Simulações de crescimento de culturas desempenham um papel fundamental na compreensão do impacto da mudança global na agricultura e no direcionamento de esforços para projetar plantas capazes de alimentar o mundo futuro.

Infelizmente, o código e a documentação de muitos modelos legados são difíceis de encontrar, usar e/ou modificar.

O logotipo da BioCro é o texto bio em verde e o corvo em preto, seguido por duas engrenagens interligadas. A engrenagem inferior é composta por folhas de plantas.

Dr. Edward Lochocki, pesquisador de pós-doutorado na Universidade de Illinois, e colegas apresentam um simulador de crescimento de cultivo modular atualizado que supera essas deficiências em um novo in silico Artigo sobre plantas. O modelo BioCro herdado previu o crescimento da planta ao longo do tempo, dados parâmetros específicos da cultura e dados ambientais como entrada. Os autores fizeram a versão mais recente, BioCro II, modular, separando as equações do modelo, valores de parâmetros e método de solução. Essa nova estrutura permite que os pesquisadores adicionem ou modifiquem facilmente os componentes de um modelo, facilitando estudos exploratórios que podem ajudar a orientar os esforços experimentais para melhorar o rendimento ou a resiliência das culturas.

Uma caixa à esquerda representando um modelo simples representado por engrenagens interligadas com imagens de clima, tecido acima do solo e tecido abaixo do solo. Estes são combinados por um modelo representado por uma imagem de um computador. Uma seta aponta para uma saída de uma pequena pilha de vagens de soja. No centro está a imagem de um pesquisador com a ideia de adicionar um componente de modelo de DNA representado pela imagem de um cientista com uma lâmpada sobre a cabeça e uma engrenagem com uma imagem de DNA. Esta engrenagem é adicionada às engrenagens que apareciam anteriormente no modelo simples na caixa à direita. Novamente, esses componentes são combinados por um modelo representado por uma imagem de computador, mas desta vez a saída é uma pilha maior de vagens de soja.
Um pesquisador pode modificar um modelo existente para fazer novas previsões sobre resultados importantes, como o rendimento da colheita, usando o BioCro II.

Três das vantagens mais significativas da abordagem modular são expostas abaixo:

Primeiro, o usuário precisa de menos conhecimento especializado para realizar uma simulação. A execução do software modular de simulação de crescimento de culturas pode ser realizada em três etapas: os usuários (1) escolhem as equações de uma biblioteca, (2) fornecem especificações adicionais e (3) enviam essas informações para o mecanismo BioCro, que resolve o modelo e calcula o resultados. Embora seja escrito principalmente em C++, o BioCro II é acessível por meio de um pacote R que fornece uma interface baseada em terminal amigável, permitindo que os usuários aproveitem a ampla gama de ferramentas disponíveis em R para entrada de dados, operações estatísticas e plotagem.

Um diagrama esquemático ilustrando o processo de execução de uma simulação de crescimento de cultura. Primeiro o usuário escolhe as equações da biblioteca. Quatro equações de exemplo são listadas em uma tabela: dossel C3, dossel C4, desenvolvimento térmico e desenvolvimento fototérmico. As marcas de seleção estão ao lado do dossel C4 e das equações de desenvolvimento térmico. Em seguida, o usuário precisa fornecer as especificações. Quatro especificações de exemplo são listadas em uma tabela: clima, Vc Max, profundidade do solo e biomassa inicial com seus valores e unidades. Em seguida, uma seta dessas duas tabelas leva a uma imagem de um computador com um BioCro dentro dele. Esta imagem é rotulada como “enviar para o mecanismo BioCro”, onde o modelo é resolvido e os resultados são calculados. Por fim, uma seta do computador conduz a um gráfico que representa a simulação produzida. O dia do ano está no eixo X e a massa do órgão está no eixo Y com dados para caule e folha plotados separadamente.
Diagrama esquemático ilustrando o processo de execução de uma simulação de crescimento de cultura, escolhendo equações de uma biblioteca, fornecendo especificações adicionais e enviando essas informações para o mecanismo BioCro, que resolve o modelo e calcula os resultados.

Os usuários podem revisar detalhes sobre as funções e entradas de biblioteca disponíveis no pacote BioCro II R acessando a documentação abrangente Um Guia Prático para BioCro.

Em segundo lugar, o usuário pode construir uma compreensão dos componentes individuais do modelo bem como suas interações dentro do contexto de todo o modelo, aproveitando os limites lógicos feitos pelos escritores do módulo. Lochocki explica por que isso é importante: “O escopo da modelagem de culturas está aumentando continuamente à medida que os modelos começam a incluir processos em diferentes escalas, desde a genética até o clima global. Ao mesmo tempo, os componentes individuais do modelo tendem a se tornar mais detalhados e especializados à medida que se tornam mais realistas. Para complicar ainda mais as coisas, as interações entre os componentes do modelo podem criar novos comportamentos emergentes. Chegar de frente a um modelo tão complexo pode ser um desafio assustador, mesmo para um especialista na área. Um software modular como o BioCro II permite que um pesquisador digira um grande modelo em pedaços menores, entendendo como cada parte funciona por conta própria e em conjunto com outras. Por outro lado, quando um modelo é escrito como um pedaço monolítico de código, essa abordagem é difícil ou impossível.”

