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A produção agrícola depende de vários fatores, entre os mais importantes e comumente estudados estão: a genética das plantas, condições edafo-climáticas, nutrição mineral (disponibilidade e absorção), pragas e doenças, plantas daninhas (competidoras) (Oerke et al., 1999; Lopes; Lima, 2015; Taiz et al., 2014). Esses fatores, e suas diversas interações antagônicas e/ou sinergísticas, estabelecem os limites locais da produtividade de uma determinada safra (Yang et al., 2009; Cramer et al., 2011; Atkison; Urwin, 2012; Pandey et al., 2015; Ramegowda; Senthil-Kumar, 2015; Souza et al., 2016).
Neste contexto, as tecnologias de manejo agrícola, seja dos fatores abióticos ou bióticos, tem como foco o bom desempenho fisiológico das plantas em um determinado ambiente de produção. Via de regra, são tecnologias baseadas nas respostas fisiológicas das plantas aos diversos fatores determinantes da produção. Em particular, as técnicas baseadas em respostas fisiológicas como, por exemplo, nutrição mineral (via solo ou foliar), biorreguladores (moléculas com efeitos hormonais), bioestimulantes (moléculas de naturezas diversas com diferentes efeitos fisiológicos), têm como foco o desempenho ótimo dos indivíduos, maximizando a produção da população (Oerke et al., 1999; Connor et al., 2011; Lopes; Lima, 2015; Taiz et al., 2014; Souza et al., 2016).
Por outro, um aspecto que tem sido subestimado e mesmo negligenciado, mas que tem ganhado corpo de conhecimento científico nos últimos anos, trata do papel das interações entre os indivíduos dentro de populações (ou comunidades) que contribuem para moldar os fenótipos de cada planta individual e, por conseguinte, afetam a dinâmica da população (portanto, a capacidade de produção de biomassa agrícola) (Connor et al., 2011; Mithöfer; Boland, 2016; Baluska; Mancuso, 2020). Além das já bem conhecidas interações competitivas entre plantas, em particular plantas agrícolas e espécies daninhas, tem sido desvendada a enorme complexidade de redes “sociais” de plantas que são capazes de auto discriminação (capacidade de distinguir seus próprios módulos – folhas e raízes – de plantas vizinhas) e reconhecimento parental (capacidade de distinguir diferentes graus de parentesco em uma população ou comunidade). Essas capacidades estabelecem não apenas estratégias de competição, mas, também, de cooperação, de fuga ou mesmo de altruísmo (Gersani et al., 2001; Holzapfel; Alpert, 2003; Karban, 2008; Karban; Shiojiri, 2009; Murphy; Dudley, 2009; Falik et al., 2011; Karban et al., 2013).
Essas interações, que formam uma grande “rede sem fio” entre plantas, são estabelecidas por diferentes vias de comunicação entre os indivíduos em uma população ou comunidade. Essas vias de comunicação podem ser formadas por diferentes tipos de sinais, mas os mais conhecidos e estudados até o momento são os sinais químicos formados por compostos voláteis (VOCs) que se difundem no ar (Mithöfer; Boland, 2016; Landi et al., 2020). Os sinais químicos emitidos pelas raízes, chamados de exsudatos que podem ser voláteis ou diluídos na solução do solo, também formam uma complexa rede de comunicação entre as raízes de plantas vizinhas (Elhakeem et al., 2018; Canarini et al., 2019). Desta forma, as plantas em uma população estabelecem complexas redes de comunicação tanto na parte aérea quanto no solo (Karban, 2008; Heil; Karban, 2010; Baluska; Mancuso, 2020). Essa intensa rede de comunicação permite, por exemplo, a troca de sinais de estresse entre plantas estressadas e não estressadas, onde aquelas estimulam essas a antecipar respostas de aumento de tolerância aos eventuais agentes estressores. Em outras palavras, essas redes de comunicação permitem que plantas que estão sofrendo algum tipo de dano (por causas bióticas ou abióticas) “avisem” as outras plantas que ainda não estão sofrendo perturbações para “prepararem-se” com antecedência, permitindo respostas que minimizem os eventuais estresses a serem sofridos (Karban, 2008; Mithöfer; Boland, 2016; Kollist et al., 2018; Lindi et al., 2020).
Além disso, mas não menos importante, tem sido identificadas diversas vias de comunicação entre plantas e microrganismos que estabelecem a comunidade da microbiota na rizosfera e também na parte aérea (filosfera), com importantes funções na regulação de doenças, absorção de nutrientes e, como no caso das micorrizas, elas próprias estabelecendo vias de comunicação entre as plantas, permitindo trocas de sinais de estresse e fluxos de nutrientes e fotoassimilados entre plantas vizinhas (Alborn et al., 1997; Beiler et al., 2009; Carvalho; Castillo, 2018; Williams; de Vries, 2019; Baluska; Mancuso, 2020; Pascale et al., 2020).
A despeito de crescentes usos de tecnologias utilizando microrganismos como potenciais agentes bioestimulantes para as plantas, uma tecnologia voltada para explorar e manejar a complexa rede de comunicação “wi-fi” do campo ainda não foi explorada (Mithöfer; Boland, 2016; Kollist et al., 2018; Baluska; Mancuso, 2020). Uma possível grande vantagem de uma tecnologia de manejo da comunicação poderia, entre outras possibilidades, permitir explorar o conceito de “plantas sentinelas” as quais, uma vez estimuladas por sinais associados a estresses, poderiam espalhar esses sinais para as plantas vizinhas, induzindo respostas no nível populacional antecipando eventuais situações estressantes (Vettraino et al., 2015; Ribeiro; Torres, 2018). Com efeito, tal tecnologia não necessitaria ser aplicada em toda a área de plantio, uma vez que os sinais seriam propagados pelas próprias plantas, acarretando redução de custos na aplicação. Esse efeito vem de encontro às novas tecnologias emergentes de aplicação, baseadas em inteligência artificial, que farão a entrega de produtos planta-a-planta dependendo da necessidade específica, assim, diminuindo significativamente o volume gasto em cada aplicação.

