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Each year, crop diseases cause devastating losses in agricultural production, threatening food security and the livelihoods of millions of farmers. In the heart of Alentejo, an innovative project is harnessing the power of genomics to help combat these invisible threats. The AlViGen Project, with the participation of InnovPlantProtect researchers Rute Rego and João Bilro, is paving the way for a new era of crop surveillance and protection.

The Problem and the Solution

“Yellow rust in wheat and olive quick decline syndrome are real scourges for farmers,” explains Rute Rego, a researcher at AlViGen. “These diseases can decimate entire harvests, leading to severe economic losses and compromising food quality.”

But AlViGen is not limited to observing the problem. The team is using cutting-edge technology to detect and identify the strains of fungi that cause these diseases, long before the symptoms become visible.

“We use traps to collect spores circulating in the air,” Rute continues. “These traps allow us to monitor the presence of fungi in real-time, which gives us an important advantage in preventing infections.”

But the magic happens in the laboratory, where the team extracts the DNA from the spores and performs advanced genomic analyses, using powerful DNA sequencing technology based on the metabarcoding method, carried out with cutting-edge technology like the portable Nanopore sequencer.

Rute Rego, a researcher at InnovPlantProtect, analyzes samples of the fungus causing olive quick decline syndrome as part of the AlViGen project.

Unraveling the Genetic Code of Fungi

To better explain what metabarcoding is and its advantage in detecting the presence of species or strains of fungi that cause diseases in crops, the researcher gives the example of a bag full of different types of grains – rice, beans, corn – being analyzed by the reader. “Metabarcoding is like placing a unique label (a ‘barcode’) on each type of grain. Then, you can mix all the grains in a single sample, and by reading the labels, you can identify the quantity of each type of grain present.'”

In the case of AlViGen, this technique allows for the analysis of multiple fungal species simultaneously (in multiple samples), each with its own genetic ‘barcode,’ and to ‘identify exactly which fungi are present, even in small quantities,'” the researcher explains.

And what is the practical impact of this method for monitoring and predicting disease? The AlViGen project researcher can identify, with high precision, the moment when the pathogenic agent begins to appear in the field, which makes it possible to alert farmers in real-time about the risk of disease. Producers can adopt preventative measures and apply the necessary products to avoid infection, contributing to a rapid and effective response in disease prevention.

The Timeline of Fungal Evolution

AlViGen’s research is not limited to identifying the microorganisms harmful to crops; it also seeks to understand their evolution and diversity. João Bilro, another researcher on the project, is dedicated to studying the phylogeny of the Colletotrichum fungus, a microorganism responsible for causing olive anthracnose or blight, a disease that affects olive groves in Portugal. This disease mainly affects the olives, which compromises the quality of the olive oil.

“Phylogeny is crucial for understanding how the different strains of Colletotrichum are related and how they have evolved over time,” João explains. “Just as a family tree traces the history of a family, showing how members are related to each other, phylogenetic trees reveal the evolutionary relationships between the different strains of this fungus. Each branch of the tree represents an evolutionary lineage, and the nodes indicate common ancestors. By comparing the DNA sequences of these strains, we can reconstruct their evolutionary history, identifying which are genetically closer or more distant, and thus infer characteristics such as virulence or resistance to fungicides,” he reveals.

This knowledge allows researchers to identify patterns of dissemination and adaptation of the fungus, which is fundamental for developing more effective strategies to contain and/or reduce the damage this fungus causes to Portuguese olive groves.

“Um dos desafios da nossa investigação é a grande diversidade genética do Colletotrichum,” admite João. “No entanto, ao desvendar os seus segredos evolutivos, estamos a abrir caminho para o desenvolvimento de métodos de deteção e controlo mais precisos e direcionados.”

Left photo: João Bilro, a bioinformatician at InnovPlantProtect, studying the phylogeny of the Colletotrichum fungus within the scope of the AlViGen project; Right photo: Rute Rego and João Bilro discuss ideas about the AlViGen project.

The Future of Agriculture Starts Here

The AlViGen Project aims to have a significant impact on the agricultural landscape, especially in Alentejo, a region with a strong agricultural tradition. By providing farmers with early detection tools and precise information about the microorganisms that cause crop diseases, the project intends to aid in decision-making, allowing farmers to protect their crops and reduce production losses.

“Our ultimate goal is to empower farmers with the knowledge and tools they need to protect their crops sustainably,” states Rute. “We believe that genomic surveillance is a key tool for the future of crop protection.”

João Bilro agrees and adds, “Continuous research is fundamental to keep up with the evolution of harmful microorganisms and to develop new, consistently effective control strategies. In the future, we hope to expand the scope of AlViGen to include other microorganisms and crops, and to make genomic surveillance an accessible tool for all farmers.”