Terceiro, o usuário pode facilmente trocar os componentes do modelo. para versões alternativas para melhor corresponder às entradas experimentais disponíveis, para aproveitar novos desenvolvimentos ou para comparar componentes alternativos. Os autores demonstraram isso trocando os componentes do modelo pela fotossíntese. Eles compararam um modelo estatístico empírico simplificado de fotossíntese baseado na eficiência de uso de radiação (RUE) com o modelo Farquhar-von-Caemmerer-Berry (FvCB) baseado em processos mecanísticos, deixando todos os outros componentes do modelo inalterados.

Existem dois gráficos. Acima, está um gráfico de dia do ano no eixo X e massa biológica no eixo Y. Isso é dividido em 4 componentes da planta: raiz, caule, grão e folha. A saída para simulações usando o modelo mecanístico FvCB para fotossíntese C3 e o modelo empírico RUE são semelhantes. Abaixo está um gráfico de luz no eixo X e bio fotossíntese no eixo Y. No modelo RUE, há uma relação puramente linear, enquanto no modelo FvCB, a fotossíntese finalmente começa a se estabilizar em intensidades de luz mais altas.
Figura 1. (a) Biomassa para vários tecidos de soja calculada ao longo da estação de crescimento usando o modelo mecanístico FvCB para fotossíntese C3 ou um modelo empírico RUE. (b) Resposta da fotossíntese à luz disponível calculada com o modelo FvCB comparada com a saída do modelo RUE.

Uma temporada completa de dados ambientais foi usada para simular o crescimento da soja para cada um dos dois modelos. Este exercício revelou que é possível chegar a um acordo próximo ao longo da estação de crescimento, apesar das abordagens muito diferentes usadas para determinar a fotossíntese (Figura 1a). A origem deste acordo pode ser investigada examinando a relação entre a fotossíntese (Abruto) e luz que incide na copa (PPFD) nos dois modelos. No modelo FvCB, a fotossíntese nivela em intensidades de luz mais altas, enquanto o modelo linear RUE superestima a fotossíntese em alta luz e subestima a fotossíntese em baixa luz (Figura 1b). Embora os valores calculados da fotossíntese coincidam em média, a concordância é frágil e improvável de se manter em outros anos porque o modelo FvCB é sensível a variáveis ​​ambientais críticas que são ignoradas pelo modelo RUE.

É fácil explorar ainda mais esses modelos fotossintéticos contrastantes usando o BioCro II porque todos os parâmetros são especificados fora das equações do modelo e seus valores podem ser facilmente alterados. Para demonstrar a utilidade desse recurso, os autores realizaram uma análise de sensibilidade para entender melhor a resposta do modelo mecanístico FvCB a fatores ambientais e, portanto, revelar a dinâmica que não está incluída no modelo empírico RUE. Eles descobriram que a resposta de temperatura da biomassa total não é significativamente diferente entre as simulações RUE e FvCB, devido à dependência da temperatura de outros componentes envolvidos na simulação. Por outro lado, a resposta da biomassa ao CO2 a concentração é significativamente diferente entre os dois modelos, com a simulação RUE tendo quase nenhuma resposta (Figura 2c). Esta é uma visão fundamental desses modelos que teria sido difícil de alcançar sem a modularidade.

À esquerda está um gráfico com dia do ano no eixo X e biomassa/temperatura no eixo Y. Os dados FvCB e RUE são semelhantes ao longo da estação de crescimento. À direita está um gráfico com dia do ano no eixo X e biomassa/CO2 no eixo Y. Os dados FvCB mostram uma resposta ao CO2 ao longo da estação de crescimento, mas os dados RUE não.
Figura 2. Coeficientes de sensibilidade normalizados para a biomassa total calculada em relação à temperatura do ar durante a estação de crescimento; e CO2 atmosférico.

O BioCro II segue a estrutura geral de um sistema dinâmico. Isso significa que o modelo descreve como as variáveis ​​que representam um determinado sistema evoluem com o tempo. Embora possa parecer óbvio que a maioria dos modelos possa ser pensada dessa maneira, muitos modelos de crescimento de culturas não são programados dessa maneira. No entanto, escrever os modelos explicitamente como sistemas dinâmicos traz muitos benefícios. Em particular, facilita a modularidade, pois dois sistemas dinâmicos podem ser combinados para formar um terceiro, simplesmente combinando seus componentes individuais. Dessa forma, modelos multiescala complexos podem ser construídos a partir de modelos mais simples. Na prática, isso só é possível se o código do modelo for escrito de forma a identificar claramente os componentes de um sistema dinâmico. O BioCro II reforça essas distinções, ajudando a garantir que os sistemas dinâmicos e seus subcomponentes possam ser recombinados com facilidade

O co-autor Dr. Justin McGrath, fisiologista de plantas de pesquisa do USDA, explica: “Os modelos são quase onipresentes escritos explicitamente como sistemas dinâmicos em muitos campos. O BioCro II reproduz o BioCro I como um sistema dinâmico apresentando-o de uma forma familiar para a maioria dos modeladores. Além disso, estende o conceito de sistema dinâmico, fornecendo uma maneira de selecionar modularmente partes de modelos, fornecendo o que esperamos ser uma maneira útil para os pesquisadores escreverem seus modelos e acoplá-los a outros modelos na comunidade”.

LEIA O ARTIGO:
Edward B Lochocki, Scott Rohde, Deepak Jaiswal, Megan L Matthews, Fernando Miguez, Stephen P Long, Justin M McGrath, BioCro II: um pacote de software para simulações modulares de cultivo, in silico Plants, 2022, diac003, https://doi.org/10.1093/insilicoplants/diac003

O BioCro II é de código aberto e está disponível online em https://github.com/ebimodeling/biocro