Etapa 1 - Prospecção
Realização de diversos experimentos, tendo como planta modelo a soja, com diferentes estímulos estressores (bióticos e abióticos) para a análise dos compostos emitidos pelas plantas estressadas via raiz e parte aérea.
Espera-se identificar moléculas específicas emitidas para cada tipo de estímulo, bem como moléculas que sejam emitidas em diversas situações, em comparação com plantas não estressadas.

Metodologia

Na realização deste estudo plantas de soja [Glycine max (L) Merrill] serão utilizadas como modelo. Portanto, as plantas de soja serão submetidas a dois estresses abióticos (déficit hídrico e salinidade) e um biótico (Ferrugem Asiática - Phakopsora pachyrhizi).
Para isso, as sementes serão germinadas em vasos de 180 ml com vermiculita como substrato, e mantidas em capacidade hídrica máxima até o desenvolvimento inicial de plântulas, e em condições controladas em casa de vegetação. As plântulas serão irrigadas diariamente com solução nutritiva de Hoagland meia força.
Ao atingirem o estádio V3 (três folhas trifoliadas), as plantas serão submetidas aos diferentes estímulos estressores: para o déficit hídrico, a irrigação será suspensa até a umidade do solo atingir 10% da capacidade do vaso, sendo a umidade do solo monitorada com um sensor capacitivo EC5 (Decagon Devices); para o estresse salino as plantas serão submetidas a uma solução com 100mM de NaCl; e para realização do estresse biótico as plantas serão inoculadas com P. pachyrhizi. Posteriormente, serão realizadas coletas de compostos orgânicos voláteis (VOCs) e exsudatos das raízes para identificação das moléculas.


Etapa 2 - Testes de comunicação

A partir das moléculas ou conjunto de moléculas identificadas na Etapa 1, serão conduzidos experimentos em que plantas que foram tratadas com as moléculas identificas serão expostas a plantas “ingênuas” (sem aplicação das moléculas) e essas submetidas a diferentes tipos de agentes estressores. Assim, comparando-se as respostas de plantas isoladas (sem contato com plantas tratadas) com as respostas das plantas ingênuas que tiveram contato com as plantas tratadas, será possível identificar os possíveis efeitos da comunicação de estresse mediados pelas moléculas candidatas identificadas previamente.

Metodologia

Para realização desta etapa, plantas de soja serão tratadas com as moléculas identificadas na etapa anterior (plantas sentinelas), e serão expostas a plantas “ingênuas”, as quais serão submetidas aos mesmos agentes estressores e condições utilizadas anteriormente. Como tratamento controle serão utilizadas plantas sem nenhum contato com as plantas tratadas com a molécula selecionada previamente. Para monitorar cada um dos estresses, o conteúdo relativo de água (CRA) será avaliado em plantas submetidas ao déficit hídrico, a concentração de sódio e potássio para o estresse salino, e análise em estereomicroscópio (Zeiss 40 x) para infecção com P. pachyrhizi.
Serão realizadas medidas de fotossíntese líquida da folha (Pn), a condutância estomática (gs), a taxa de transpiração (E), e a fluorescência da clorofila (Fvʹ/Fm′) em folhas jovens totalmente expandidas usando um medidor de fotossíntese portátil LI-6400 (Li-COR Inc., Lincoln, NE). Adicionalmente serão avaliados parâmetros de crescimento, como altura da parte aérea e raiz, número de folhas, massa seca e massa fresca.
Para análises bioquímicas, serão mensurados os conteúdos de radical superóxido (O2•-) acordo com Li et al. (2010), peroxidação lipídica (Heath e Packer, 1968) e a concentração de H2O2 (Velikova et al., 2000), além das enzimas do sistema antioxidante superóxido dismutase (SOD) (EC 1.15.1.1), catalase (CAT) (EC 1.11.1.6), ascorbato peroxidase (APX) (EC 1.11.1.1), glutationa redutase (GR) (EC 1.6.4.2), e também o conteúdo de Prolina (Giannopolitis and Ries, 1977; Azevedo et al., 1998; Nakano and Asada, 1981; Cakmak
et al., 1993; Bates et al., 1973).
A concentração de pigmentos fotossintéticos, clorofila a, clorofila b e carotenóides serão mensurados como descrito por Nagata e Yamashita (1992).

Orientação de 03 alunos de IC, 01 mestrando, 01 doutorando, e 02 Pós-docs

Publicação de três artigos em revistas de alta impacto.