A inflorescência do arroz – a parte da planta chamada panícula, onde estão localizados os grãos – é considerada um alvo-chave para seleção artificial de variedades da gramínea por estar relacionada à qualidade e ao rendimento das sementes.
A seleção de cultivares de arroz a partir das características morfológicas (fenótipos) dessa parte da planta é difícil de ser feita, entre outras razões, pela diversidade de subpopulações do cereal, originadas de cruzamentos realizados ao longo das últimas décadas, que resultaram em diferentes padrões de inflorescência.
Isso impossibilita analisar e medir manualmente os fenótipos das panículas dessas diferentes subpopulações da planta e identificar as que apresentam melhor e maior inflorescência para serem usadas em programas de melhoramento genético, apontam agrônomos e especialistas da área.
A fim de superar essa barreira, Alexandre Xavier Falcão, pesquisador do Instituto de Computação (IC) da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), em colaboração com colegas do Departamento de Genética e Melhoramento da Cornell University, nos Estados Unidos, desenvolveu um software em código aberto para análise e medição de fenótipos de panículas de arroz e de outras plantas agrícolas.
Resultado de um projeto realizado com Bolsa de pesquisa no exterior concedida pela Fapesp, o software, batizado de Plataforma PANorama, permitiu identificar com a ajuda de outras ferramentas estatísticas possíveis genes que podem ser usados para melhorar o desenvolvimento da panícula do arroz.
Alguns dos resultados do estudo foram descritos em um artigo publicado no início de fevereiro na revista Nature Communications.
“O software permite medir diversos fenótipos de panículas de arroz e de outras gramíneas, que seriam impossíveis de serem medidos manualmente, de forma simultânea e automaticamente. Esses fenótipos podem ser usados em estudos de mapeamento genético para identificar possíveis genes responsáveis por expressá-los nas plantas”, disse Falcão, autor do software, à Agência Fapesp.
O pesquisador mediu por meio do software 49 fenótipos de panículas de 242 amostras de arroz asiático (Oryza sativa) das subpopulações indica, aus, japonica tropical, japonica temperada earomático, cultivadas em campo nas Filipinas.
Os 49 fenótipos, extraídos de 3,4 mil imagens das plantas, além de 11 outras informações medidas em campo, foram integrados a um estudo de associação do genoma (GWAS, em inglês) em que são examinadas muitas variáveis genômicas comuns em indivíduos diferentes para identificar os genes associados a determinados fenótipos.
Por meio dessa integração, os pesquisadores identificaram 10 genes que podem estar associados à produtividade do arroz.
“A ideia do estudo foi identificar genes ou partes do genoma que podem estar associados aos fenótipos de subpopulações de arroz medidos pelo software, como a altura, o comprimento máximo dos ramos primários e entrenós do eixo principal e a espessura média do eixo principal das plantas”, explicou Falcão.
“Ao identificar esses genes ou partes do genoma, é possível controlar o comprimento da panícula, por exemplo, e aumentar a produtividade da planta”, estimou.
Para analisar e medir os fenótipos das panículas de arroz, os pesquisadores plantaram, colheram e conservaram 242 amostras de arroz asiático nas Filipinas para transportá-las aos Estados Unidos de forma a não quebrar os galhos e perder as sementes das plantas.
Ao chegar aos laboratórios do Departamento de Genética e Melhoramento da Cornell University, as plantas foram colocadas sobre uma mesa, com uma câmera fotográfica no alto, para obter imagens das panículas.
Por meio do software PANorama, descrito em um artigo publicado na revista Plant Physiology, os pesquisadores analisaram 49 medidas — os fenótipos — das plantas extraídas pelo software.
Após a captura das imagens, o software identificou o que os pesquisadores chamam de esqueleto da planta: uma linha que passa pelo meio da gramínea.
“A partir do esqueleto da panícula de arroz, o software extrai as medições do eixo principal e dos ramos primários das plantas, por exemplo, em alta resolução”, explicou Falcão.
De acordo com o pesquisador, além do arroz, a aplicação do software também pode ser estendida para realizar medidas de fenótipos de panículas de outras gramíneas.
No caso das panículas de arroz, uma das ideias dos pesquisadores é estender a aplicação para extrair medidas das sementes, tais como área e diâmetros.
“O software permite a realização de estudos de larga escala em biologia vegetal ao medir com precisão diversos fenótipos das plantas”, afirmou.
O artigo “Genome-wide association and high-resolution phenotyping link Oryza sativa panicle traits to numerous trait-specific QTL clusters”(doi: 10.1038/ncomms10527), de Falcão e outros, pode ser lido na revista Nature Communications emwww.nature.com/ncomms/2016/160204/ncomms10527/pdf/ncomms10527.pdf.
E o artigo “High-resolution inflorescence phenotyping using a novel image-analysis pipeline, PANorama”, (doi:10.1104/pp.114.238626), também de Falcão e outros, pode ser lido na revista Plant Physiologyem www.plantphysiol.org/content/165/2/479.full.
FONTE
Agência Fapesp
Elton Alisson – Jornalista
