{"id":14232,"date":"2022-04-27T16:05:19","date_gmt":"2022-04-27T19:05:19","guid":{"rendered":"https:\/\/gia.org.br\/portal\/?p=14232"},"modified":"2022-04-27T16:20:28","modified_gmt":"2022-04-27T19:20:28","slug":"mais-do-que-os-olhos-enxergam-e-alem-do-impedimento-taxonomico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gia.org.br\/portal\/mais-do-que-os-olhos-enxergam-e-alem-do-impedimento-taxonomico\/","title":{"rendered":"Mais do que os olhos enxergam e al\u00e9m do impedimento taxon\u00f4mico"},"content":{"rendered":"\t\t
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Por: Camila Ritter<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Existem atualmente 1,5 milh\u00e3o de esp\u00e9cies de eucariotos descritas e cerca de 11 milh\u00f5es estimadas na Terra, embora a estimativa possa variar entre 2 milh\u00f5es a 1 trilh\u00e3o (Mora et al. 2011, Tedersoo et al. 2021). Por mais impressionantes que sejam esses n\u00fameros, eles s\u00e3o ofuscados pela riqueza estimada de procariontes, estimada entre 106<\/sup>-108<\/sup> esp\u00e9cies (Ward 2002). H\u00e1 um forte vi\u00e9s em nossa compreens\u00e3o da biodiversidade: devido \u00e0 facilidade de amostragem e identifica\u00e7\u00e3o em alguns grupos taxon\u00f4micos, quase toda a sua diversidade esperada foi formalmente descrita, como aves \u2013 cerca de 98% das esp\u00e9cies e mam\u00edferos \u2013 cerca de 99% (Chapman 2009). No entanto, a esmagadora maioria da biodiversidade existente n\u00e3o pertence a esses grupos. Todos os vertebrados combinados representam apenas 0,7% das esp\u00e9cies estimadas de eucariotos, enquanto 23-34% s\u00e3o representados por insetos (Hamilton et al. 2010) e 14-28% por fungos (Fig. 1; Tedersoo et al. 2021).<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Figura 1<\/strong>. Compara\u00e7\u00e3o do n\u00famero de esp\u00e9cies recentemente descritas na Amaz\u00f4nia e a propor\u00e7\u00e3o de plantas com flores e vertebrados em rela\u00e7\u00e3o a todos os eucariotos descritos. A) N\u00famero de novas esp\u00e9cies descritas na Amaz\u00f4nia entre 1999 e 2009 de acordo com um relat\u00f3rio do WWF (2013). B) Propor\u00e7\u00e3o aproximada dos grupos de eucariontes mais bem estudados em rela\u00e7\u00e3o a todos os eucariontes. A regi\u00e3o em amarelo representa todos os vertebrados combinados (0,7% de todos os eucariotos). A fatia cinza indica os outros eucariotos (por exemplo, protistas, nemat\u00f3ides, moluscos).<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Os dados moleculares revolucionaram o estudo cient\u00edfico de grupos de organismos impercept\u00edveis e, atualmente, os dados de sequ\u00eancia de DNA s\u00e3o uma importante fonte de informa\u00e7\u00e3o sobre a evolu\u00e7\u00e3o e ecologia de microrganismos (Creer et al. 2016, Doliwa et al. 2020). As avalia\u00e7\u00f5es da biodiversidade usando m\u00e9todos moleculares formam uma ferramenta poderosa para entender comunidades inteiras e come\u00e7ar a entender suas intera\u00e7\u00f5es bi\u00f3ticas\/abi\u00f3ticas. No entanto, mais esfor\u00e7o e desenvolvimento de m\u00e9todos s\u00e3o necess\u00e1rios para corrigir erros em bancos de dados de sequ\u00eancias de refer\u00eancia e as diferen\u00e7as intr\u00ednsecas entre avalia\u00e7\u00f5es taxon\u00f4micas e moleculares da biodiversidade.<\/p>

