. Finally, we introduce a novel homotopy-based method for computing SMMs that addresses limitations of existing approaches. This method effectively identifies all disjoint manifold components without requiring closed-form kinematic solutions, demonstrating superior performance compared to traditional continuation methods. The contributions are validated through extensive simulation tests, showing significant improvements over existing methods in terms of computational efficiency, path quality, and practical applicability. This research advances the state of the art in structure-climbing robotics and redundancy resolution, bringing these climbing robots closer to practical deployment in industrial inspection and maintenance applications.; Esta tesis aborda desafíos en la planificación y control de robots trepadores bípedos redundantes que navegan por estructuras reticulares tridimensionales como puentes, esqueletos de edificios y torres de transmisión eléctrica. Las tareas de mantenimiento en estos escenarios, tradicionalmente realizadas por operarios humanos, presentan riesgos significativos de seguridad que pueden mitigarse mediante soluciones robóticas. En la presente tesis se abordan dos desafíos fundamentales: la planificación de trayectorias para la navegación en estructuras y la resolución de redundancia para la generación óptima de trayectorias articulares. En primer lugar, desarrollamos un algoritmo jerárquico de planificación de trayectorias que descompone la compleja exploración tridimensional en subproblemas manejables: un primer planificador determina la trayectoria global en la estructura completa, mientras que un segundo planificador deriva la trayectoria local en cada cara visitada de la estructura. Este enfoque es generalizable y maneja eficientemente las transiciones entre caras estructurales mientras se evitan colisiones. En segundo lugar, presentamos tres enfoques complementarios para la resolución de redundancia. El primer método se basa en Mapas de Factibilidad (FMs), que proporcionan una representación del espacio redundante-tiempo, sobre el cual implementamos un algoritmo basado en RRT para generar trayectorias articulares factibles mientras optimizamos criterios de rendimiento. Sobre esta base, extendemos el concepto a Mapas de Factibilidad Aumentados (AFMs), que incorporan la dimensión de la tarea en el proceso de resolución de redundancia, abordando simultáneamente tanto los problemas de generación de trayectorias de la tarea como de resolución de redundancia. Para el tercer enfoque, desarrollamos un marco global de resolución de redundancia basado en Variedades de Automovimiento (SMMs), que caracterizan el infinito conjunto soluciones de la cinemática inversa. Realizamos un análisis espacial y topológico sobre las transformaciones de las SMMs a lo largo de la trayectoria de la tarea, y derivamos trayectorias articulares óptimas a partir de este análisis. Todos estos métodos son capaces de incorporar restricciones adicionales, como límites articulares y evasión de obstáculos, durante el proceso de resolución de redundancia. Finalmente, introducimos un nuevo método basado en homotopía para calcular SMMs que solventa algunas de las limitaciones de los enfoques existentes. Este método identifica eficazmente todos los componentes disjuntos de la variedad sin requerir soluciones cinemáticas de forma cerrada, demostrando un rendimiento superior en comparación con los métodos tradicionales de continuación. Las contribuciones son validadas mediante extensas pruebas de simulación, mostrando mejoras significativas sobre los métodos existentes en términos de eficiencia computacional, calidad de trayectoria y aplicabilidad práctica. Esta investigación avanza el estado del arte en robótica trepadora de estructuras y resolución de redundancia, acercando estos robots trepadores a su despliegue práctico en aplicaciones industriales de inspección y mantenimiento. 2026-05-05T11:51:15Z https://hdl.handle.net/11000/39826 Título : Valorization of fruits and leaves of Ficus carica L. Autor : Teruel Andreu, Candela Resumen : The fig tree (Ficus carica L.) is one of the oldest recorded fruit trees in terms of cultivation and domestication history. Native to the Middle East, its cultivation has expanded to Mediterranean and subtropical regions due to its remarkable adaptability to diverse climatic and edaphic conditions. Figs have been an integral part of the human diet since ancient times and are regarded as a symbol of health. Their therapeutic properties have been utilized in various traditional medicinal practices, such as Ayurveda, Unani, and Siddha. Certain varieties are bifera, capable of producing two harvests per year: brebas and figss. The first harvest, known as breba, does not occur in all varieties and develops from buds formed in the previous year, often located at leaf axils. These buds remain dormant until the following spring. Various environmental factors, such as winter temperature and humidity, significantly influence brebas loss. Additionally, since breba begin developing before leaves emerge, there is direct competition between foliage and fruit for resources. Consequently, breba are valued for their exclusivity and limited production. In contrast, figs develop from buds at leaf axils of shoots grown in the current year and is harvested between July and September. The main differences between brebas and figs and stem from