Sebbene la letteratura sia abbondantemente a sostegno dei benefici legati all'uso dei biostimolanti, i meccanismi molecolari alla base di tali effetti positivi sono ancora poco chiariti. Tuttavia, la comprensione della modalità d'azione attraverso la quale i biostimolanti esercitano la loro attività può fornire utili indicazioni per definire meglio gli obiettivi in termini di colture, indicazioni, pratiche agricole e tempi di applicazione. Inoltre, le recenti normative adottate dall'UE suggeriscono l'opportunità di comprendere i processi colturali influenzati dai biostimolanti per sostenere le indicazioni desiderate a livello normativo.
Fatta questa premessa, possiamo sottolineare che rispondere alla richiesta di cui sopra è una sfida cruciale. Ciò è dovuto principalmente a due ragioni: (i) la complessità dei processi biochimici delle piante, alcuni dei quali non ancora del tutto chiariti; (ii) la variabilità della risposta genotipica, piuttosto che da cultivar a cultivar, e il ruolo centrale di modellazione esercitato sia dall'ambiente che dalle pratiche agronomiche.
Essendo ancorate al suolo, le piante hanno dovuto sviluppare un'enorme varietà di processi biochimici per rispondere agli stress abiotici e biotici; i biostimolanti vegetali spesso mirano a modulare questi processi. Diversi approcci possono essere utilizzati per far luce sulle variazioni biochimiche imposte da fattori esterni, come l'uso di biostimolanti sulle colture. Tra questi, gli approcci non mirati sono da raccomandare perché non richiedono ipotesi a priori e sono quindi adatti a scenari complessi. Le scienze omiche (ad esempio, genomica, trascrittomica, proteomica e metabolomica) si riferiscono al profilo di geni, trascritti, proteine e metaboliti in un sistema biologico e rientrano negli approcci non mirati. Tra le diverse omiche, la metabolomica è la più vicina al genotipo ed è stata efficacemente proposta per indagare le modalità d'azione dei biostimolanti vegetali. Infatti, insieme alla modulazione dell'espressione genica, si può avere una modificazione post-traslazionale delle proteine, che si traduce infine nell'attuale profilo dei metaboliti. I recenti progressi nelle apparecchiature analitiche, come la spettrometria di massa ad alta risoluzione, la disponibilità di banche dati e la gestione dei dati (compresa l'analisi statistica multivariata e gli strumenti bioinformatici per l'interpretazione dei dati) hanno favorito l'adozione della metabolomica nelle scienze agrarie. Di conseguenza, sono state proposte differenze nelle firme metabolomiche per identificare i processi vegetali influenzati da fattori esterni come stress abiotici (salinità, siccità, inondazioni, alte temperature, ecc.), interazioni pianta-microbo e pianta-patogeno e biostimolanti (Fig. 1).
Figura 1. La metabolomica non mirata è l'analisi completa di tutti i metaboliti misurabili in un campione, compresi gli sconosciuti chimici, e la metabolomica mirata, la misurazione di gruppi definiti di metaboliti caratterizzati chimicamente e annotati biochimicamente.
Figura 2. Analisi gerarchica dei cluster non supervisionata eseguita su profili metabolomici in seguito all'applicazione di idrolizzati proteici selezionati (figura superiore). Grafico del punteggio della modellazione supervisionata Orthogonal Projection to Latent Structures Discriminant Analysis (OPLS-DA) eseguita su profili metabolomici in seguito all'applicazione di idrolizzati proteici selezionati, dove la variazione tra i gruppi è stata separata in componenti predittive e ortogonali (figura inferiore).
Figura 3. Processi di biosintesi coinvolti nelle talee di pomodoro all'applicazione fogliare di idrolizzati proteici di origine vegetale e all'applicazione sul fusto di acido indolo-butirrico (IBA), utilizzando un'immersione rapida basale in una soluzione concentrata di IBA. L'asse delle ascisse rappresenta ogni serie di sottocategorie, mentre l'asse delle ordinate corrisponde alla variazione cumulativa di volte rispetto al controllo non trattato.
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