Fotomontagem sobre imagens Unsplash e Freepik /Jornal da USP

Dividido em três módulos, software disponibilizado gratuitamente conecta-se a bases de dados sobre clima e solo, e a partir dessas informações, consegue simular a adaptação das plantas às condições de cultivo; por meio de dados genéticos, programa também prevê desempenho agronômico de variedades de plantas desenvolvidas em laboratório -Ilustração: Fotomontagem sobre imagens Unsplash e Freepik /Jornal da USP

Software gratuito facilita trabalho de melhoramento genético de plantas

Programa de computador usa dados sobre clima e solo para simular desempenho de novas variedades de cultivos agrícolas

Por Júlio Bernardes

10/11/2020

Arte: Camila Paim/Jornal da USP

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O EnvRtype, um software gratuito desenvolvido em pesquisa da Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (Esalq) da USP, em Piracicaba, vai facilitar a coleta e o processamento de informações ambientais usadas para realizar o melhoramento genético de plantas. Dividido em três módulos, o programa de computador se conecta a bases de dados sobre clima e solo e, a partir dessas informações, consegue simular a adaptação das plantas às condições de cultivo. Por meio de dados genéticos, o software também é capaz de prever o desempenho agronômico de novas variedades de plantas desenvolvidas em laboratório.

“O melhoramento genético se baseia, entre outras técnicas, na avaliação e seleção de plantas que são mais adaptadas a determinadas condições ambientais”, afirma ao Jornal da USP o pesquisador Germano Costa Neto, que desenvolveu o software.  

Germano Costa Neto, desenvolvedor do software: criação de protocolos para difusão da tipagem de ambientes na área de melhoramento genético de plantas – Foto: Arquivo Pessoal

“Para que isso se realize, é necessária a instalação de experimentos de campo, que demandam tempo, dinheiro e esforços, além de estarem sujeitos a erros inesperados, como, por exemplo, problemas com máquinas no campo e alagamentos.”

Segundo Costa Neto, nos últimos 15 anos, estratégias baseadas em modelos estatísticos e abordagens computacionais vêm empregando informações como marcadores genéticos para fazer previsão de cultivos sem usar experimentos de campo. “Essa abordagem, conhecida como predição genômica, tem tido muito sucesso para seleção de plantas em alguns ambientes, mas é limitada para prever condições ambientais desconhecidas”, aponta. “Isso é preocupante, porque em um cenário de mudanças climáticas, a compreensão do ambiente é imprescindível para a eficiência da previsão e, consequentemente, do sucesso do melhoramento genético de plantas.”

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Diante desse problema, o pesquisador iniciou em 2018 uma série de trabalhos envolvendo tipagem de ambientes (em inglês, envirotyping). “A tipagem consiste em coletar, processar e organizar informações ambientais, tais como dados de clima e de diversidade de solos, visando assim a ajustar esses modelos estatísticos de forma mais precisa e acurada”, explica. “Em parceria com o Centro Internacional de Melhoramento de Maiz y Trigo (CIMMYT), no México, estamos desenvolvendo uma série de protocolos para difundir essa técnica na área de melhoramento de plantas.”

A criação do software tem o objetivo de popularizar a tipagem entre os pesquisadores que trabalham com melhoramento genético, que não estão acostumados a trabalhar com informações ambientais, destaca Costa Neto. “O nome do programa, EnvRtype, é um jogo de palavras que mistura envirotyping e R, o nome do pacote estatístico no qual o software foi implementado”, conta. “O EnvRtype, que é gratuito, já é usado em pesquisas e, atualmente, estão em desenvolvimento dois estudos que aplicam o programa, ambos voltadas ao cultivo do milho tropical em condições brasileiras.”

De acordo com o pesquisador, o software possui três módulos. “O primeiro é responsável pela coleta remota de dados ambientais, conectando-se à plataforma global da Nasa e outras fontes públicas de dados ambientais”, descreve. “Ainda nesse módulo, são disponibilizadas funções para a ‘tradução’ desses dados ambientais brutos em variáveis ambientais mais informativas capazes de descrever as condições de adaptação dos cultivos.”

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O segundo módulo realiza a caracterização e tipificação ambiental, que consistem na modelagem sobre como esses dados ambientais impactam na adaptação das plantas. “Ou seja, ele mostra como tais informações podem ser úteis para caracterizar os ambientes como ótimos ou limitantes para o pleno desenvolvimento dos cultivos”, ressalta o pesquisador. “Com esse módulo, podemos caracterizar experimentos de campo ou simular condições ambientais em outras regiões ou épocas de plantio.”

Finalmente, o terceiro módulo oferece ferramentas para empregar as informações ambientais em plataformas de predição de características agronômicas, tais como rendimento de grãos, usando também dados sobre marcadores genéticos. “Com isso, podemos prever novas combinações de genótipos [plantas desenvolvidas em laboratório] e seu desempenho agronômico em novos ambientes”, conclui Costa Neto. O pesquisador acredita que o EnvRtype pode beneficiar diversos campos da pesquisa agronômica e florestal, assim como a pecuária, tais como engenharia de biossistemas e agrometeorologia.

“Ao mesmo tempo pesquisadores na área de ecologia podem usufruir do pacote para estudos que necessitem de informações ambientais”, destaca. “Já recebemos propostas de parcerias com empresas de melhoramento genético, contudo o software está hospedado em uma plataforma gratuita e, portanto, é de livre uso para estudantes, professores e pesquisadores de qualquer instituição pública ou privada do mundo.”

O programa está disponível, com exemplos de uso, na página da plataforma Git Hub (https://github.com/allogamous/EnvRtype). As conclusões da pesquisa são detalhadas no artigo EnvRtype: a software to interplay enviromics and quantitative genomics in agriculture, disponibilizado como preprint (versão prévia de artigo científico) na plataforma bioRxiv em 20 de outubro.

Mais informações: e-mail germano.cneto@usp.br, com Germano Costa Neto