H\u00e1 muitos fatores a serem considerados ao usar ferramentas moleculares em avalia\u00e7\u00f5es de biodiversidade, incluindo extra\u00e7\u00e3o de DNA, escolha do marcador gen\u00e9tico (Elbrecht et al. 2016), m\u00e9todo de sequenciamento (Ritter et al. 2020) e procedimentos de an\u00e1lise de dados (Prodan et al. 2020). Uma s\u00e9ria ressalva para o uso desses m\u00e9todos moleculares para avalia\u00e7\u00f5es de biodiversidade \u00e9 a falta de bancos de dados de refer\u00eancia taxon\u00f4micos ricamente povoados, especialmente para as regi\u00f5es tropicais do globo (Dal Pont et al. 2021). Sem esses bancos de dados de refer\u00eancia, as sequ\u00eancias recuperadas n\u00e3o podem ser combinadas com os n\u00edveis taxon\u00f4micos resolvidos. Al\u00e9m disso, a avalia\u00e7\u00e3o molecular \u00e9 dificultada por sequ\u00eancias de refer\u00eancia anotadas incorretamente, sequ\u00eancias tecnicamente comprometidas (por exemplo, quimeras) e sequ\u00eancias de refer\u00eancia anotadas apenas em altos n\u00edveis taxon\u00f4micos (por exemplo filo; Nilsson et al. 2012). Algumas iniciativas recentes tentam mitigar esses problemas, incluindo, entre outros, os Observat\u00f3rios Gen\u00f4micos Globais (Davies et al. 2012) e bancos de dados para identifica\u00e7\u00e3o molecular (Yilmaz et al. 2014, Abarenkov et al. 2016). Mas mesmo com esses esfor\u00e7os continua sendo um desafio avaliar corretamente muitas sequ\u00eancias rec\u00e9m-geradas.<\/p>

A dificuldade em avaliar a biodiversidade \u00e9 amplificada em ambientes megadiversos e mal amostrados, como florestas tropicais (Ritter et al. 2019a). Na floresta amaz\u00f4nica, por exemplo, centenas de novas esp\u00e9cies s\u00e3o descritas a cada ano (Maretti 2014, Barrett et al. 2018), e a taxa de degrada\u00e7\u00e3o desse bioma \u00e9 alarmantemente alta (Fig. 2; Pereira et al. 2019), provavelmente levando muitas esp\u00e9cies \u00e0 extin\u00e7\u00e3o antes mesmo de serem descobertas e formalmente descritas (Wearn et al. 2012). Por\u00e9m, mesmo em ambientes altamente diversificados e pouco amostrados para os quais os bancos de dados de refer\u00eancia s\u00e3o muito pouco povoados, o uso de unidades taxon\u00f4micas operacionais moleculares (OTUs; Blaxter et al. 2005) permite uma avalia\u00e7\u00e3o da diversidade gen\u00e9tica e permite a compara\u00e7\u00e3o entre v\u00e1rios locais (Ritter et al. 2019b, c).<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Figura 2. Densidade de desmatamento na Amaz\u00f4nia brasileira durante 2015 – 2016. <\/strong>Mapa modificado do Instituto Socioambiental \u2013 ISA com dados gerados a partir de: desmatamento do INPE\/PRODES (2016), unidades de conserva\u00e7\u00e3o e territ\u00f3rios ind\u00edgenas do ISA (2016), estradas e Amaz\u00f4nia limites do IBGE (2012) e hidrel\u00e9tricas da ANAEL (2016). Os dados foram coletados entre agosto de 2015 e julho de 2016 e mostraram quase 8 mil quil\u00f4metros quadrados de desmatamento, um aumento de cerca de 30% em rela\u00e7\u00e3o ao ano anterior.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\u00c9 importante destacar que, em geral, os dados moleculares derivados do “sequenciamento ambiental” devem ser vistos como complementares, ao inv\u00e9s de competir com os estudos taxon\u00f4micos. De fato, uma maior fus\u00e3o de ambas as linhas de evid\u00eancia \u00e9 altamente justificada, pois ser\u00e1 necess\u00e1rio superar suas respectivas defici\u00eancias (Dal Pont et al. 2021). Atualmente, partes da comunidade taxon\u00f4mica d\u00e3o pouca aten\u00e7\u00e3o (positiva) aos estudos de sequenciamento ambiental e vice-versa. \u00c9 particularmente importante que os resultados da amostragem ambiental estejam dispon\u00edveis para os taxonomistas, pois podem incentivar o trabalho com linhagens n\u00e3o tratadas em uma estrutura taxon\u00f4mica. Essa intera\u00e7\u00e3o provavelmente criar\u00e1 \u201cciclos de retroalimenta\u00e7\u00e3o taxon\u00f4mica\u201d que acelerar\u00e1 a descoberta de esp\u00e9cies e linhagens e potencialmente adicionar\u00e1 galhos proeminentes \u00e0 \u00e1rvore da vida. Assim, tal abordagem integrativa tamb\u00e9m melhorar\u00e1 a efici\u00eancia das estrat\u00e9gias de conserva\u00e7\u00e3o, uma vez que mais esfor\u00e7os podem ser direcionados para \u201cverdadeiros\u201d hotspots abrangentes de biodiversidade, incluindo riqueza taxon\u00f4mica e linhagens \u00fanicas em grupos \u201cocultos\u201d combinando ambas abordagens taxon\u00f4mica e moleculares de DNA ambiental.<\/p>

