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    Nova ferramenta prevê risco de doenças de plantas e infestação em todo o mundo
    p Uma técnica desenvolvida recentemente pode prever o risco de doenças ou infestações de plantas em todo o mundo. Descrito em jornal de acesso aberto Fronteiras em Matemática Aplicada e Estatística , a técnica considera as interações praga-hospedeiro e a distribuição geográfica de plantas vulneráveis ​​para fornecer mapas de potenciais pontos críticos de doenças. Isso pode ajudar os governos a compreender o risco de surtos antes que eles aconteçam. p Doenças e pragas podem ter um impacto devastador nas plantas, o ecossistema circundante, e suprimentos de comida. Esses efeitos podem ser particularmente prejudiciais quando uma praga ou patógeno invade um novo território, em que as plantas nativas têm pouca resistência natural e o invasor destrutivo tem poucos predadores ou competidores nativos.

    p Agências governamentais tentam restringir pragas e patógenos controlando o movimento de plantas e animais entre países e regiões. Contudo, com o comércio internacional e viagens, pode ser difícil ou impossível impedir a propagação de pragas e patógenos.

    p Uma maneira de obter uma vantagem inicial na prevenção de surtos de infecção e infestação é analisar onde as pragas e patógenos conhecidos estão localizados atualmente, e, em seguida, observe a distribuição de plantas que podem ser vulneráveis ​​a ataques. No entanto, esse tipo de análise aprofundada pode ser demorado, dada a grande variedade de plantas, espécies de patógenos e pragas.

    p Para melhor ajudar a prever surtos, pesquisadores no México desenvolveram uma nova série de algoritmos para ajudar a prever surtos. Sua técnica é baseada no princípio de que plantas intimamente relacionadas que crescem próximas umas das outras são propensas a infecção ou infestação pelos mesmos patógenos ou pragas. Ao estudar a distribuição geográfica de plantas intimamente relacionadas, a equipe de pesquisa gerou mapas de potenciais pontos críticos de doenças.

    p Para testar seus algoritmos, a equipe os aplicou a uma praga invasiva presente na América do Norte, o besouro da ambrosia redbay. Este besouro invasivo transmite a doença Laurel Wilt, o que pode ser mortal para as plantas da família do louro. Os pesquisadores consultaram bancos de dados online para encontrar um grupo de besouros da ambrosia que estão intimamente relacionados com o besouro da ambrosia redbay, e um grupo de espécies de plantas que estão associadas a esses besouros.

    p Usando interações conhecidas de besouro / planta como ponto de partida, e, em seguida, usando seus algoritmos para estimar a probabilidade de que plantas intimamente relacionadas seriam afetadas de forma semelhante, os pesquisadores calcularam a probabilidade de cada planta ser afetada por uma espécie particular de besouro.

    p A equipe então incorporou dados sobre a distribuição geográfica conhecida de cada planta. Se as plantas forem encontradas em grandes áreas, então, eles estão em maior risco de contrair e espalhar um surto. Usando seus algoritmos, os pesquisadores calcularam a probabilidade de várias espécies de plantas serem infestadas por um besouro quando as plantas estão presentes no mesmo local.

    p Usando a técnica, a equipe criou mapas mostrando as regiões do mundo com maior probabilidade de sofrer infestação, ou interação entre os besouros e plantas. Os mapas refletiam com precisão os territórios nativos dos besouros, junto com o recente comportamento invasivo de alguns besouros, incluindo o avanço para o sul de um besouro pelos Estados Unidos. Preocupantemente, o modelo indicou que plantas semelhantes na América Central e do Sul podem ser vulneráveis ​​à próxima invasão.

    p Esses tipos de mapas podem ser muito úteis para agências governamentais e ecologistas na compreensão e previsão de surtos, destacando pontos críticos de doenças atuais ou potenciais, mas a equipe precisa de mais dados do trabalho de campo para verificar a precisão do sistema.

    p Contudo, esses algoritmos não são aplicáveis ​​apenas a infestações de plantas. "O método fornece ferramentas de computador fáceis de usar, que pode ser aplicado para compreender e prever as interações entre qualquer grupo de organismos, "diz Andrés Lira-Noriega, pesquisador envolvido no estudo.


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