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Evaluación del rendimiento y caracterización fisiológica de dos variedades de quinua (Chenopodium quinoa Willd.) sometidas a déficit hídrico bajo condiciones de invernadero
(2018) Gámez Guzmán, Angie Lorena; Aranjuelo Michelena, Iker; Morales Iribas, Fermín; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Agrónomos; Nekazaritza Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa
El interés por el cultivo y el consumo de la quinua (Chenopodium quinoa) ha aumentado debido a las propiedades nutricionales de su grano y la capacidad de esta especie para crecer en condiciones adversas como la sequía. Escenarios de cambio climático predicen periodos de sequía con mayor duración y por tanto es de gran relevancia la búsqueda de cultivos que toleren estas condiciones. El objetivo de este trabajo fue evaluar parámetros de rendimiento, calidad y fisiológicos en dos variedades de quinua sometidas a estrés por déficit hídrico en condiciones de invernadero. Como material vegetal se utilizaron la variedad costera Rainbow y la variedad de altiplano Illpa provenientes de Chile. Hasta el inicio de la formación de fruto, las plantas crecieron con óptimas condiciones de riego. A partir de entonces, se inició la aplicación de los tratamientos de déficit hídrico, correspondientes a control o 100% de la capacidad de retención del sustrato en el contenedor (CC), 50% CC y 20% CC. En todos los tratamientos se analizaron parámetros de rendimiento, calidad de grano y fotosintéticos, biomasa de raíces, análisis del isótopo 13C, contenido de carbohidratos, aminoácidos, minerales y contenido relativo de Rubisco. No fue observado un efecto del déficit hídrico en las variables de rendimiento y calidad de grano. Sin embargo, hubo incremento significativo de la biomasa de raíces en plantas sometidas a estrés respecto al control en las dos variedades. Los parámetros fisiológicos disminuyeron en las dos variedades evaluadas. La variedad costera presentó mayor uso eficiente del agua y menor discriminación del 13 C bajo condiciones de déficit hídrico. En el caso de Rainbow bajo déficit hídrico, disminuyó el contenido de azúcares solubles pero incrementó los contenidos del aminoácido glutamina y el sodio. En Illpa los contenidos de azúcares solubles aumentaron junto con los niveles de los aminoácidos arginina, GABA, prolina y de los minerales sodio y potasio. Además, en las dos variedades se produjo disminución en el contenido relativo de Rubisco. Por lo tanto, en este trabajo, se puede demostrar cómo las dos variedades de quinua emplean diferentes estrategias de tolerancia al déficit hídrico que impiden la disminución del rendimiento y calidad del grano en condiciones de invernadero.
Embargo
Phenotyping in alfalfa: spectral technologies for yield and quality estimations in both laboratory and field conditions
(2025) Gámez Guzmán, Angie Lorena; Aranjuelo Michelena, Iker; Araus Ortega, José Luis; Santesteban García, Gonzaga; Agronomía, Biotecnología y Alimentación; Agronomia, Bioteknologia eta Elikadura; Gobierno de Navarra / Nafarroako Gobernua
La alfalfa (Medicago sativa L.) es uno de los forrajes más importantes a nivel mundial para la alimentación de ganado. Es una legumbre que provee una alta calidad de forraje, con un considerable contenido en proteínas, carbohidratos y minerales. El cultivo de la alfalfa normalmente es cortada o cosechada varias veces durante un mismo año y muestra un rápido crecimiento después del corte. El monitoreo oportuno y a tiempo del cultivo es cada vez más importante para proveer de un forraje con una calidad adecuada. Sin embargo, agricultores deben enfrentarse a retos no solo para estimar importantes parámetros para la nutrición animal sino también para decidir el óptimo punto de corte con un adecuado balance entre rendimiento y calidad del cultivo. Adicionalmente, en el contexto actual de cambio climático, los sistemas agrícolas deben evolucionar en una actividad más sustentable que reduzca el impacto ambiental y satisfaga las necesidades de una población creciente con los actuales cambios en los hábitos de consumo. Para afrontar estos desafíos en un sistema de producción de forrajes (estimación de rendimiento y calidad, además de identificar el punto óptimo de corte) bajo