{"id":4066,"date":"2025-01-08T09:24:31","date_gmt":"2025-01-08T13:24:31","guid":{"rendered":"https:\/\/fundapam.com.br\/?p=4066"},"modified":"2025-01-08T09:24:33","modified_gmt":"2025-01-08T13:24:33","slug":"uso-de-drones-acelera-melhoramento-genetico-de-plantas-de-milho-em-busca-de-tolerancia-a-seca","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fundapam.com.br\/site\/noticias\/uso-de-drones-acelera-melhoramento-genetico-de-plantas-de-milho-em-busca-de-tolerancia-a-seca\/","title":{"rendered":"Uso de drones acelera melhoramento gen\u00e9tico de plantas de milho em busca de tolerancia \u00e0 seca"},"content":{"rendered":"\n

A metodologia permite a coleta de dados mais r\u00e1pida, econ\u00f4mica e abrangente aumentando as chances de identificar as plantas mais promissoras<\/em><\/p>\n\n\n\n

Pesquisadores brasileiros est\u00e3o aplicando uma metodologia inovadora que acelera a sele\u00e7\u00e3o de plantas de milho geneticamente modificadas para resistir \u00e0 seca e reduz custos operacionais envolvidos na tarefa. A t\u00e9cnica utiliza drones equipados com c\u00e2meras RGB para capturar imagens dos experimentos de campo, convertendo-as em \u00edndices que avaliam a sa\u00fade das plantas. Com essas informa\u00e7\u00f5es, \u00e9 poss\u00edvel identificar mais rapidamente os exemplares mais promissores e simular seu desempenho em diferentes condi\u00e7\u00f5es clim\u00e1ticas, tornando o processo de sele\u00e7\u00e3o mais eficiente e preciso.<\/p>\n\n\n\n

O estudo foi conduzido por pesquisadores do Centro de Gen\u00f4mica Aplicada \u00e0s Mudan\u00e7as Clim\u00e1ticas (GCCRC)<\/a>, uma parceria entre a Embrapa e a Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), com apoio da Funda\u00e7\u00e3o de Amparo \u00e0 Pesquisa do Estado de S\u00e3o Paulo (Fapesp). Os resultados foram publicados ontem, 5 de janeiro, na revista The Plant Phenome Journal<\/em><\/a>.<\/p>\n\n\n\n

O aumento da frequ\u00eancia e severidade das secas devido \u00e0s mudan\u00e7as clim\u00e1ticas torna essencial o desenvolvimento de cultivares mais resilientes. No entanto, os m\u00e9todos tradicionais de avalia\u00e7\u00e3o em campo s\u00e3o demorados e caros, dificultando avan\u00e7os r\u00e1pidos. \u201cNos m\u00e9todos convencionais, \u00e9 necess\u00e1rio esperar o ciclo completo da planta e realizar medi\u00e7\u00f5es manuais, muitas vezes com equipamentos caros e processos lentos\u201d, explica Juliana Yassitepe, pesquisadora da Embrapa Agricultura Digital e autora do estudo.<\/p>\n\n\n\n

Com a nova metodologia, a coleta de dados em campo foi significativamente otimizada. \u201cAntes, levar\u00edamos v\u00e1rios dias para medir a produ\u00e7\u00e3o de gr\u00e3os, tempo at\u00e9 a flora\u00e7\u00e3o e altura das plantas. Agora, fazemos isso em poucas horas, com voos de drones e processamento de imagens\u201d, destaca Yassitepe.<\/p>\n\n\n\n

Experimentos no campo<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Durante a esta\u00e7\u00e3o seca de 2023, dois experimentos foram realizados em Campinas (SP), ao longo de cinco meses. Foram cultivadas 21 variedades de milho, sendo 18 com genes que estavam sendo testados para toler\u00e2ncia \u00e0 seca e 3 sem altera\u00e7\u00f5es gen\u00e9ticas, para compara\u00e7\u00e3o. As plantas foram submetidas a condi\u00e7\u00f5es controladas de manejo, com a diferen\u00e7a em uma \u00fanica vari\u00e1vel: irriga\u00e7\u00e3o. \u201cUm grupo recebeu \u00e1gua durante todo o ciclo, enquanto o outro foi submetido \u00e0 seca\u201d, detalha Yassitepe.<\/p>\n\n\n\n

Os drones realizaram voos semanais no campo experimental, capturando imagens com c\u00e2meras RGB (convencionais) e multiespectrais (que capturam espectros n\u00e3o vis\u00edveis, como infravermelho). A an\u00e1lise revelou que as c\u00e2meras RGB, significativamente mais baratas que as multiespectrais, produzem resultados confi\u00e1veis, tornando a tecnologia acess\u00edvel para programas de melhoramento gen\u00e9tico em larga escala.<\/p>\n\n\n\n

Redu\u00e7\u00e3o de custos e maior efici\u00eancia<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Al\u00e9m de reduzir os custos operacionais, a metodologia permite a realiza\u00e7\u00e3o de estudos em \u00e1reas menores, o que \u00e9 especialmente \u00fatil em projetos com recursos limitados.\u201cEssa quest\u00e3o da \u00e1rea plantada \u00e0s vezes \u00e9 um gargalo nos estudos de melhoramento gen\u00e9tico de plantas, pois nem sempre o grupo de pesquisa disp\u00f5e de muitas sementes vi\u00e1veis para plantar em \u00e1reas muito grandes\u201d, explica Yassitepe. \u201cCom voos mais baixos, \u00e9 poss\u00edvel obter imagens de alta resolu\u00e7\u00e3o, permitindo testar mais variedades de milho em uma mesma \u00e1rea\u201d, complementa Helcio Pereira, pesquisador de p\u00f3s-doutorado no GCCRC e coautor do estudo.<\/p>\n\n\n\n

Essa abordagem tamb\u00e9m possibilita acompanhar o desenvolvimento das plantas ao longo de todo o ciclo de crescimento. \u201cA an\u00e1lise temporal cont\u00ednua foi essencial para entender como as plantas respondem ao estresse h\u00eddrico\u201d, explica Pereira.<\/p>\n\n\n\n

Os dados detalhados coletados pelos drones foram usados para desenvolver modelos preditivos que ajudam a selecionar variedades de milho adaptadas a diferentes condi\u00e7\u00f5es ambientais. \u201cCom esses modelos, podemos prever o comportamento das variedades de plantas sem a necessidade de medi\u00e7\u00f5es manuais frequentes, tornando o processo mais r\u00e1pido e acess\u00edvel\u201d, afirma Pereira.<\/p>\n\n\n\n

O estudo \u201cTemporal field phenomics of transgenic maize events subjected to drought stress: cross-validation scenarios and machine learning models\u201d, de autoria de Helcio Pereira, Juliana Nonato, Rafaela Duarte, Isabel Gerhardt, Ricardo Dante, Paulo Arruda e Juliana Yassitepe, pode ser acessado\u00a0aqui<\/strong><\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Fonte: Embrapa Agricultura Digital <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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