Fenotipagem baseada em imagens aplicada ao melhoramento genético de videira

Resumo

A cultura da videira vem ganhando destaque na fruticultura brasileira, passando, nos últimos anos, de um cultivo exclusivo de zonas temperadas para regiões subtropicais e tropicais. Diante da expansão da cultura se faz necessário a implantação de ferramentas biotecnológicas nos programas de melhoramento genético para disponibilizar rapidamente aos produtores novas cultivares com aptidão ao processamento onde o objetivo final é o suco e/ou vinho. A fenotipagem das características em programas de melhoramento de fruteiras é realizada manualmente, sendo uma atividade cara e demorada, que demanda mão de obra intensiva e exige ampla experiência do avaliador. Com intuito de melhorar a eficiência da fenotipagem das características de interesse foram desenvolvidas metodologias baseadas em análise e processamento de imagens. Essas metodologias possibilitam mensurações não destrutivas, com pouca mão de obra, economia de recursos financeiros, rapidez e precisão. A presente proposta visa a aplicação de fenotipagem baseada em imagens no programa de melhoramento genético do Instituto Agronômico (IAC) em técnicas de seleção de associação genômica ampla (GWAS) - Genome Wide Association Study) e a seleção genômica (GS - Genomic Selection). As técnicas de GWAS e GS usam dados de marcadores genômicos para auxiliar na identificação de genes e genótipos superiores de videira, respectivamente. A fim de explorar a relevância dessas técnicas, utilizaremos 288 acessos pertencentes ao Banco de Germoplasma do IAC. No presente trabalho serão avaliadas as seguintes metodologias de fenotipagem: 1) Uso de veículos aéreos não tripulados (VANTs) equipados com sensores RGB e multiespectrais para fenotipagem de alto rendimento de plantas de videira; 2) Fenotipagem baseada em imagens de características agronômicas em condições de campo; 3) Fenotipagem baseada em imagens de cachos e bagas de videira; 4) Predição de teor de açúcar, pH e antocianina no mosto de bagas de videira por imagens digitais; 5) Uso de imagens digitais para reconhecimento e predição de incidência de doenças em videira (Plasmopara viticola, Erysiphe necator e Elsinoë ampelina). O potencial das técnicas GS e GWAs será avaliado em explicar a herdabilidade, detectar associações significativas e predizer fenótipos de características agronômicas. São grandes as expectativas da implementação das técnicas GS-GWAS assistidas por imagens aplicadas ao melhoramento genético da videira, pois se abre uma perspectiva concreta de realizar seleção direta com a possibilidade de aumentar o ganho genético por unidade de tempo, e encurtar o tempo necessário para seleção de genótipos superiores.