A temperatura é um dos fatores mais importantes que determinam o crescimento, desenvolvimento e rendimento da planta. Dados precisos sobre as respostas das culturas à temperatura são essenciais para prever os impactos potenciais de um futuro clima mais quente na produção agrícola.

A fenotipagem de campo de alto rendimento representa a capacidade de detectar remotamente e de forma não destrutiva o crescimento da cultura de uma forma de alto rendimento para caracterizar com precisão centenas de genótipos em condições de campo. As vastas quantidades resultantes de dados repetidos e de observações objetivas podem ser usadas para quantificar a resposta de crescimento específica do genótipo à temperatura.

No entanto, a capacidade de determinar a adequação dos modelos de resposta específicos do genótipo a partir de dados derivados de campo é difícil, de acordo com o Dr. Lukas Roth, do Instituto de Ciências Agrícolas da ETH Zurich. “Medições baseadas em campo são notoriamente 'ruidosas' devido a heterogeneidades ambientais e do solo e erros de medição. Portanto, nunca sabemos a 'verdade' dos dados de campo e, portanto, somos incapazes de julgar se nosso modelo prevê corretamente a resposta de crescimento às temperaturas”.

Gráficos do modelo de resposta de temperatura linear e do modelo de dose-resposta assintótica com base em uma taxa de crescimento absoluta máxima (rmax), temperatura mínima (Tmin) e inclinação da resposta (lrc). As temperaturas estão no eixo x e as taxas de crescimento estão no eixo y.

Portanto, em um novo artigo publicado na in silico plantas, Roth e colegas usou um modelo para gerar dados com sazonalidade distribuições de condições de campo de temperaturas. Eles então foram capazes de verificar a precisão de um abordagem de modelo linear existente em comparação com um novo modelo assintótico proposto para extrair a resposta de crescimento específica do genótipo às temperaturas.

Primeiro, dados de altura de planta foram gerados para vários genótipos de trigo usando uma simulação baseada no Função de resposta de Wang-Engel. O modelo Wang-Engel simula o desenvolvimento da cultura com base na resposta não linear do desenvolvimento da planta à temperatura. Os genótipos caracterizaram diferentes respostas de crescimento às temperaturas cardeais e taxa máxima absoluta de crescimento. O crescimento sazonal do dossel foi simulado com base em cinco anos de dados de temperatura. Os autores simularam intervalos de medição de 3, 7 e 14 dias para determinar qual intervalo de coleta de dados era suficiente para quantificar a resposta de crescimento específica do genótipo à temperatura.

Primeiro painel: Medições de temperatura de 0 a 30 graus Celsius no eixo x e taxa simulada de alongamento da haste no eixo y. Curvas simuladas para 200 genótipos usando a função dose-resposta de Wang-Engel mostram as temperaturas mínima, ótima e máxima. Segundo, terceiro e quarto painéis: Estação de crescimento no eixo x e altura simulada do dossel no eixo y. A altura do dossel para 200 genótipos mostra inícios, paradas e fases de atraso características.
Taxas de crescimento simuladas com base em um modelo de curva dose-resposta de Wang-Engel (a) e alturas de copa (b) para 200 genótipos simulados e três anos.

Em seguida, eles compararam a capacidade do modelo linear existente em comparação com um novo modelo assintótico para prever os parâmetros de resposta à temperatura a partir dos dados simulados.

“A abordagem linear é amplamente utilizada em nosso campo de pesquisa e promete grande robustez, mas quanto mais precisos nossos dados de fenotipagem se tornaram, mais frequentemente vimos evidências de uma relação não linear”, explica Roth.

Os autores descobriram que o modelo assintótico extraiu a temperatura base de crescimento e a taxa máxima absoluta de crescimento com alta precisão, enquanto o modelo linear mais simples falhou em fazê-lo. Além disso, o modelo assintótico forneceu uma estimativa proxy para a temperatura ótima. No entanto, ao incluir temperaturas cardeais que mudam sazonalmente à medida que as plantas se desenvolvem, a precisão da previsão do modelo assintótico foi fortemente reduzida.

Em relação à resolução de amostragem de alto rendimento, os autores descobriram que os intervalos de medição de cerca de quatro dias eram suficientes para extrair com segurança a temperatura cardinal mínima e a taxa de crescimento absoluta máxima. Esta é uma boa notícia para aqueles momentos em que medições regulares não são possíveis, como em más condições climáticas e fins de semana prolongados.

LEIA O ARTIGO:

Lukas Roth, Hans-Peter Piepho, Andreas Hund, Processamento de dados fenômicos: Extraindo parâmetros de curva dose-resposta de cursos de temperatura de alta resolução e medições repetidas de altura de trigo baseadas em campo, in silico Plants, 2022; diac007, https://doi.org/10.1093/insilicoplants/diac007

Os dados e o código-fonte que suportam as descobertas deste estudo estão disponíveis abertamente no repositório ETH GitLab em https://gitlab.ethz.ch/crop_phenotyping/htfp_data_processing.