the distinct climatic conditions under which each develops. The motivation for this doctoral thesis originates from my experience as a fig farmer. In Spain, fig cultivation is concentrated in various provinces, with Extremadura being notable for dried fig production and Alicante for breba production. In Alicante province, the most commonly cultivated variety is Colar. However, the economic viability of the second harvest (figs) is constrained by climatic conditions and high harvesting costs. As a result, between 50% and 60% of the total production remains unharvested and unmarketed. The underutilization of these fruits represents a substantial economic loss, given their high nutritional value and bioactive compound content, which could be harnessed across various industries, including food, cosmetics, and pharmaceuticals. It is crucial to highlight that the Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) advocates for responsible production and consumption, with the objective of halving global per capita food waste. The overarching goal of this doctoral thesis is the physicochemical characterization of the most commercially relevant fig varieties in Spain, as well as the development and characterization of novel fig-based products.; La higuera es uno de los árboles frutales con una de las historias de cultivo y domesticación más antiguas registradas. Originaria de Oriente Medio, su cultivo se ha extendido a regiones mediterráneas y subtropicales gracias a su notable adaptabilidad a diversas condiciones climáticas y edáficas. Los higos han sido parte de la dieta humana desde tiempos remotos y se consideran un símbolo de salud. Sus propiedades terapéuticas han sido aprovechadas en distintas prácticas de medicina tradicional, como el Ayurveda, el Unani y el Siddha. Algunas variedades son bíferas y pueden producir dos cosechas al año, brevas e higos. La primera cosecha, conocida como brevas no se produce en todas las variedades, se desarrolla a partir de las yemas del año anterior, a menudo de las axilas de las hojas. Estas yemas son higos latentes que no comienzan su desarrollo hasta la primavera siguiente. Diferentes factores ambientales como la temperatura invernal y la humedad pueden afectar especialmente a la pérdida de breva. Además, el hecho de que la breva empiece a desarrollarse antes que las hojas, provoca una competencia directa entre las hojas y los frutos por los recursos. Por lo que son apreciadas por su exclusividad y producción limitada. Mientras que la principal cosecha los higos, surge de las yemas en las axilas de las hojas de los brotes que han crecido durante el año actual y se recolectan entre julio y septiembre de ahí que las principales diferencias entre breba e higos se deban a las condiciones climáticas en las que se desarrolla cada uno. La idea de esta tesis surge de mi experiencia como agricultora dedicada al cultivo de la higuera. En España, este cultivo se concentra en diversas provincias, destacándose Extremadura por la producción de higo seco y Alicante por la producción de brevas. En la provincia de Alicante, la variedad más cultivada es la Colar. Sin embargo, la viabilidad económica de la segunda cosecha (higos) se ve limitada por las condiciones climáticas, y los elevados costes de recolección. Como resultado, entre el 50 % y el 60 % de la producción queda sin recolectarse ni comercializarse. La falta de aprovechamiento de estos frutos representa una pérdida económica significativa, ya que son una fuente valiosa de nutrientes y compuestos bioactivos que podrían ser utilizados en varias industrias, industria alimentaria, cosmética y farmacéutica. Es importante destacar que la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) promueve la producción y el consumo responsables, con el objetivo de reducir a la mitad el desperdicio mundial de alimentos per cápita. El objetivo global de esta Tesis Doctoral es realizar una caracterización físicoquímica de las variedades comerciales más representativas de España, así como el desarrollo y caracterización de nuevos productos a base de frutos de higuera. 2026-04-30T10:45:42Z https://hdl.handle.net/11000/39824 Título : Introducing into Cultivation of the Medicinal Plant Cistus albidus L. for Optimized Production of Bioactive Compounds Autor : Raus de Baviera Röthel, Daniel Artur Resumen : Cistus albidus L. is a traditionally used Mediterranean medicinal plant known for its extensive profile of bioactive secondary metabolites, particularly polyphenols and terpenoids, which exhibit pharmacological potential. However, its wild harvesting raises concerns regarding sustainability, standardization, and biodiversity conservation. This study aims to explore the domestication potential of C. albidus as a cultivated medicinal plant by optimizing agronomic practices to enhance biomass production and the yield of bioactive compounds. This study investigates the effects of controlled cultivation conditions, including organic fertilization, mycorrhizal inoculation, and harvest timing, on phytochemical profiles and evaluates the species’ germination and survival strategies in an ecological context. A multi-phase approach was adopted, comprising germination trials, experimental cultures, and phytochemical analyses. Seed germination was assessed under different treatments simulating natural disturbances (wildfire and water runoff) to determine key factors influencing establishment