una perspectiva de cambio climático, es esencial obtener información espacio-temporal en tiempo real. El surgimiento de tecnologías de teledetección aplicadas a la agricultura podría mejorar las estimaciones tradicionales de biomasa y calidad antes de la cosecha. Además, el incremento en la disponibilidad de equipos y plataformas (p.e. satélites, sensores espectrales proximales) podrían dar soporte en la toma de decisiones efectivas para monitorear los cultivos. A pesar de la importancia del papel que cumple la alfalfa en la industria ganadera, el estudio de la aplicación de tecnología de teledetección está más frecuentemente centrada en otros cultivos, como el trigo. Esta tesis tiene como objetivo integrar nuevas perspectivas en el uso de tecnología de teledetección y equipos proximales para estimar los rendimientos y la calidad de la alfalfa en diferentes estados fenológicos del cultivo bajo condiciones de laboratorio y campo. Para esto se usaron espectrómetros de mesa y portátiles miniaturizados en laboratorio (Capítulo I), teledetección pasiva como el satélite Sentinel-2 (Capítulo II) y espectrómetro hiperespectral proximal bajo condiciones de campo (Capítulo III y IV). El Capítulo I examinó la aplicabilidad de un espectrómetro de mesa y cuatro equipos “de mano” para estimar los contenidas de azúcares solubles, almidón, carbono (C), nitrógeno (N) y composición mineral en muestras de alfalfa secas y molidas. Los resultados indicaron que el uso del modelo de regresión mínimos cuadrados parciales (PLS) basado en la reflectancia fue capaz de explicar la variabilidad en el contenido de sacarosa, N, potasio (K) y fósforo (P) con alta precisión cuando el espectrómetro de mano de amplio rango en el espectro (350-2500 nm) fue usado. Los resultados enfatizaron en la viabilidad del uso de equipos portátiles, considerando la alta precisión en las estimaciones y su versatilidad para ser usados tanto en laboratorio como en el campo. El capítulo II evaluó las estimaciones del rendimiento en tres estados fenológicos de desarrollo (vegetativo temprano, vegetativo tardío y botón floral) usando índices de vegetación (VIs) extraídos de imágenes del satélite Sentinel-2 y su combinación con datos meteorológicos. Este capítulo comparó la tradicional regresión multilineal y dos algoritmos de machine learning (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator - LASSO and Random Forest - RF). Los resultados revelaron que las estimaciones de rendimiento no fueron óptimas cuando solos los VIs o los datos meteorológicos se usaron por si solos como predictores en el modelo. Sin embargo, su combinación mejoró significativamente las estimaciones. Además, las estimaciones en vegetativo tardío y botón floral fueron más precisas comparadas con las obtenidas en vegetativo temprano, aunque dichas precisiones se obtuvieron en función del algoritmo usado. Por ejemplo, RF explicó mejor la variabilidad del rendimiento en vegetativo temprano y tardío, mientras que el uso de la regresión multilineal resultó en dar la mejor estimación durante el estadio de botón floral. Los resultados sugieren la posibilidad de extender la generación de estimaciones durante múltiples años para incrementar la precisión de los modelos. La predicción de la biomasa aérea y parámetros de calidad usando un equipo proximal de amplio rango espectral bajo condiciones de campo basa en la reflectancia a nivel de canopy y hoja fue explorado en el Capítulo III. La reflectancia, los grados días de crecimiento acumulados y datos meteorológicos fueron usados como predictores en tres modelos diferentes. Adicionalmente, regiones específicas del espectro asociadas con cada parámetro fueron identificadas. Este capítulo reveló que el rendimiento del modelo difiere entre los parámetros analizados, lo que podría estar relacionado con la variación intraespecífica de cada uno. Los resultados mostraron que las mejores estimaciones, basadas en la alta precisión y coeficiente de determinación, fueron obtenidas para biomasa, y los contenidos de sacarosa, flavonoides y N; para estos parámetros las regiones del visible y el infrarrojo cercano fueron seleccionadas como importantes predictores. Con relación a la estimación del contenido de minerales, los que mejor estimación obtuvieron fueron P, boro (B) y