Science at the Service of Agriculture

The AlViGen Project, supported by the Promove Program of the “la Caixa” Foundation, in partnership with Banco BPI and the Foundation for Science and Technology (FCT), is an inspiring example of how science and technology can be applied to solve real-world problems and transform agriculture. By unraveling the genetic secrets of crop microorganisms, Rute Rego and João Bilro are paving the way for a safer, more sustainable, and resilient agriculture.

The fight against crop diseases continues, but with AlViGen, farmers can finally see the enemy before it becomes visible.

A cada ano, as doenças das culturas causam perdas devastadoras na produção agrícola, ameaçando a segurança alimentar e o sustento de milhões de agricultores. No coração do Alentejo, um projeto inovador está a usar o poder da genómica para ajudar a combater essas ameaças invisíveis. O Projeto AlViGen, que conta com a participação dos investigadores do InnovPlantProtect, Rute Rego e João Bilro, está a abrir caminho para uma nova era de vigilância e proteção das culturas.

O Problema e a Solução

“A ferrugem amarela no trigo e a gafa do olival são verdadeiros flagelos para os agricultores”, explica Rute Rego, investigadora do AlViGen. “Estas doenças podem dizimar colheitas inteiras, levando a perdas económicas severas e comprometendo a qualidade dos alimentos.”

Mas o AlViGen não se limita a observar o problema. A equipa está a usar tecnologia de ponta para detetar e identificar as estirpes dos fungos causadores destas doenças, muito antes de os sintomas se tornarem visíveis.

“Utilizamos armadilhas para recolher esporos que circulam no ar,” continua Rute. “Estas armadilhas permitem-nos monitorizar a presença dos fungos em tempo real, o que nos dá uma vantagem importante na prevenção de infeções.”

Mas a magia acontece no laboratório, onde a equipa extrai o DNA dos esporos e realiza análises genómicas avançadas, recorrendo a tecnologia poderosa de sequenciação de DNA, baseada no método de metabarcoding, realizada com tecnologia de ponta como o sequenciador portátil Nanopore.

Rute Rego, investigadora do InnovPlantProtect, analisa amostras do fungo causador da gafa, no âmbito do projeto AlViGen

Desvendar o Código Genético dos Fungos

Para explicar melhor o que é o metabarcoding e a sua vantagem para detetar a presença de espécies ou estirpes de fungos causadores de doenças nas culturas, a investigadora dá o exemplo de um saco cheio de diferentes tipos de grãos: arroz, feijão, milho que está a ser analisado pelo leitor. “O metabarcoding é como colocar uma etiqueta única (um ‘código de barras’) em cada tipo de grão. Depois, pode misturar todos os grãos numa única amostra e, ao ler as etiquetas, consegue identificar a quantidade de cada tipo de grão presente.”

No caso do AlViGen, esta técnica permite analisar mútiplas espécies de fungos ao mesmo tempo (em múltiplas amostras), cada uma com o seu ‘código de barras’ genético e “identificar exatamente quais os fungos presentes, mesmo em pequenas quantidades”, explica a investigadora.

E qual é o impacto prático deste método para monitorizar e prever a doença? A investigadora do projeto AlViGen consegue identificar, com alta precisão, o momento em que o agente patogénico começa a surgir no campo, o que possibilita alertar os agricultores em tempo real sobre o risco da doença. Os produtores podem adotar medidas preventivas e aplicar os produtos necessários para evitar a infeção, contribuindo para uma resposta rápida e eficaz na prevenção de doenças.

A Linha do Tempo da Evolução dos Fungos

A investigação do AlViGen não se limita a identificar os microrganismos prejudiciais às culturas; também procura compreender a sua evolução e diversidade. João Bilro, outro investigador do projeto, dedica-se ao estudo da filogenia do fungo Colletotrichum, um microrganismo responsável por causar a gafa ou antracnose, uma doença que afeta o olival em Portugal. Esta doença afeta sobretudo as azeitonas, o que compromete a qualidade do azeite.

“A filogenia é crucial para compreender como as diferentes estirpes de Colletotrichum estão relacionadas e como evoluíram ao longo do tempo,” explica João. “Assim como uma árvore genealógica traça a história de uma família, mostrando como os membros estão relacionados uns aos outros, as árvores filogenéticas revelam as relações evolutivas entre as diferentes estirpes deste fungo. Cada ramo da árvore representa uma linhagem evolutiva, e os nós indicam os ancestrais comuns. Ao comparar as sequências de DNA dessas estirpes, podemos reconstruir sua história evolutiva, identificando quais são mais próximas ou distantes geneticamente, e assim, inferir sobre características, como a virulência ou resistência a fungicidas”, revela.