success. Cultivation trials included organic fertilization and mycorrhizal inoculation (with Rhizophagus and Glomus spp.) to evaluate their effects on plant growth and metabolite accumulation. Phytochemical profiling was conducted using Ultra-High-Performance Liquid Chromatography (UHPLC), focusing on flavanols, ellagitannins, flavonols, phenolic acids, and secoiridoids, as well as on total phenolic content and antioxidant capacity. Data were analyzed using statistical models to determine correlations between treatments, agronomic yields, harvest timing, and metabolite profiles. The results indicate that germination success is significantly influenced by hydrological processes and seed coat scarification, highlighting the species' adaptation to disturbance-driven environments. In cultivation trials, organic fertilization enhanced vegetative growth, whereas mycorrhizal inoculation triggered a stress response, leading to increased accumulation of bioactive polyphenols. Notably, flavan-3-ols reach their peak concentrations during early harvest periods, whereas phenolic acids in autumn, and ellagitannins and flavonols peak later in the plant's developmental cycle. The combination of organic fertilization and early spring harvesting schedules was found to be the most effective strategy for optimizing both biomass and phytochemical yield. These findings confirm that C. albidus can be successfully domesticated under controlled agricultural conditions while maintaining high concentrations of pharmacologically relevant compounds. The study demonstrates that agronomic factors significantly influence secondary metabolite biosynthesis, and that targeted cultivation strategies can enhance the production of specific bioactive compounds. The research highlights the potential of C. albidus as a sustainable source of plant-based pharmaceuticals, addressing both ecological conservation and industrial standardization challenges. Future research should focus on long-term cultivation effects, genetic regulation of metabolite biosynthesis, and further refinement of agronomic practices to maximize medicinal applications.; Cistus albidus L. es una planta medicinal mediterránea empleada tradicionalmente y conocida por su amplio perfil de metabolitos secundarios bioactivos, en particular polifenoles y terpenoides, con un alto potencial farmacológico. Sin embargo, su recolección en estado silvestre plantea desafíos en términos de sostenibilidad, estandarización y conservación de la biodiversidad. Este estudio tiene como objetivo explorar el potencial para el cultivo de C. albidus como planta medicinal cultivada, mediante la optimización de prácticas agronómicas para mejorar tanto la producción de biomasa como el rendimiento de obtención de compuestos bioactivos. En particular, se ha investigado los efectos de condiciones de cultivo controladas, incluyendo la fertilización orgánica, la inoculación micorrízica y el momento de la cosecha, sobre los perfiles fitoquímicos, y se ha evaluado las estrategias de germinación y supervivencia de la especie en un contexto ecológico. Durante el trabajo se ha adoptó un enfoque multifase que incluyó ensayos de germinación, cultivos experimentales y análisis fitoquímicos. La germinación de las semillas se evaluó bajo distintos tratamientos que simulaban perturbaciones naturales (incendios forestales y escorrentía) con el fin de identificar los factores clave que influyen en el éxito del establecimiento. Los ensayos de cultivo incluyeron la aplicación de fertilización orgánica y la inoculación con hongos micorrízicos (Rhizophagus y Glomus spp.) para evaluar sus efectos sobre el crecimiento vegetal y la acumulación de metabolitos secundarios. El perfil fitoquímico se determinó mediante cromatografía líquida de ultraalta resolución (UHPLC), centrándose en la cuantificación de flavanoles, elagitaninos, flavonoles, ácidos fenólicos y secoiridoides, así como en la determinación del contenido fenólico total y la capacidad antioxidante. Los datos fueron analizados mediante modelos estadísticos para evaluar las correlaciones entre los tratamientos, el rendimiento agronómico, el momento de la cosecha y la composición fitoquímica. Los resultados indican que el éxito germinativo está significativamente influenciado por los procesos hidrológicos y la escarificación de la cubierta seminal, lo que subraya la adaptación de la especie a entornos caracterizados por condiciones ambientales alteradas. En los ensayos de cultivo, la fertilización orgánica promovió el crecimiento vegetativo, mientras que la inoculación micorrízica indujo una respuesta de estrés que favoreció una mayor acumulación de polifenoles bioactivos. Específicamente, se observó que los flavan-3-oles alcanzan sus concentraciones máximas en las primeras etapas de cosecha, mientras que los ácidos fenólicos aumentan en otoño, y los elagitaninos y flavonoles presentan su mayor acumulación en fases más avanzadas del desarrollo de la planta. La combinación de fertilización orgánica con cosechas programadas a inicios de la primavera resultó ser la estrategia más eficaz para optimizar tanto la producción de biomasa como el rendimiento fitoquímico. Estos hallazgos confirman que C. albidus puede ser cultivado con éxito en condiciones agrícolas controladas, manteniendo elevadas concentraciones de compuestos farmacológicamente relevantes. El estudio demuestra que los factores agronómicos ejercen una influencia significativa sobre la biosíntesis de metabolitos secundarios y que la implementación de estrategias de cultivo dirigidas permite optimizar la producción de compuestos bioactivos específicos. La investigación resalta el potencial de C. albidus como fuente sostenible de productos farmacéuticos de origen vegetal, abordando tanto los desafíos asociados con la conservación ecológica como los requerimientos de estandarización industrial. Se recomienda que futuras investigaciones se centren en el impacto a largo plazo de las estrategias de cultivo, en la regulación genética de la biosíntesis de metabolitos y en el perfeccionamiento de las prácticas agronómicas para maximizar su aplicación en el ámbito medicinal. 