zinc (Zn), y los predictores más importantes fueron seleccionados en la región del infrarrojo cercano de onda corta. En el Capítulo IV, la composición isotópica del C (δ13C) y N (δ15N) y el contenido de aminoácidos fueron estimados bajo condiciones de limitación hídrica para seis variedades de alfalfa usando el equipo hiperespectral en campo. Estos parámetros fueron analizados a lo largo del ciclo de cultivo para explorar la pregunta de si es posible encontrar un potencial biomarcador que pueda indicar el tiempo óptimo de cosecha. Los resultados mostraron que la composición isotópica fue exitosamente estimada con una muy alta precisión, lo que abre la posibilidad de evaluar las respuestas de la planta en condiciones de estrés hídrico, dada la valiosa información del estado vegetal que ofrecen el análisis de los isótopos. Por otra parte, el aminoácido que mejor fue estimado fue el ácido- γ-aminobutírico (GABA) y, además, su contenido disminuyó significativamente en el estado de botón floral, estadio en el cual se recomienda realizar la cosecha ya que en este punto hay un adecuado balance entre rendimiento y calidad. Teniendo en cuenta que este método puede ser aplicado en un amplio rango de ambientes y bajo diferentes condiciones de estrés abiótico, este podría potencialmente contribuir a la cuantificación de otros metabolitos en plantas. Finalmente, perspectivas futuras son mencionadas al final de esta tesis que pueden ayudar a explicar las direcciones a seguir de acuerdo con los resultados obtenidos. En general, esta tesis subraya la necesidad de usar nuevas y eficientes aproximaciones en la adopción de tecnología, así como también en la aplicación de técnicas de ciencia de datos y machine learning para soportar la toma de decisiones en campo. Este punto de vista integral desde el laboratorio al campo o viceversa podría proveer de valioso conocimiento para ser integrado en las ciencias agrícolas.
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Onfield estimation of quality parameters in alfalfa through hyperspectral spectrometer data
(Elsevier, 2024) Gámez Guzmán, Angie Lorena; Vatter, Thomas; Santesteban García, Gonzaga; Araus, José Luis; Aranjuelo Michelena, Iker; Agronomía, Biotecnología y Alimentación; Agronomia, Bioteknologia eta Elikadura
Alfalfa is a forage of vast importance around the world. In the past, near-infrared spectroscopy (NIRS) technique have been explored in the lab to determine quality traits such as fibre content in dried and ground material. During the last decade, portable hyperspectral devices have emerged as a tools for in-field prediction, of not only crop yield but also a large range of quality and physiological markers. The objective of this study was to estimate quality parameters in an alfalfa crop using hyperspectral data acquired from a full-range (350–2500 nm) spectrometer under field conditions. Reflected spectra were measured in single leaves as well as at the canopy level, then reflectance was related to target parameters such as biomass, leaf pigments, sugars, protein, and mineral contents. Due to their large effect on crop quality parameters, meteorological conditions and phenological stages were included as predictors in the models. We found that meteorological and phenological variables improved the accuracies and percentage of variance explained (R2) for most of the parameters evaluated. Based on R2 values, the best prediction models were obtained for biomass (0.71), sucrose (0.65), flavonoids (Flav) (0.56) and nitrogen (0.70) with normalized root mean squared errors of 0.196, 0.32, 0.087 and 0.08, respectively. These parameters were associated mainly with visible (VIS) (approx. 350–700 nm) and near infrared (NIR) (700–1250 nm) regions of the spectrum. Regarding mineral composition, the best prediction models were developed for P (0.51), B (0.50) and Zn (0.44), associated with the short-wave infra-red (SWIR) region (1250–2500 nm). The results of this study demonstrated the potential of hyperspectral techniques to be used as a base for performing initial evaluations in the field of quality traits in alfalfa crops.
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Does the response of Rubisco and photosynthesis to elevated [CO2] change with unfavourable environmental conditions?
