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Será que os insetos também têm ciclo de vida? Já conhece o ciclo de vida da traça da colmeia? Ou sabia que as plantas também adoecem ou que existem microrganismos nocivos mas também benéficos para a saúde das plantas? Venha descobrir as respostas a todas estas questões já na próxima sexta-feira, dia 30 de setembro, na Noite Europeia dos Investigadores (NEI) 2022. Entre as 17h30 e as 00h, os investigadores e investigadoras do InPP vão marcar presença na Praça do Giraldo, em Évora.

O InPP estará no stand EU-Corner 4 e este será o ponto de encontro entre os investigadores e todos aqueles que querem descobrir a ciência que é desenvolvida no nosso laboratório colaborativo. Nesta noite vai poder participar em duas atividades científicas: na primeira vai poder descobrir o incrível ciclo de vida da traça da colmeia e na segunda vai poder ver uma planta doente e todo o processo de cura.

Entre jogos, debates, demonstrações, conversas, workshops, visitas, exposições e tertúlias, são muitas as atividades de diversas instituições científicas para explorar nesta festa da ciência.

A participação é gratuita.

Junte a família e venha ter connosco a esta festa da Ciência! Contamos com a sua visita!

Consulte a programação completa de atividades presenciais de Évora aqui.

A NEI ocorre todos os anos e tem o objetivo de partilhar o trabalho dos investigadores com o público em geral. O tema para o ano de 2022 é “Ciência para Todos – Sustentabilidade e Inclusão”.

Um artigo publicado recentemente pela equipa do InnovPlantProtect (InPP) revela o potencial dos métodos computacionais de machine learning para prever características fenotípicas, como é o caso do rendimento/produtividade do trigo, a partir de informações genéticas desta planta.

O machine learning (ML) é uma área da ciência de dados que tem ganho cada vez mais relevância na última década. O ML é um ramo da inteligência artificial que permite o desenvolvimento de modelos de previsão que podem ser aplicados nas mais variadas áreas. Apesar de não nos apercebermos, utilizamos ferramentas baseadas em ML no nosso dia-a-dia, como por exemplo, os resultados personalizados apresentados no feed do seu Facebook. Mas as aplicações futuras vão desde permitir a condução autonoma até à deteção de doenças através da análise de radiografias (em humanos) ou imagens de drone (em pomares).

A predição genómica (PG) é outra das áreas em que o ML tem estado a ser aplicado. Esta consiste em usar dados genómicos (que nos dão informação acerca do genótipo) para desenvolver modelos computacionais que prevêem características fenotípicas complexas dos organismos, tal como rendimento/produtividade do trigo (Ver representação esquemática).

Nesta investigação agora publicada na revista científica Agriculture, os investigadores Manisha Sirsat e Ricardo Ramiro, ambos do departamento de Gestão de Dados e Análise de Risco, em colaboração com a Paula Oblessuc do departamento de Proteção de Culturas Específicas, exploraram a utilização de vários modelos de PG baseados em diferentes métodos computacionais para além do ML, como é o caso dos métodos estatísticos ou de deep learning (DL), com o objetivo de comparar a robustez e a performance de cada um deles em prever a característica fenotípica rendimento/produtividade do trigo. A ideia foi perceber quais os métodos que permitem prever características fenotípicas com maior fiabilidade.

“Os métodos estatísticos têm sido os mais utilizados em predição genómica pelas equipas de investigação em todo o mundo. Contudo, os métodos de ML estão a revelar-se uma boa alternativa, sendo mais precisos e rápidos”, evidencia Manisha Sirsat, primeira autora do estudo.

“A PG baseada em ML pode ajudar a reduzir o tempo e o custo da avaliação extensiva do processo de fenotipagem (durante os programas de melhoramento) e a acelerar o ganho genético”, explica a investigadora. “Este estudo contribui assim para ajudar os investigadores a perceber os fatores chave no desenvolvimento de modelos que possam acelerar os programas de melhoramento do trigo, ou de outras culturas, e a aumentar a produtividade agrícola”, acrescenta.

A equipa tem estado a trabalhar em predição genómica desde 2020, e espera que a genómica e a predição genética sejam fundamentais para permitir manter ou aumentar a produtividade das culturas, apesar das múltiplas ameaças que enfrentamos, e para responder ao aumento de 50% na procura por alimentos até 2050, quando a população mundial atingir 9,7 mil milhões.

O estudo foi cofinanciado por fundos europeus, através do Programa Alentejo2020, e pela Fundação para a Ciência e a Tecnologia.

Investigadores Manisha Sirsat, Ricardo Ramiro e Paula Oblessuc (da esquerda para a direita)

Artigo original

Revista Agriculture

Genomic Prediction of Wheat Grain Yield Using Machine Learning

Manisha Sirsat e Ricardo Ramiro

DOI: https://doi.org/10.3390/agriculture12091406

No passado dia 31 de Agosto, a diretora de departamento Cristina Azevedo esteve no Dia Aberto do Arroz – “A cultura do arroz no Baixo Mondego”, organizado pelo Pólo de Inovação de Coimbra da Direção Regional de Agricultura e Pescas do Centro (DRAPCentro), e que teve lugar no Campo do Bico da Barca, em Montemor-o-Velho. A iniciativa pretendeu dar a conhecer o que de mais inovador se tem feito ao nível da cultura deste cereal. 

Durante o Dia Aberto, que contou com a colaboração de várias entidades e empresas ligadas ao setor da cultura do arroz, os participantes visitaram ensaios e campos de arroz, ficaram a conhecer um ensaio de novas variedades deste cereal, que está a avaliar o comportamento agronómico das cultivares e a determinar o seu rendimento industrial, e um novo fertilizante – CHAMAE – desenvolvido pela Lusosem, Syngenta, Bayer CropScience e DRAP Centro, que está a ser testado para esta cultura.

Os visitantes tiveram ainda a oportunidade de experienciar o incrível trabalho que tem sido realizado pelo INIAV, IP na conservação e melhoramento desta cultura, bem como um sistema em modo de produção biológico, no qual a Lusosem e a Associação de Beneficiários da Obra de Fomento Hidroagrícola do Baixo Mondego (Abofhbm) estão a testar novas tecnologias inovadoras e sustentáveis de sementeira e controlo de infestantes.

No âmbito da cultura do arroz, o departamento de Novos Biopesticidas, liderado por Cristina Azevedo, tem estado a trabalhar no desenvolvimento de biopesticidas para o controlo da piriculariose, uma das doenças que mais afeta este cereal, e, no passado mês de Agosto já recolheu duas amostras de arroz infetado na bacia do Mondego (em Montemor-o-Velho) e do Tejo/Sorraia (em Coruche e Porto Alto, em Samora Correia). A equipa planeia amostrar ainda este ano na zona do Sado.