2026-04-30T10:36:42Z https://hdl.handle.net/11000/39822 Título : Empleo de la enzima N-acetil-β-Dglucosaminidasa para la detección de mamitis en ovejas lecheras Autor : Miralles López, Yolanda Resumen : Las mamitis, son a día de hoy, uno de los mayores problemas para la producción ovina de leche, siendo la infección intramamaria su principal causa. Por un lado, provocan graves pérdidas económicas como consecuencia de una menor producción y rendimiento de la leche, de la pérdida de animales afectados, de los costes del tratamiento y de las pérdidas de leche no considerada apta para el consumo. Por otro lado, suponen un riesgo sanitario debido al consumo de productos lácteos contaminados por algunas bacterias. Y, por último, también causan un problema a nivel de bienestar animal, por el dolor que esta enfermedad puede llegar a provocar. Por lo tanto, el estudio y puesta a punto de nuevos métodos indirectos de detección de mamitis a nivel de granja es un tema de gran relevancia, ya que ayudarán a monitorizar la enfermedad y agilizar la toma de decisiones sobre el tratamiento del animal afectado y el destino de la leche. La N-acetil-β-D-glucosaminidasa (NAGasa) es una enzima que se encuentra principalmente en los leucocitos y en las células epiteliales secretoras de leche. Durante la mamitis, como resultado del proceso inflamatorio, se producen cambios en las membranas de las células y en la permeabilidad de los vasos, por lo que la NAGasa es liberada a la leche, y sus niveles se elevan durante la enfermedad. Hay estudios que apuntan, que la NAGasa podría resultar un buen indicador para la detección de la mamitis de forma automática durante el ordeño, dado el avance tecnológico conseguido en biosensores en los últimos años. Por todo esto, el objetivo de esta tesis doctoral, fue analizar el efecto de determinados factores de variación sobre la NAGasa y comprobar si es posible usar esta enzima como método de detección teniendo en cuenta la variabilidad producida por los mismos. Para ello se realizaron dos estudios en ovejas de raza Manchega de la Granja de pequeños rumiantes de la Universidad Miguel Hernández de Elche, en el primero de ellos se observó de manera específica cómo afectaba la infección intramamaria (IMI) y otros los factores no infecciosos (estado de lactación, número de parto, ordeño) sobre la actividad de la enzima en la leche. En el segundo, se investigó el efecto de la instauración de la IMI sobre los valores de la enzima a lo largo de varias semanas, junto con el resto de efectos, comparándolo con animales que permanecieron libres de IMI. En ambos estudios, se analizó la capacidad predictiva de la enzima mediante el uso de distintos algoritmos. Los resultados mostraron que los factores no infecciosos estudiados, como el estado de lactación, el número de partos y el turno de ordeño, tuvieron un efecto estadísticamente significativo sobre los valores de NAGasa (p < 0,05). Los valores más altos se encontraron al inicio y al final de la lactación, en el ordeño de la mañana y en las glándulas de hembras multíparas que presentaban IMI. El estado de salud de la glándula fue el factor que provocó la mayor variación en los niveles de la enzima, mostrando las glándulas con IMI valores más altos que las glándulas sanas. Además, los resultados indicaron que, en las glándulas infectadas, se produjo un aumento muy marcado de los niveles de la enzima en los 4 días que siguieron a la instauración de la infección (51,57 vs 105,69 μM/min por mL). El estudio de la capacidad predictiva de la enzima mediante el uso de diversos algoritmos, reveló una gran eficacia de la misma. En el primer estudio, se observó que, en el caso de priorizar la sensibilidad, el algoritmo que obtuvo un mejor resultado fue el modelo que incluía NAGasa junto con el estado de lactación y el número de partos, obteniendo una capacidad predictiva de 0,80, una precisión del 70%, una sensibilidad del 73% y una especificidad del 70%. En caso de priorizar la especificidad, el modelo que incluía NAGasa, el estado de lactación, el número de partos y el ordeño fue el que mejor predijo el estado de salud de la glándula mamaria, obteniendo una capacidad predictiva de 0,80, una precisión del 77%, una sensibilidad del 64% y una especificidad del 79%. En el segundo estudio, el modelo que mostró mejores resultados al priorizar la sensibilidad, fue el que identificó en un mínimo de dos días dentro de los cuatro inmediatamente posteriores a la aparición de la infección, un incremento superior al 30% en los niveles de NAGasa, en comparación con la media de los tres días previos a la infección, obteniendo una capacidad predictiva de 0,90, una precisión del 89,8%, una sensibilidad del 