(Oxford University Press, 2024-09-12) Ancín Rípodas, María; Gámez Guzmán, Angie Lorena; Jáuregui Mosquera, Iván; Galmes, J.; Sharwood, R. E.; Erice, G.; Ainsworth, E. A.; Tissue, D. T.; Sanz-Sáez, A.; Aranjuelo Michelena, Iker; Ciencias; Zientziak; Agronomía, Biotecnología y Alimentación; Agronomia, Bioteknologia eta Elikadura
Climate change due to anthropogenic CO2 emissions affects plant performance globally. To improve crop resilience, we need to understand the effects of elevated CO2 concentration (e[CO2]) on CO2 assimilation and Rubisco biochemistry. However, the interactive effects of e[CO2] and abiotic stress are especially unclear. This study examined the CO2 effect on photosynthetic capacity under different water availability and temperature conditions in 42 different crop species, varying in functional group, photosynthetic pathway, and phenological stage. We analysed close to 3000 data points extracted from 120 published papers. For C-3 species, e[CO2] increased net photosynthesis and intercellular [CO2], while reducing stomatal conductance and transpiration. Maximum carboxylation rate and Rubisco in vitro extractable maximal activity and content also decreased with e[CO2] in C-3 species, while C-4 crops are less responsive to e[CO2]. The interaction with drought and/or heat stress did not significantly alter these photosynthetic responses, indicating that the photosynthetic capacity of stressed plants responded to e[CO2]. Moreover, e[CO2] had a strong effect on the photosynthetic capacity of grasses mainly in the final stages of development. This study provides insight into the intricate interactions within the plant photosynthetic apparatus under the influence of climate change, enhancing the understanding of mechanisms governing plant responses to environmental parameters.
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Optimizing oilseed rape growth: exploring the effect of foliar biostimulants on the interplay among metabolism, phenology, and yield
(Wiley, 2024-10-03) Ancín Rípodas, María; Soba Hidalgo, David; Picazo Rodríguez, Pedro Javier; Gámez Guzmán, Angie Lorena; Le Page, Jean-François; Houdusse, Diane; Aranjuelo Michelena, Iker; Agronomía, Biotecnología y Alimentación; Agronomia, Bioteknologia eta Elikadura
The current agricultural system is in search of new strategies to achieve a more sustainable production while keeping or even increasing crop yield and quality. In this scenario, the application of biostimulants constitutes a potent solution. In the current study, the impact of a blue-green microalgal extract (MB) and a pig tissue hydrolysate (PTH) on rapeseed plants' development was characterized. Obtained results revealed a positive effect on yield parameters of plants treated with MB and, especially, PTH; this was associated to an improvement on the photosynthetic performance. Moreover, this study remarked the effects of biostimulants on plant phenology through their pivotal role in modulating developmental processes. More specifically, proteomic, metabolomic, and hormone content analyses revealed distinct alterations associated with the acceleration of phenology induced by biostimulant application. Additionally, some antioxidant enzymes and stress-related compounds were up-regulated upon MB and PTH treatments, indicating enhanced plant defense mechanisms in response to accelerated phenological transitions. Such findings highlight the intricate interplay between biostimulants and plant physiology, wherein biostimulants orchestrate rapid developmental changes, ultimately influencing growth dynamics. Altogether, the current study reveals that the application of both MB and PTH biostimulants promoted rapeseed plant phenology and productivity associated with an improvement in the photosynthetic machinery while boosting other physiological and molecular mechanisms.
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Alfalfa yield estimation using the combination of Sentinel-2 and meteorological data
(Elsevier, 2025-03-19) Gámez Guzmán, Angie Lorena; Segarra, Joel; Vatter, Thomas; Santesteban García, Gonzaga; Araus, José Luis; Aranjuelo Michelena, Iker; Agronomía, Biotecnología y Alimentación; Agronomia, Bioteknologia eta Elikadura; Institute for Multidisciplinary Research in Applied Biology - IMAB; Gobierno de Navarra / Nafarroako Gobernua
Context: Alfalfa (Medicago sativa L.) is one of the world's most important forages for livestock feeding. Timely yield estimates could provide information to guide management decisions to improve production. Since alfalfa crops typically undergo multiple harvests in a year and demonstrate rapid regrowth, satellite remote sensing techniques present a promising solution for alfalfa monitoring. Objective: To generate alfalfa yield estimation models at three phenological stages (early vegetative, late vegetative, and budding stages) using vegetation indices (VIs) derived from satellite Sentinel-2 images and their combination with meteorological data. Methods: We analyzed fields located in Navarre (northern Spain) over two consecutive seasons (2020 and 2021). To generate the yield estimation models, we applied a conventional multilinear regression and two machine learning algorithms (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator - LASSO and Random Forest - RF). Results: Regardless of the statistical approach, the three phenological stages were not optimal when either VIs or meteorological data were used singularly as the predictor. However, the combination of VIs and meteorological data significantly improved the yield estimations, and in the case of LASSO model reached percentages of variance explained (R2) and normalized root mean square error (nRMSE) of R2= 0.61, nRMSE= 0.16 at the budding stage, but RF reached a R2= 0.44, nRMSE= 0.22 at the late vegetative stage, and R2= 0.36, nRMSE= 0.24 at the early vegetative stage. The most suitable variables identified were the minimum temperature, accumulated precipitation, the renormalized difference vegetation index (RDVI) and the normalized difference water index (NDWI). The RF model achieved more accurate yield estimations in early and late vegetative stages, but LASSO at bud stage. Conclusion: These models could be used for alfalfa yield estimations at the three phenological stages prior to harvest. The results provide an approach to remotely monitor alfalfa fields and can guide effective management strategies from the early development stages.
