Técnica com infravermelho para identificar fungos em milho

Técnica com infravermelho para identificar fungos em milho. Método é mais barato e mais rápido que os convencionais.

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Cientistas desenvolvem técnica com infravermelho para identificar fungos em milho.

Uma pesquisa desenvolvida pela Embrapa em parceria com a Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) conseguiu identificar fungos do gênero Fusarium que acometem grãos de milho por meio de um método inovador. Os cientistas combinaram imagens hiperespectrais de infravermelho próximo, técnica conhecida pela siga em inglês NIR, com métodos de reconhecimento de padrões e tiveram sucesso na identificação das espécies F. verticillioides e F. graminearum, os fungos que mais acometem os grãos de milho e responsáveis pela produção das principais micotoxinas nesse cereal. O primeiro é o principal produtor da micotoxina fumonisina e o F. graminearum está associado à zearalenona.

Micotoxinas são metabólitos tóxicos produzidos por algumas espécies de fungos presentes nos grãos. A toxidade das micotoxinas a animais e humanos tem como consequência a incidência de doenças diversas. Ao mesmo tempo, atualmente, a detecção dos fungos que as produzem envolvem processos caros e complexos dificultando sua aplicação. Por causa disso, há uma demanda de especialistas e de grandes indústrias por um método de identificação preciso e rápido para evitar essa contaminação por espécies de Fusarium.

“Buscamos obter um método não destrutivo, livre de produtos químicos e de execução mais rápida, o método de imagem hiperespectral de infravermelho próximo (Near infrared hyperspectral imaging – HSI NIR), associado à análise de imagem multivariada. Esse método foi desenvolvido para permitir uma leitura rápida da amostra, além de uma precisão maior na distinção dos patógenos”, conta a pesquisadora Maria Lúcia Ferreira Simeone, da Embrapa Milho e Sorgo (MG).

Ela ressalta que a identificação desses fungos patogênicos é uma etapa inicial importante de controle de doenças em milho, porém, os métodos mais tradicionais de diferenciação de espécies requerem um alto nível de conhecimento, técnicas laboratoriais de alto custo, além de consumirem bastante tempo na execução. Simeone acrescenta que esses patógenos são de difícil identificação e controle. “Por isso, a busca por métodos alternativos é de grande relevância para toda a cadeia produtiva do milho”, informa a cientista.

Para obter esse método foi desenvolvida uma tese de doutorado na UFMG, em parceria com a Embrapa Algodão e a Embrapa Milho e Sorgo. “Nosso objetivo foi utilizar a técnica de HSI-NIR e técnicas de análise multivariada de imagens combinadas com a de reconhecimento de padrões, como a discriminante de mínimos quadrados parciais (PLS-DA) de imagens. E assim desenvolver um método rápido para identificação de F. verticillioides e F.graminearum”, conta Simeone.

O trabalho foi apresentado ao Programa de Pós-graduação em Microbiologia do Instituto de Ciências Biológicas da UFMG, pela doutoranda Renata Regina Pereira da Conceição. A estudante foi orientada pela professora Maria Aparecida de Resende Stoianoff e co-orientada pelas pesquisadoras da Embrapa Milho e Sorgo Maria Lúcia Simeone e Valéria Aparecida Vieira Queiroz.

De acordo com Renata Conceição, o modelo PLS-DA aplicado a F. verticillioides e F. graminearum apresentou separação significativa entre as duas espécies, com 100% de precisão, sensibilidade e especificidade, demonstrando a eficácia do HSI-NIR para a diferenciação de espécies de fungos do gênero Fusarium.

“Os resultados obtidos revelaram que a imagem hiperespectral no infravermelho próximo (HSI-NIR) é uma ferramenta útil para categorizar duas importantes espécies agrícolas de Fusarium. A pesquisa comprovou que a relação custo-benefício da técnica HSI-NIR apresenta maior vantagem sobre as técnicas-padrão de identificação de fungos por ser mais fácil e rápida de executar, além de menos onerosa. E possui uma abordagem não destrutiva das amostras, dispensando uso de produtos químicos durante o processo”, frisa Conceição.

FONTE: DATAGRO.