95,2% y una especificidad del 85,7%. Al priorizar la especificidad, el mejor modelo fue el que utilizó la misma regla, pero en un mínimo de tres días en lugar de dos, obteniendo una capacidad predictiva de 0,87, una precisión del 87,8%, una sensibilidad del 81% y una especificidad del 92,9%. Se concluyó que la mamitis afecta a los niveles de la NAGasa (obteniendo los mayores valores las glándulas con mamitis infecciosa), juntamente con otros factores no infecciosos como el estado de lactación, el número de parto o la sesión de ordeño, existiendo una correlación positiva y significativa con el RCS. Al aplicar diferentes algoritmos que incluían la medición diaria de la enzima, se observó que la NAGasa es capaz de detectar la infección de la glándula mamaria dentro de los primeros 4 días después de la instauración de la infección. Esta rápida detección puede permitir reducir las pérdidas económicas, la severidad de la enfermedad y aumentar el bienestar animal. Varios de los algoritmos estudiados pueden resultar útiles para la detección de la mamitis ya que presentan una capacidad predictiva y precisión altas, así como de sensibilidad y especificidad. La elección del algoritmo dependerá de las necesidades de las explotaciones en función de si necesitan priorizar la especificidad o la sensibilidad.; Mastitis is currently one of the biggest problems for dairy sheep production, with intramammary infection being its main cause. On the one hand, it causes serious economic losses due to reduced milk production and yield, the loss of affected animals, treatment costs, and the loss of milk not considered suitable for consumption. On the other hand, it poses a health risk due to the consumption of milk contaminated by certain bacteria. Finally, it also poses an animal welfare problem due to the pain this disease can cause. Therefore, the study and development of new indirect methods for detecting mastitis at the farm level is of great importance, as they will help monitor the disease and streamline decision-making regarding the treatment of affected animals and the disposal of the milk. N-acetyl-β-D-glucosaminidase (NAGase) is an enzyme found primarily in leukocytes and milk-secreting epithelial cells. During mastitis, as a result of the inflammatory process, changes occur in cell membranes and vascular permeability, causing NAGase to be released into the milk, and its levels rise during the disease. Some studies suggest that NAGase could be a good indicator for the automatic detection of mastitis during milking, given the technological advances achieved in biosensors in recent years. Therefore, the objective of this doctoral thesis was to analyze the effect of certain variation factors on NAGase and to determine whether it is possible to use this enzyme as a detection method, taking into account the variability produced by these factors. To this end, two studies were conducted on Manchega sheep at the Small Ruminant Farm of the Miguel Hernández University in Elche. The first specifically observed how intramammary infection (IMI) and other non-infectious factors (lactation status, parity, milking) affected the enzyme's activity in milk. In the second study, the effect of IM administration on enzyme levels was investigated over several weeks, along with other effects, compared with animals that remained IMI-free. In both studies, the enzyme's predictive capacity was analyzed using different algorithms. The results showed that non-infectious factors studied, such as lactation stage, parity, and milking session, had a statistically significant effect on NAGase levels (p < 0.05). The highest values were found at the beginning and end of lactation, during morning milking, and in the glands of multiparous females with IMI. Gland health was the factor that caused the greatest variation in enzyme levels, with glands with IMI showing higher values than healthy glands. Furthermore, the results indicated that, in infected glands, there was a marked increase in enzyme levels in the 4 days following the onset of infection (51.57 vs. 105.69 μM/min per mL). The study of the enzyme's predictive capacity using various algorithms revealed its high predictive efficacy. In the first study, it was observed that when prioritizing sensitivity, the algorithm that obtained the best result was the model that included NAGase along with lactation stage and parity, obtaining a predictive capacity of 0.80, an accuracy of 70%, a sensitivity of 73%, and a specificity of 70%. While in case of prioritizing specificity, the model that included NAGase, lactation stage, parity, and milking was the one that best predicted mammary gland health, obtaining a predictive capacity of 0.80, an accuracy of 77%, a sensitivity of 64%, and a specificity of 79%. In the second study, the model that showed the best results when prioritizing sensitivity, was the one that identified, within a minimum of two days within the four immediately following the onset of infection, an increase greater than 30% in NAGase levels, compared to the average of the three days prior to infection, obtaining a predictive capacity of 0.90, an accuracy of 89.8%, a sensitivity of 95.2%, and a specificity of 85.7%. When prioritizing specificity, the best model was the one that used the same rule but with a minimum of three days instead of two, obtaining a predictive capacity of 0.87, an accuracy of 87.8%, a sensitivity of 81%, and