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Differential effect of free-air CO2 enrichment (FACE) in different organs and growth stages of two cultivars of durum wheat
(MDPI, 2023) Gámez Guzmán, Angie Lorena; Han, Xue; Aranjuelo Michelena, Iker; Agronomía, Biotecnología y Alimentación; Agronomia, Bioteknologia eta Elikadura; Ciencias; Zientziak
Wheat is a target crop within the food security context. The responses of wheat plants under elevated concentrations of CO2 (e[CO2]) have been previously studied; however, few of these studies have evaluated several organs at different phenological stages simultaneously under free-air CO2 enrichment (FACE) conditions. The main objective of this study was to evaluate the effect of e[CO2] in two cultivars of wheat (Triumph and Norin), analyzed at three phenological stages (elongation, anthesis, and maturation) and in different organs at each stage, under FACE conditions. Agronomic, biomass, physiological, and carbon (C) and nitrogen (N) dynamics were examined in both ambient CO2 (a[CO2]) fixed at 415 µmol mol−1 CO2 and e[CO2] at 550 µmol mol−1 CO2. We found minimal effect of e[CO2] compared to a[CO2] on agronomic and biomass parameters. Also, while exposure to 550 µmol mol−1 CO2 increased the photosynthetic rate of CO2 assimilation (An), the current study showed a diminishment in the maximum carboxylation (Vc,max) and maximum electron transport (Jmax) under e[CO2] conditions compared to a[CO2] at physiological level in both cultivars. However, even if no significant differences were detected between cultivars on photosynthetic machinery, differential responses between cultivars were detected in C and N dynamics at e[CO2]. Triumph showed starch accumulation in most organs during anthesis and maturation, but a decline in N content was observed. Contrastingly, in Norin, a decrease in starch content during the three stages and an increase in N content was observed. The amino acid content decreased in grain and shells at maturation in both cultivars, which might indicate a minimal translocation from source to sink organs. These results suggest a greater acclimation to e[CO2] enrichment in Triumph than Norin, because both the elongation stage and e[CO2] modified the source–sink relationship. According to the differences between cultivars, future studies should be performed to test genetic variation under FACE technology and explore the potential of cultivars to cope with projected climate scenarios.
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Photosynthetic metabolism under stressful growth conditions as a bases for crop breeding and yield improvement
(MDPI, 2020) Morales Iribas, Fermín; Ancín Rípodas, María; Fakhet, Dorra; González Torralba, Jon; Gámez Guzmán, Angie Lorena; Seminario Huárriz, Amaia; Soba Hidalgo, David; Ben Mariem, Sinda; Garriga, Miguel; Aranjuelo Michelena, Iker; Agronomia, Bioteknologia eta Elikadura; Institute for Multidisciplinary Research in Applied Biology - IMAB; Agronomía, Biotecnología y Alimentación
Increased periods of water shortage and higher temperatures, together with a reduction in nutrient availability, have been proposed as major factors that negatively impact plant development. Photosynthetic CO2 assimilation is the basis of crop production for animal and human food, and for this reason, it has been selected as a primary target for crop phenotyping/breeding studies. Within this context, knowledge of the mechanisms involved in the response and acclimation of photosynthetic CO2 assimilation to multiple changing environmental conditions (including nutrients, water availability, and rising temperature) is a matter of great concern for the understanding of plant behavior under stress conditions, and for the development of new strategies and tools for enhancing plant growth in the future. The current review aims to analyze, from a multi-perspective approach (ranging across breeding, gas exchange, genomics, etc.) the impact of changing environmental conditions on the performance of the photosynthetic apparatus and, consequently, plant growth.