Este conhecimento permite aos investigadores identificar padrões de disseminação e adaptação do fungo, o que é fundamental para desenvolver estratégias mais eficazes para conter e/ou reduzir os danos que este fungo causa aos olivais portugueses.

“Um dos desafios da nossa investigação é a grande diversidade genética do Colletotrichum,” admite João. “No entanto, ao desvendar os seus segredos evolutivos, estamos a abrir caminho para o desenvolvimento de métodos de deteção e controlo mais precisos e direcionados.”

Foto da esquerda: João Bilro, bioinformático do InnovPlantProtect, a estudar a filogenia do fungo Colletotrichum no âmbito do projeto AlViGen; Foto da direita: Rute Rego e João Bilro debatem ideias acerca do projeto AlViGen

O Futuro da Agricultura Começa Aqui

O Projeto AlViGen pretende ter um impacto significativo no panorama agrícola, especialmente no Alentejo, uma região com forte tradição agrícola. Ao fornecer aos agricultores ferramentas de deteção precoce e informação precisa sobre os microrganismos causadores de doenças nas culturas, o projeto pretende ajudar na tomada de decisões, permitindo aos agricultores proteger as suas culturas e reduzir as perdas de produção.

“O nosso objetivo final é capacitar os agricultores com o conhecimento e as ferramentas de que necessitam para proteger as suas culturas de forma sustentável,” afirma Rute. “Acreditamos que a vigilância genómica é uma ferramenta chave para o futuro da proteção das culturas.”

João Bilro concorda e acrescenta: “A investigação contínua é fundamental para acompanhar a evolução dos microrganismos prejudiciais e desenvolver novas estratégias de controlo sempre eficazes. No futuro, esperamos expandir o âmbito do AlViGen para incluir outros microrganismos e culturas, e tornar a vigilância genómica uma ferramenta acessível a todos os agricultores.”

A Ciência ao Serviço da Agricultura

O Projeto AlViGen, que conta com o apoio do Programa Promove da Fundação “la Caixa”, em parceria com o Banco BPI e a Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT), é um exemplo inspirador de como a ciência e a tecnologia podem ser aplicadas para resolver problemas reais e transformar a agricultura. Ao desvendar os segredos genéticos dos microrganismos das culturas, Rute Rego e João Bilro estão a abrir caminho para uma agricultura mais segura, sustentável e resiliente.

O combate às doenças das culturas continua, mas com o AlViGen, os agricultores podem finalmente ver o inimigo antes deste se tornar visível.

No passado dia 13 de maio, a equipa do projeto AI4Leafhopper apresentou a nova aplicação iCountPests, uma solução inovadora que recorre à Inteligência Artificial (IA) para detetar e contar cigarrinhas-verdes em armadilhas cromotrópicas — de forma rápida, precisa e em tempo real.

Desenvolvida como uma aplicação móvel intuitiva, a iCountPests foi pensada para facilitar a monitorização de diversas pragas agrícolas. Com uma interface simples e acessível, permite ao utilizador registar a evolução das pragas nas suas culturas através da submissão de fotografias das armadilhas instaladas no campo.

A aplicação utiliza modelos avançados de visão computacional para a deteção automática e contagem de insetos, entregando resultados em cerca de um minuto — um processo muito mais rápido e prático face à contagem manual tradicional.

Na sua primeira versão, a app conta já com um modelo de deteção da cigarrinha-verde (Jacobiasca lybica), atingindo uma precisão média de aproximadamente 90%. Em breve, serão adicionadas funcionalidades para identificar outras pragas relevantes, como a traça-dos-cachos (Cryptoblabes gnidiella) e a traça-da-uva (Lobesia botrana).

Além da contagem automática, a iCountPests permite acompanhar a evolução das populações de pragas ao longo do tempo, facilitando a identificação de tendências e o planeamento de intervenções mais eficazes.

Este projeto resulta do trabalho conjunto de uma equipa multidisciplinar, que alia competências em ecologia, entomologia, inteligência artificial, visão computacional, deteção remota e desenvolvimento de software, com o objetivo de tornar a monitorização de pragas mais simples, precisa e acessível.

Durante a sessão de apresentação, foi possível ouvir as opiniões e sugestões dos futuros utilizadores da aplicação. Estes contributos são fundamentais para continuarmos a melhorar a ferramenta e assegurarmos que responde, de forma prática, às necessidades reais dos agricultores e técnicos do setor. Queremos desenvolver soluções que evoluam com a agricultura!

A inovação está no centro de tudo o que fazemos e o nosso lema é claro:
“Inovar juntos, proteger melhor.”

Se deseja saber mais sobre a iCountPests, contacte-nos através do email:
📩 apps@iplantprotect.pt

Créditos de imagens: InnovPlantProtect

EVENTOS

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.

Representação esquemática do processo de predição genómica

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.