a specificity of 92.9%. It was concluded that mastitis affects NAGase levels (with the highest values in glands with infectious mastitis), along with other non-infectious factors such as lactation stage, parity and milking session, with a positive and significant correlation with SCC. When applying different algorithms that included daily measurement of the enzyme, it was observed that NAGase is capable of detecting mammary gland infection within the first 4 days after the onset of infection. This rapid detection can reduce economic losses and disease severity, and increase animal welfare. Several of the algorithms studied may be useful for detecting mastitis, as they exhibit high predictive capacity and accuracy, as well as sensitivity and specificity. The choice of algorithm will depend on the needs of the farms, depending on whether they prioritize specificity or sensitivity 2026-04-30T10:31:32Z https://hdl.handle.net/11000/39819 Título : Tratamientos precosecha con melatonina y gaba y otras estrategias de conservación para incrementar la calidad de la granada Autor : Lorente Mento, José Manuel Resumen : La presente tesis doctoral se centra en desarrollar y evaluar estrategias para mejorar el color de la granada cv. “Mollar de Elche” y reducir los daños por frío durante el almacenamiento potcosecha, dos factores clave que influyen en la calidad y comercialización de este fruto. En este contexto, resulta importante realizar una caracterización entre diferentes variedades de granada. Este análisis comparativo es fundamental para identificar las variedades que presentan una mayor resistencia al frío y las que muestran un mejor comportamiento en términos de calidad visual, especialmente en el color. La decisión de incluir varias variedades, como Wonderful, Kingdom, Bigful, Acco, Purple Queen y Mollar de Elche, permite observar de manera detallada cómo cada cultivar responde a las bajas temperaturas y al daño por frío, lo que contribuye a entender mejor las diferencias intrínsecas entre ellos. Este enfoque proporciona un marco de referencia para seleccionar las variedades más prometedoras en términos de conservación poscosecha, lo que posteriormente permite enfocar las estrategias de mejora específicamente en la granada Mollar de Elche, buscando potenciar su resistencia al frío y mejorar su color, aspectos esenciales para su comercialización y aceptación por parte de los consumidores. La conservación poscosecha de la granada presenta diversos desafíos, especialmente debido a su sensibilidad a las temperaturas subóptimas que pueden desencadenar daños por frío y afectar negativamente la calidad del fruto. Los estudios que se presentan permiten desarrollar un conjunto de estrategias para abordar estos problemas, enfocándose en cómo las diferentes variedades de granada responden a las bajas temperaturas, así como en la aplicación de tratamientos innovadores que mejoran la resistencia del fruto y prolongan su vida útil. Estas estrategias incluyen el uso en precosecha de melatonina y ácido γ-aminobutírico (GABA), así como en poscosecha de 1-MCP, jasmonato de metilo (JaMe) y el envasado con películas biodegradables, destacando la importancia de preservar la calidad del fruto desde la cosecha hasta su almacenamiento prolongado. En este contexo, se estudiaron seis variedades de granada y se evaluó su respuesta a los daños por frío durante el almacenamiento a bajas temperaturas. Las variedades evaluadas fueron Wonderful, Kingdom, Bigful, Acco, Purple Queen y Mollar de Elche. El experimento consistió en almacenar las granadas a temperaturas inferiores a 5 ºC y posteriormente exponerlas a 20 ºC durante dos días para simular las condiciones comerciales de almacenamiento. Los resultados mostraron una gran variabilidad en la sensibilidad a los daños por frío entre los cultivares. La granada cv. “Kingdom” fue la más sensible, mientras que la variedad Mollar de Elche demostró ser la más resistente al frío, lo que subraya la importancia de seleccionar cultivares adecuados para el almacenamiento prolongado. En el estudio también destacó que la composición de los solutos en los arilos y la piel, como las antocianinas y los ácidos orgánicos (cítrico, oxálico, entre otros), está estrechamente relacionada con la sensibilidad a los daños por frío. Además, una alta proporción de calcio respecto a potasio en la corteza del fruto se correlacionó con una mayor resistencia al frío, sugiriendo que una gestión adecuada de estos minerales durante el cultivo podría ser una herramienta clave para reducir los daños producidos por las bajas temperaturas. La aplicación de tratamientos como la melatonina en precosecha, es otra estrategia prometedora para mejorar la conservación del fruto. Los resultados mostraron que la melatonina no solo aumenta los compuestos bioactivos, como las antocianinas y los fenoles, en los frutos cosechados, sino que también retrasa la pérdida de firmeza y la disminución de la acidez durante el almacenamiento. Estos efectos se traducen en una vida útil más prolongada y una mejor calidad del fruto, tanto en términos organolépticos como nutricionales, lo que hace que este tratamiento sea una herramienta eficaz para preservar la calidad del fruto por más tiempo. El ácido γ-aminobutírico (GABA), empleado en precosecha, se destacó como un tratamiento eficaz para aumentar el rendimiento de los frutos, reflejado en un mayor peso, y mejorar sus características