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Effect of water stress during grain filling on yield, quality and physiological traits of Illpa and Rainbow quinoa (Chenopodium quinoa willd.) cultivars
(MDPI, 2019) Gámez Guzmán, Angie Lorena; Soba Hidalgo, David; Zamarreño, Ángel M.; García Mina, José M.; Aranjuelo Michelena, Iker; Morales Iribas, Fermín; Ciencias; Zientziak; Gobierno de Navarra / Nafarroako Gobernua
The total area under quinoa (Chenopodium quinoa Willd.) cultivation and the consumption of its grain have increased in recent years because of its nutritional properties and ability to grow under adverse conditions, such as drought. Climate change scenarios predict extended periods of drought and this has emphasized the need for new crops that are tolerant to these conditions. The main goal of this work was to evaluate crop yield and quality parameters and to characterize the physiology of two varieties of quinoa grown under water deficit in greenhouse conditions. Two varieties of quinoa from the Chilean coast (Rainbow) and altiplano (Illpa) were used, grown under full irrigation or two different levels of water deficit applied during the grain filling period. There were no marked differences in yield and quality parameters between treatments, but the root biomass was higher in plants grown under severe water deficit conditions compared to control. Photosynthesis, transpiration and stomatal conductance decreased with increased water stress in both cultivars, but the coastal variety showed higher water use efficiency and less discrimination of13 C under water deficit. This response was associated with greater root development and a better stomatal opening adjustment, especially in the case of Rainbow. The capacity of Rainbow to increase its osmoregulant content (compounds such as proline, glutamine, glutamate, K and Na) could enable a potential osmotic adjustment in this variety. Moreover, the lower stomatal opening and transpiration rates were also associated with higher leaf ABA concentration values detected in Rainbow. We found negative logarithmic relationships between stomatal conductance and leaf ABA concentration in both varieties, with significant R2 values of 0.50 and 0.22 in Rainbow and Illpa, respectively. These moderate-to-medium values suggest that, in addition to ABA signaling, other causes for stomatal closure in quinoa under drought such as hydraulic regulation may play a role. In conclusion, this work showed that two quinoa cultivars use different strategies in the face of water deficit stress, and these prevent decreases in grain yield and quality under drought conditions.
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Assessing the evolution of wheat grain traits during the last 166 years using archived samples
(Nature Research, 2020) Mariem, S.B.; Gámez Guzmán, Angie Lorena; Larraya Reta, Luis María; Fuertes Mendizabal, Teresa; Cañameras, Nuria; Araus, José Luis; Aranjuelo Michelena, Iker; McGrath, Steve P.; Hawkesford, Malcolm J.; González Murua, Carmen; Gaudeul, Myriam; Medina, Leopoldo; Paton, Alan; Cattivelli, Luigi; Fangmeier, Andreas; Bunce, James; Tausz-Posch, Sabine; Macdonald, Andy J.; Agronomia, Bioteknologia eta Elikadura; Institute for Multidisciplinary Research in Applied Biology - IMAB; Agronomía, Biotecnología y Alimentación
The current study focuses on yield and nutritional quality changes of wheat grain over the last 166 years. It is based on wheat grain quality analyses carried out on samples collected between 1850 and 2016. Samples were obtained from the Broadbalk Continuous Wheat Experiment (UK) and from herbaria from 16 different countries around the world. Our study showed that, together with an increase in carbohydrate content, an impoverishment of mineral composition and protein content occurred. The imbalance in carbohydrate/protein content was specially marked after the 1960’s, coinciding with strong increases in ambient [CO2] and temperature and the introduction of progressively shorter straw varieties. The implications of altered crop physiology are discussed.