O tempo está se esgotando para encontrar soluções sustentáveis ​​para aumentar o rendimento das colheitas face à escassez de recursos, às alterações climáticas e ao crescimento da população global. Novas pesquisas ajudarão a orientar os criadores a identificar e selecionar mais rapidamente genótipos de plantas que podem aumentar o rendimento das culturas, garantindo a segurança alimentar para o futuro.

O desenvolvimento de novas cultivares de alto rendimento depende da prática da seleção genotípica. Isto envolve o crescimento de uma população geneticamente diversificada de plantas para identificar aquelas que conferem características desejáveis ​​(fenótipos) após extensa medição e avaliação. No entanto, este processo é complicado pelo facto de os fenótipos das plantas serem influenciados não apenas pela composição genética, mas também pelas práticas de gestão e condições ambientais a que a planta está exposta.

O grande número de combinações possíveis de variáveis ​​genéticas, ambientais e de manejo que podem influenciar os fenótipos das plantas torna inerentemente difícil determinar os cultivares ideais para um local que ainda não foi testado.

A estudante de pós-graduação da Iowa State University, Mariana Chiozza, liderou um estudo de pesquisa que procurou superar esta limitação usando modelos computacionais para simular os fenótipos de uma ampla gama de genótipos cultivados sob diferentes práticas de manejo e condições ambientais. Este estudo, publicado em in silico As plantas poderiam ajudar criadores e agricultores a determinar os melhores genótipos e práticas de manejo para um determinado local.

Os avanços na fenotipagem baseada em imagens permitiram aos pesquisadores rapidamente capturar grandes volumes de dados de características fenotípicas baseadas em dossel ordens de magnitude mais rápidas do que métodos manuais (Figura 1). Isso lhes permite medir com eficiência as características, como o índice de área foliar, de milhares de genótipos cultivados sob práticas de manejo e condições ambientais específicas.

A figura é uma imagem de diferentes tipos de plataformas coletando imagens de um campo cultivado. No topo estão os satélites, que operam de 50 a 700 quilômetros de distância da lavoura. Em seguida vêm os veículos aéreos tripulados, como aviões, que operam de 100 a 4000 metros de distância. Mais perto da cultura estão veículos aéreos não tripulados, como drones, que operam a uma distância de 10 a 100 metros. No nível do solo estão plataformas estacionárias, fenomóveis, fenopolos e telefones celulares portáteis.
Figura 1 Diferentes categorias de plataformas de fenotipagem terrestre e aérea (imagem de Araus et. al. 2022)

O índice de área foliar é uma medida da quantidade de material foliar na copa de uma planta (ver Figura 2). Esta métrica fornece um indicador útil da capacidade da planta de capturar a luz solar e realizar a fotossíntese e está intimamente ligada ao rendimento de sementes. No entanto, a relação exata entre o índice de área foliar e a produtividade é difícil de entender, pois é influenciada por uma complexa interação de fatores genéticos, ambientais e de manejo.

A figura é uma imagem de diferentes tipos de plataformas coletando imagens de um campo cultivado. No topo estão os satélites, que operam de 50 a 700 quilômetros de distância da lavoura. Em seguida vêm os veículos aéreos tripulados, como aviões, que operam de 100 a 4000 metros de distância. Mais perto da cultura estão veículos aéreos não tripulados, como drones, que operam a uma distância de 10 a 100 metros. No nível do solo estão plataformas estacionárias, fenomóveis, fenopolos e telefones celulares portáteis.
Figura 2 À medida que as plantas de soja crescem, seu índice de área foliar aumenta.

Chiozza e colegas recorreram à modelagem computacional para simular como várias variáveis ​​genéticas, ambientais e de manejo interagem para moldar a relação índice de área foliar-rendimento. “Uma parte significativa da comunidade de melhoramento da soja utiliza abordagens lineares para relacionar características da copa e produção de sementes. No entanto, esta relação pode variar significativamente quando fatores como genética, ambiente e manejo são levados em consideração”, explica Chiozza (ver Figura 3).

