Machine learning estabelece bases genéticas para resistência a doença da cana-de-açúcar

A doença da folha amarela, causada por um vírus, representa um problema para os produtores de cana-de-açúcar, pois ela atrapalha a fotossíntese e assim compromete o crescimento das plantas e o rendimento das plantações. Como os sintomas só aparecem em estágios avançados do desenvolvimento vegetal, os produtores podem acabar vendo toda uma colheita ser comprometida sem a possibilidade de salvação. O Brasil é um dos principais produtores de cana no mundo, por isso esta doença é de especial interesse nacional. E foi graças a um trabalho publicado pela UNICAMP que os mecanismos de resistência à peste foram elucidados.

Publicado em agosto, o artigo detalha como os pesquisadores utilizaram as técnicas mais modernas de sequenciamento genético e machine learning para estabelecer quais características genéticas estavam associadas à resistência. A pesquisa envolveu 97 plantas diferentes, incluindo espécies selvagens e comerciais desenvolvidas por programas nacionais de cruzamento, de forma a ser uma amostra representativa da variedade encontrada nas plantações brasileiras. Cada espécie foi avaliada para a presença de marcadores genéticos, que são sequências que podem estar relacionadas a determinado fenótipo, ou seja, uma característica funcional da planta. Entretanto, o número de potenciais marcadores é elevado, o que limita as técnicas estatísticas tradicionais, que tendem a apontar apenas para associações muito fortes. Graças à incorporação de machine learning, os marcadores puderam ser ranqueados, o que permitiu estabelecer estas relações com um grau de detalhamento inédito.

Pela primeira vez também, o trabalho de investigação foi feito em um ambiente completamente controlado, onde as características das plantas era conhecida, a infecção com o vírus foi feita deliberadamente, e os resultados foram mensurados com precisão. Todos este cuidado experimental dá ainda maior validade às descobertas feitas.

Graças à pesquisa, agora é possível identificar tanto as espécies de cana-de-açúcar sensíveis à doença, como aquelas que são resistentes, mas que acabam servindo como reservatórios do vírus. Isto também levou à identificação de que apenas uma pequena proporção das plantas é totalmente imune. Os resultados servem como sugestão para que os produtores priorizem essas variedades, eliminando tanto a doença quanto o vírus.

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