organolépticas, factores esenciales para su comercialización. Su aplicación en diferentes dosis incrementó significativamente la intensidad del color rojo en los arilos y la corteza, un atributo clave para la aceptación de los consumidores. Además, mejoró los niveles de compuestos antioxidantes, como las antocianinas y los fenoles totales, lo que contribuye tanto a su calidad visual como a su valor nutricional. Los frutos tratados con GABA mostraron una mayor firmeza, un proceso de maduración más lento y una mejor calidad visual en términos de color durante más días de conservación, consolidándose como una herramienta valiosa para optimizar la calidad del fruto. Otra de las estrategias llevadas a cabo fue la combinación de 1-MCP y metil jasmonato (MeJA) en poscosecha, donde ha demostrado ser efectiva para preservar la calidad del fruto. Estos tratamientos, cuando se aplican juntos, mostraron un efecto sinérgico, manteniendo la firmeza del fruto, reduciendo la pérdida de peso y mejorando el contenido de polifenoles y antocianinas. Además, la combinación de 1-MCP y MeJA retrasa el proceso de maduración del fruto, lo que prolonga su vida útil y mejora su calidad visual y nutricional durante el almacenamiento. Esta estrategia resulta particularmente prometedora ya que ofrece una solución eficaz para mitigar los daños poscosecha y mantener la calidad del fruto por más tiempo. Finalmente, también se abordó una solución sostenible mediante el uso de envolturas plásticas biodegradables en el envasado de los frutos en poscosecha. El estudio mostró que las envolturas de PBAT-PLA (Nature Fresh®) constituyen una alternativa viable a los materiales plásticos convencionales (LLDPE) para mantener la calidad del fruto durante el almacenamiento. Aunque los frutos envasados con PBAT-PLA presentaron una mayor pérdida de peso en comparación con los materiales tradicionales, no se observó un impacto significativo en la calidad visual ni en los atributos esenciales del fruto, como el color y los compuestos antioxidantes. Este enfoque no solo permite preservar la calidad del fruto, sino que también contribuye a minimizar el impacto ambiental, alineándose con las tendencias globales hacia la sostenibilidad en el sector agrícola. Dicha estrategia se vincula estrechamente con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la Agenda 2030, específicamente el ODS 12, relativo a la producción y el consumo sostenibles, y el ODS 13, centrado en la acción climática. La implementación de materiales biodegradables en el ámbito poscosecha no solo contribuye a la mitigación de la contaminación plástica, sino que también favorece la transición hacia sistemas agrícolas más sostenibles y resilientes, con un enfoque integral en la protección del medio ambiente y el cumplimiento de metas globales en materia de sostenibilidad. Notas: Programa de Doctorado en Recursos y Tecnologías Agrarias, Agroambientales y Alimentarias por la Universidad Miguel Hernández de Elche 2026-04-30T10:28:34Z https://hdl.handle.net/11000/39818 Título : Aplicación de elicitores de origen natural en precosecha y postcosecha como herramienta para mejorar la calidad de pitahaya en la cosecha y durante el almacenamiento Autor : Erazo Lara, Alex Estuardo Resumen : La pitahaya amarilla se encuentra dentro de los frutos tropicales emergentes, a nivel mundial en los últimos años se ha incrementado su consumo y se debe principalmente al aumento de los ingresos y al cambio de las preferencias de los consumidores que cada vez se preocupan por una alimentación saludable y equilibrada. Dentro de las frutas tropicales emergentes, a nivel mundial la pitahaya es una de las más comercializadas con cantidades que varían entre 800.000 toneladas a 1,2 millones de toneladas en promedio anual (período del 2019 al 2023). En Ecuador en el año 2023 las exportaciones de pitahaya rompieron récord, alcanzando USD 171,7 millones valor FOB, lo que representó un incremento del 72% respecto a 2022, consolidándose como uno de los principales productos no tradicionales de exportación. Las regiones tropicales y subtropicales de Ecuador son aptas para este cultivo, siendo la variedad amarilla (pulpa blanca y piel amarilla) con mayor extensión de cultivo (90%) en relación con la pitahaya roja. La mayor parte de las plantaciones de pitahaya amarilla se encuentra en la Provincia de Morona Santiago, lugar donde presentan los más elevados índices de productividad. El consumo de la pitahaya amarilla, en su mayoría es como fruta fresca que no solo aporta azúcares simples y fibra dietética, sino que también es rica en antioxidantes, destacando el ácido málico y ascórbico, compuestos fenólicos (ácido gálico), carotenoides presentes en la piel (cáscara) y en menor cantidad en la pulpa. Los minerales más relevantes en la piel son el potasio, fósforo, calcio, zing y hierro. La pitahaya es susceptible a daños por frío si se almacena a temperaturas inferiores a 10 °C, estos daños se manifiestan como oscurecimiento de la piel, manchas acuosas y aumento de la susceptibilidad a patógenos. La falta de conocimiento sobre los protocolos de manejo pre y poscosecha provoca que esté expuesto a temperaturas y humedades relativas inadecuadas, manejo brusco que ocasiona golpes, cortes y compresiones que aceleran los procesos de respiración y transpiración de la fruta, reduciendo su calidad y vida útil. En respuesta a la creciente demanda de alimentos frente a restricciones