3 gráficos ilustram exemplos simplificados de diferentes relações entre índice de área foliar e produtividade. O gráfico à esquerda é uma relação linear com o IAF ideal de 10 metros quadrados por metro quadrado, correspondendo ao rendimento máximo de 400 quilogramas por hectare. O gráfico no centro é uma relação assintótica onde o rendimento não aumenta acima de um índice de área foliar de 6.5. O gráfico à direita mostra uma relação quadrática onde o rendimento é maximizado em um índice de área foliar de sete metros quadrados por metro quadrado e diminui à medida que o índice de área foliar aumenta ainda mais.
Figura 3 Exemplos simplificados que mostram quão diferente o índice de área foliar ideal para rendimentos máximos de culturas pode variar com base em diferentes relações entre índice de área foliar e rendimento.

Para resolver este problema os autores aproveitaram um modelo existente, Simulador de Sistemas de Produção Agrícola (APSIM), que simula os processos biofísicos envolvidos no crescimento e produção da soja. No âmbito do APSIM, os pesquisadores criaram 216 genótipos únicos de soja, variando sistematicamente os valores dos parâmetros para características relacionadas ao desenvolvimento da cultura (fenologia e fotoperíodo) e à alocação de biomassa (índice de colheita).

Eles então simularam o crescimento de todos os 216 genótipos sob 24 abordagens de manejo diferentes, como variações na data de plantio, espaçamento entre linhas e densidade de plantas, em 3 locais. Esta análise foi conduzida ao longo de um período de 20 anos, resultando em um total de 311,040 execuções de simulações individuais. Essa abordagem permitiu aos pesquisadores avaliar com eficiência o desempenho e o potencial produtivo de uma ampla gama de genótipos de soja sob diferentes condições ambientais e de manejo, sem a necessidade de extensos testes de campo.

Não é surpreendente que os pesquisadores tenham descoberto que os valores do índice de área foliar correspondentes ao maior rendimento variaram com a localização, genótipo, densidade, espaçamento entre linhas, data de plantio e outros fatores. Isto sublinha a complexidade inerente envolvida na identificação dos valores óptimos do índice de área foliar que os melhoristas devem atingir através da selecção genotípica para alcançar o máximo rendimento das culturas.

Com este trabalho, os autores demonstraram que abordagens lineares para relacionar características do dossel e produtividade nem sempre são apropriadas. Em muitos casos, o IAF mais elevado não teve efeito ou correlacionou-se com a redução do rendimento. Isto pode ser atribuído ao auto-sombreamento ou ao fato de o custo na construção do tecido foliar ser prejudicial para a produção de sementes (Figura 4).

Quatro colunas de gráficos em seis linhas ilustram que a relação entre o índice de área foliar e a produtividade varia com a localização, a densidade de plantio e a data de plantio.
Figura 4 A relação complexa entre o rendimento de sementes e o índice de área foliar é evidente nestes dados simulados de soja cultivada em 3 densidades de plantio diferentes, 4 datas de plantio e 2 configurações de espaçamento entre linhas em três locais, com média ao longo dos 20 anos.

Ao avaliar os vários fatores que influenciam a relação entre as características da copa de uma cultura e o seu rendimento de sementes de uma forma mais abrangente, pesquisas como esta podem ajudar os melhoristas a aproveitar melhor a utilidade das tecnologias de fenotipagem de alto rendimento. Esta compreensão mais profunda das complexas interacções entre as características das plantas e a produtividade pode ajudar os programas de melhoramento nos seus esforços para desenvolver variedades melhoradas de culturas.

LEIA O ARTIGO:

Mariana V Chiozza, Kyle Parmley, William T Schapaugh, Antonio R Asebedo, Asheesh K Singh, Fernando E Miguez, Mudanças na relação área foliar-produção de sementes em soja impulsionadas por genética, manejo e ambientes: implicações para fenotipagem de alto rendimento, in silico Plants, 2024;, diae012, https://doi.org/10.1093/insilicoplants/diae012