Olive breeding for improving oil quality

Abstract

Over the past decades, olive growing has undergone a profound transformation driven by socioeconomic changes and technological advances. Traditional low-density, rainfed systems have largely been replaced by intensive, irrigated orchards optimized for mechanized harvesting. This shift has led to a narrowing of the genetic base in modern olive cultivation, where only a few cultivars dominate global production. Such genetic uniformity poses risks for agronomic resilience, oil quality diversity, and long-term sustainability, underscoring the urgent need for new or underutilized cultivars better adapted to modern growing systems and changing environmental conditions. Extra virgin olive oil (EVOO), the highest commercial grade for olive oils, is distinguished by its rich composition of fatty acids and minor bioactive compounds such as polyphenols, tocopherols, and pigments, which determine its nutritional, oxidative, and sensory quality. Among these, the oleic/linoleic acid ratio and the content of secoiridoids and vitamin E play a pivotal role in oxidative stability, health benefits, and flavor characteristics. Consequently, breeding programs must integrate these quality traits—beyond traditional agronomic attributes—into their selection criteria. Olive breeding follows a stepwise selection strategy, progressing from early seedling evaluation to multilocation trials to assess genotype × environment (G×E) interactions. Integrating biochemical and molecular data enables more efficient selection for superior oil quality traits. However, conventional analytical methods for determining oxidative stability and phenolic composition are slow and labor-intensive, limiting their use in large-scale breeding programs. In this thesis, methodological developments are presented to facilitate the selection work in olive breeding programs. Near-infrared spectroscopy (NIRS) has emerged as a rapid, non-destructive, and cost-effective alternative for assessing key olive oil quality traits. Results demonstrated that NIRS, using both benchtop and portable instruments, accurately predicts oxidative stability, fatty acid composition, and phenolic content, providing reliable heritability estimates consistent with reference analytical data. These findings confirm the strong potential of NIRS-based models for high-throughput phenotyping and varietal discrimination, thereby accelerating selection and decision-making in breeding programs. In parallel, genomic tools, such as genome-wide association studies (GWAS) for the identification of molecular markers linked to traits of agronomic and nutritional importance, are acquiring an increasingly role in order to develop marker-assisted selection (MAS). In this sense, the integration of phenotypic, chemical, and genomic data provides a robust framework for genomics-assisted breeding (GAB), enhancing the efficiency and precision in the development of new cultivars. Overall, this research demonstrates that genetic factors predominantly control phenolic composition and key quality parameters in olive and olive oil, while environmental influences and G×E interactions contribute to secondary variability. The successful application of FT-NIR spectroscopy for predicting oil stability and composition, combined with genomic insights, provides a powerful foundation for the next generation of olive breeding—one that unites speed, sustainability, and nutritional excellence.

Durante las últimas décadas, el cultivo del olivo ha experimentado una profunda transformación impulsada por cambios socioeconómicos y avances tecnológicos. Los sistemas tradicionales de baja densidad y secano han sido reemplazados en gran medida por plantaciones intensivas e irrigadas, optimizadas para la recolección mecanizada. Este cambio ha reducido la base genética del olivar moderno, donde solo unas pocas variedades dominan la producción mundial. Tal uniformidad genética conlleva riesgos para la resiliencia agronómica, la diversidad de calidad del aceite y la sostenibilidad a largo plazo, lo que subraya la necesidad urgente de disponer de nuevas variedades o de la revalorización de genotipos infrautilizados mejor adaptados a los sistemas modernos y a las condiciones ambientales cambiantes. El aceite de oliva virgen extra (AOVE), la categoría comercial de mayor calidad dentro de los aceites de oliva, se distingue por su rica composición en ácidos grasos y compuestos bioactivos menores como polifenoles, tocoferoles y pigmentos, que determinan su calidad nutricional, oxidativa y sensorial. Entre estos, la relación oleico/linoleico y el contenido en secoiridoides y vitamina E desempeñan un papel clave en la estabilidad oxidativa, los beneficios para la salud y las propiedades organolépticas. Por tanto, los programas de mejora deben integrar estos parámetros de calidad, además de los atributos agronómicos tradicionales, en sus criterios de selección. La mejora genética del olivo sigue un proceso de selección escalonado, que avanza desde la evaluación temprana de plántulas hasta ensayos multilocales para estudiar las interacciones genotipo × ambiente (G×E). La integración de datos bioquímicos y moleculares permite una selección más eficiente de genotipos con aceites de calidad superior. Sin embargo, los métodos analíticos convencionales para determinar la estabilidad oxidativa y la composición fenólica son lentos y laboriosos, lo que limita su aplicación a gran escala en los programas de mejora. En esta tesis se presentan desarrollos metodológicos para facilitar el trabajo de selección en programas de mejora de olivo. La espectroscopía de infrarrojo cercano (NIRS) ha surgido como una alternativa rápida, no destructiva y rentable para evaluar parámetros clave de calidad del aceite de oliva. Los resultados demostraron que NIRS, tanto con instrumentos de laboratorio como portátiles, predice con precisión la estabilidad oxidativa, la composición en ácidos grasos y el contenido fenólico, proporcionando estimaciones de heredabilidad coherentes con los datos analíticos de referencia. Estos hallazgos confirman el gran potencial de los modelos basados en NIRS para el fenotipado masivo y la discriminación varietal, acelerando así la selección y la toma de decisiones en los programas de mejora. Paralelamente, las herramientas genómicas, como los estudios de asociación del genoma completo (GWAS) para la identificación de marcadores moleculares vinculados a rasgos de importancia agronómica y nutricional están adquiriendo un papel cada vez más relevante con el fin de desarrollar la selección asistida por marcadores (MAS).. En este sentido, la integración de datos fenotípicos, químicos y genómicos proporciona una base sólida para la mejora asistida por genómica (GAB), aumentando la eficiencia y precisión en el desarrollo de nuevas variedades. En conjunto, este trabajo demuestra que los factores genéticos controlan predominantemente la composición fenólica y los principales parámetros de calidad en el olivo y su aceite, mientras que los efectos ambientales y las interacciones G×E contribuyen a la variabilidad secundaria. La aplicación exitosa de la espectroscopía FT-NIR para predecir la estabilidad y composición del aceite, combinada con los avances genómicos, proporciona una base sólida para una nueva generación de programas de mejora del olivo, caracterizados por su rapidez, sostenibilidad y excelencia nutricional.