Logotipo Biotec AHG

Marcadores de resistência ao amarelinho

Imprimir .

 Segundo dados recentes, o Brasil é o maior produtor mundial de cana-de-açúcar, tendo produzido na safra 2020/21, 654,5 milhões de toneladas, sendo que desse montante, 41,2 milhões foram destinados à produção de açúcar e 29,7 bilhões de litros de etanol. O líder da produção nacional é o Estado de São Paulo, com 54,1% da quantidade produzida no mesmo período, tendo sido responsável pela produção de 48,4% de etanol (14,3 bilhões de litros) e 63,2% do açúcar (26,0 milhões de toneladas). 

Em um contexto tão favorável como este, é preciso investimentos expressivos em pesquisa e desenvolvimento para o combate a pragas e doenças que acometem a cana-de--açúcar, a fim de se garantir alta produtividade e, consequentemente, o abastecimento dos mercados interno e externo.

Uma das doenças que mais preocupam produtores e pesquisadores é a que causa o amarelecimento da nervura central das folhas da cana, sendo por isso, conhecida como amarelinho. Ela é responsável também pela alteração do metabolismo e do transporte da sacarose, assim como a eficiência fotossintética, resultando em prejuízo no desenvolvimento dessas plantas, o que acaba se refletindo em perda de produtividade.

A doença é causada pelo vírus da folha amarela da cana-de-açúcar (Sugarcane yellow leaf virus, ScYLV, sigla em inglês), pertencente ao gênero Polerovirus e transmitido pelo pulgão (Melanaphis sacchari).

Como a base genética de resistência ao vírus é desconhecida, pesquisadores da Unicamp, do Instituto Agronômico de Campinas (IAC), do Instituto Biológico de São Paulo (IB), da Universidade Estadual Paulista (Unesp) e da Escuela Superior Politécnica del Litoral (Espol, no Equador), desenvolveram uma pesquisa usando marcadores dominantes e codominantes e genótipos de interesse para o melhoramento da cana-de-açúcar.

O objetivo foi o de conhecer melhor a base genética de resistência da cana a esse patógeno e para isso, utilizaram análises genômicas, algoritmos de machine learning e métodos estatísticos. Os resultados do estudo foram publicados na edição de agosto da revista Scientific Reports.

Como amostragem experimental, os pesquisadores utilizaram um painel com diferentes genótipos de cana-de-açúcar, dentre elas algumas espécies selvagens, assim como variedades tradicionais e aquelas voltadas para produção de energia. Esse painel foi genotipado com marcadores dominantes e polimorfismos de nucleotídeos simples (SNPs, sigla em inglês) e indels (inserções/deleções).

Com o objetivo de associar a resistência à doença, às características genéticas das plantas, os pesquisadores analisaram a resistência de cada uma das variedades ao vírus e para isso, foram usados diferentes tipos de marcadores moleculares. A ideia foi utilizar o sequenciamento de nova geração para conseguir acessar essas informações.

Para estabelecer essas relações, os cientistas usaram análises de associação genômica e algoritmos de machine learning, tendo sido este último, utilizado para construir um modelo de predição que, ao se basear nos marcadores genéticos fornecidos, pudesse prever se uma variedade é resistente, tolerante ou suscetível ao vírus.

Em entrevista à Agência Fapesp, a professora do Departamento de Biologia Vegetal do Instituto de Biologia da Unicamp e coordenadora de projetos no Centro de Biologia Molecular e Engenharia Genética (CBMEG), Anete Pereira de Souza, destacou que um dos objetivos da pesquisa foi o de observar se havia convergência nos resultados de cada uma das metodologias utilizadas. Como resultado, foi encontrada uma coleção mais ampla de marcadores, a partir daquela já proposta pelo grupo, mas que, apesar disso, essa mesma metodologia é validada também pela estatística tradicional, portanto ambas podem ser utilizadas conjuntamente, obtendo dados mais amplos, que ao serem estudados, fornecerão maior base para o melhoramento.

17/12/2021
Arlei Maturano - Equipe Biotec AHG
 

 © BIOTEC AHG 2022 - Todos os direitos reservados - Rua Dr. Melo Alves, 529, cj. 82. Cerqueira César. São Paulo-SP, Brasil. CEP: 01417-010