legales sobre el uso de químicos antes y después de la cosecha, los consumidores cada vez están más preocupados en alimentarse de manera saludable. En este sentido, la aplicación de compuestos de origen natural y derivados de las plantas puede ser una alternativa. Se han realizado investigaciones relacionadas con tratamientos pre y pos-recolección con compuestos innovadores de origen natural que puedan sustituir a los productos sintéticos para incrementar la calidad de la frutas y hortalizas. Investigaciones recientes han demostrado que el uso de tratamientos pre y poscosecha con elicitores como los jamonatos y salicilatos fortalecen y participan en numerosos procesos fisiológicos de su desarrollo, como en la defensa contra estreses bióticos y abióticos, en el sistema antioxidante del fruto y la mejora en la tolerancia al frío. Es limitada la literatura científica sobre el efecto de la aplicación pre y posrecolección de estos compuestos sobre la vida útil y la calidad de la pitahaya amarilla (Selenicereus megalanthus Haw). Por ello, el objetivo de esta Tesis Doctoral es aportar con soluciones frente a la problemática de la reducida vida útil y la calidad del fruto de pitahaya amarilla mediante tratamientos pre-recolección con jasmonato de metilo (JaMe), salicilato de metilo (SaMe), ácido salicílico (AS) y ácido oxálico (AO) y tratamientos pos-recolección con JaMe y SaMe. Además, se evaluó su incidencia en las propiedades de la piel como posible alternativa de uso en la industria farmacéutica y alimentaria. Los tratamientos pre-recolección bajo invernadero, se realizaron mediante pulverización foliar en 4 momentos clave del crecimiento del fruto, la primera empezó luego de la polinización, se aplicaron cuatro elicitores (JaMe, SaMe, AS y AO), todos ellos a concentraciones de 1, 5 y 10 mM, conteniendo un 0,5% de Tween 20 como surfactante. En el segundo año se aplicaron en pre-recolección las mejores dosis del primer año de JaMe y SaMe a 0,1 mM, y AS y AO a 5 mM, conteniendo un 0,5% deTween 20 como surfactante y se usaron las mismas épocas y frecuencias del primer año y se analizó la evolución de la calidad del fruto durante la conservación. En estos experimentos se evaluaron en la pulpa: el rendimiento, número de frutos, el peso del fruto, el porcentaje de pulpa y piel, los sólidos solubles totales (SST), la acidez titulable (AT), la firmeza, fenoles y carotenoides totales. En la piel se evaluó los compuestos fenólicos, carotenoides totales, macronutrientes y micronutrientes. En el tercer año los tratamientos post-recolección se realizaron en el Cantón Palora, Ecuador, en tanto que los análisis pos-recolección y almacenamiento se realizó en la UMH-España. Al momento de la cosecha se evaluó el peso y color de la piel de cada fruto y luego se realizó inmersiones durante 8 minutos, con SaMe y JaMe a 0,1 mM conteniendo conteniendo un 0,5% de Tween 20 como surfactante, excepto los frutos control que se sumergieron en agua. Se realizaron experimentos de conservación a 2 y 10 ºC durante 55 días, y se evaluó cada dos semanas la calidad organoléptica, nutritiva y funcional de la pulpa, los compuestos bioactivos y actividad antioxidante en la piel. Los resultados de esta Tesis Doctoral han demostrado que los tratamientos prerecolección de JaMe, SaMe, AS, AO mejoraron el tamaño del fruto, el rendimiento del cultivo y el peso del fruto en comparación con los frutos control, aunque los resultados dependieron del elicitor probado y las dosis aplicadas. Los niveles más altos y bajos de SST se encontraron en las frutas tratadas SaMe 10 mM y JaMe 5 mM, respectivamente, mientras que el mayor contenido de AT se observó en las frutas tratadas con AS 5 mM. La firmeza solo mejoró en las frutas tratadas con JaMe. Las mejores concentraciones en el segundo año mostraron que SaMe adelantó la maduración de la fruta, presentando mayores SST, menor AT y firmeza que las frutas tratadas con JaMe, lo que demostró un proceso de maduración retardado. Todos los tratamientos indujeron una mayor concentración de polifenoles durante el almacenamiento. Respecto al uso alternativo de la cáscara como subproducto, la aplicación de elicitores naturales incrementó significativamente el contenido de polifenoles, carotenoides, macronutrientes y micronutrientes en la piel, especialmente SaMe que puede utilizarse como compuesto bioactivo en la industria alimentaria. Sin embargo, los tratamientos realizados en poscosecha del fruto de pitahaya amarilla, con SaMe a 0,1 mM y JaMe a 0,1 mM no mostraron efectos significativos en los parámetros de calidad organoléptica, nutritiva y funcional analizados, posiblemente porque las dosis y/o los tiempos de inmersión aplicados no fueron adecuados. Finalmente, esta investigación demostró que la aplicación de elicitores naturales en precosecha, como jasmonato de metilo (JaMe), salicilato de metilo (SaMe), ácido salicílico (AS) y ácido oxálico (AO), en concentraciones específicas, constituye una estrategia efectiva y segura para mejorar la calidad, funcionalidad y vida útil del fruto de pitahaya amarilla. Con fines prácticos se podría utilizar JaMe a 1 mM (en pre y poscosecha). Estos hallazgos ofrecen una solución práctica y sostenible a una problemática global, que es producir alimentos de calidad con el menor impacto al medio ambiente. Notas: Programa de Doctorado en Recursos y Tecnologías Agrarias, Agroambientales y Alimentarias 2026-04-30T10:20:20Z