Referencias:<\/strong><\/p>

Abarenkov, K. et al. 2016. Annotating public fungal ITS sequences from the built environment according to the MIxS-Built Environment standard – A report from a May 23-24, 2016 workshop (Gothenburg, Sweden). – MycoKeys in press.<\/p>

Barrett, M. et al. 2018. Living planet report 2018: Aiming higher. in press.<\/p>

Blaxter, M. et al. 2005. Defining operational taxonomic units using DNA barcode data.: 1935\u20131943.<\/p>

Chapman, A. D. 2009. Numbers of living species in Australia and the world. in press.<\/p>

Creer, S. et al. 2016. The ecologist\u2019s field guide to sequence-based identification of biodiversity. – Methods Ecol. Evol. 7: 1008\u20131018.<\/p>

Dal Pont, G. et al. 2021. Monitoring fish communities through environmental DNA metabarcoding in the fish pass system of the second largest hydropower plant in the world. – Sci. Rep. 11: 1\u201313.<\/p>

Davies, N. et al. 2012. A call for an international network of genomic observatories (GOs). – Gigascience 1: 1\u20135.<\/p>

Doliwa, A. et al. 2020. Identifying potential hosts of short-branch Microsporidia. – Microb. Ecol.: 1\u20135.<\/p>

Elbrecht, V. et al. 2016. Testing the potential of a ribosomal 16S marker for DNA metabarcoding of insects. – PeerJ 4: e1966.<\/p>

Hamilton, A. J. et al. 2010. Quantifying uncertainty in estimation of tropical arthropod species richness. – Am. Nat. 176: 90\u201395.<\/p>

Maretti, C. C. 2014. Amazon: There is Hope! If we all do \u2018the right thing\u2019\u2026; Deforestation, Protected Areas and Indigenous Territories: Past, evolution and\u2026 Which future?<\/p>

Mora, C. et al. 2011. How many species are there on earth and in the ocean? – PLoS Biol. 9: 1\u20138.<\/p>

Nilsson, R. H. et al. 2012. Five simple guidelines for establishing basic authenticity and reliability of newly generated fungal ITS sequences. – MycoKeys 4: 37\u201363.<\/p>

Pereira, E. J. de A. L. et al. 2019. Policy in Brazil (2016\u20132019) threaten conservation of the Amazon rainforest. – Environ. Sci. Policy 100: 8\u201312.<\/p>

Prodan, A. et al. 2020. Comparing bioinformatic pipelines for microbial 16S rRNA amplicon sequencing. – PLoS One 15: e0227434.<\/p>

Ritter, C. D. et al. 2019a. The pitfalls of biodiversity proxies: Differences in richness patterns of birds, trees and understudied diversity across Amazonia. – Sci. Rep. 9: 1\u201313.<\/p>

Ritter, C. D. et al. 2019b. Locality or habitat? Exploring predictors of biodiversity in Amazonia. – Ecography (Cop.). 42: 321\u2013333.<\/p>

Ritter, C. D. et al. 2019c. Biodiversity assessments in the 21st century: The potential of insect traps to complement environmental samples for estimating eukaryotic and prokaryotic diversity using high-throughput DNA metabarcoding. – Genome in press.<\/p>

Ritter, C. D. et al. 2020. Advancing biodiversity assessments with environmental DNA\u202f: Long-read technologies help reveal the drivers of Amazonian fungal diversity. 00: 1\u201316.<\/p>

Tedersoo, L. et al. 2021. The Global Soil Mycobiome consortium dataset for boosting fungal diversity research. – Fungal Divers. 111: 573\u2013588.<\/p>

Ward, B. B. 2002. How many species of prokaryotes are there? – Proc. Natl. Acad. Sci. 99: 10234\u201310236.<\/p>

Wearn, O. R. et al. 2012. Extinction debt and windows of conservation opportunity in the Brazilian Amazon. – Science (80-. ). 337: 228\u2013232.<\/p>

Yilmaz, P. et al. 2014. The SILVA and \u201call-species Living Tree Project (LTP)\u201d taxonomic frameworks. – Nucleic Acids Res. 42: 643\u2013648.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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