Uma equipe de cientistas da EPFL e outros institutos de pesquisa identificaram exatamente como uma flor alpina está sobrevivendo ao adaptar seus genes a habitats locais. Esta descoberta tem implicações importantes para a proteção de ecossistemas sob ameaça.
Nos Alpes, os aventureiros que fazem trilhas não são os únicos a escalar regularmente novas alturas. Várias espécies de plantas estão fazendo o mesmo em resposta às mudanças climáticas, já que temperaturas mais altas ameaçam sua sobrevivência. Hoje, os cientistas estão trabalhando com organizações de conservação ambiental para entender melhor as estratégias usadas por essas espécies e prever sua migração, a fim de ajudar a proteger a biodiversidade da Suíça.
Uma equipe de pesquisa que inclui cientistas começou a estudar esse processo em 2013, combinando sistemas de informação geográfica com ecologia molecular (genômica da paisagem). Suas descobertas – publicadas na edição de julho da Aplicações Evolutivas – pode ajudar a responder a uma pergunta que tem intrigado os biólogos até agora: em que escala a seleção natural opera? O estudo indica claramente que a seleção natural funciona em um nível muito localizado e pode variar significativamente, mesmo dentro da mesma espécie de planta. Isso significa que uma estrutura multiescala é essencial para fazer observações eficazes sobre como o processo de seleção natural funciona.
Mapeamento e genômica
No estudo, os pesquisadores usaram drones e um sistema de detecção e alcance de luz (LiDAR) instalado em um helicóptero para produzir modelos topográficos de quatro vales nos Alpes de Vaud em uma resolução espacial sem precedentes de 6 cm a 32 m. Ao mesmo tempo, os pesquisadores coletaram amostras de uma planta representativa do ecossistema local – o agrião-alpino (Árabes alpinos) – nos quatro locais. Esta planta produz flores brancas e cresce em solo rochoso e arenoso de montanha, bem como em rachaduras em rochas de montanha. Os pesquisadores extraíram o genoma completo das plantas de cada um dos quatro locais para identificar variações de genótipo. Quando combinaram os resultados com os dados geográficos, descobriram que o genoma da espécie variava significativamente entre os vales com base nas condições ambientais específicas de cada um (luz solar, umidade, temperatura do ar, declive e orientação da superfície, etc.). Em outras palavras, eles viram como a planta luta pela sobrevivência em resposta ao seu habitat local.
Agora, pela primeira vez, somos capazes de detectar assinaturas de seleção natural na escala certa
Stéphane Joost, cientista sênior do Grupo de Epidemiologia Molecular Geoespacial (GEOME) do Laboratório de Geoquímica Biológica (LGB) da EPFL
Uma abordagem multiescala
Stéphane Joost, autor correspondente e cientista sênior do Geospatial Molecular Epidemiology Group (GEOME) no Laboratório de Geoquímica Biológica (LGB) da EPFL, explica: “Por muito tempo, esses tipos de estudos usaram modelos topográficos com uma resolução espacial de apenas 25-50 m’e que foram fornecidos principalmente pelo Swiss Federal Office of Topography. Agora, pela primeira vez, somos capazes de detectar assinaturas de seleção natural na escala certa.”
Então, que novas informações isso revela? Joost dá o exemplo de um mecanismo de defesa que o agrião-alpino usa para afastar insetos herbívoros. Esses insetos são frequentemente encontrados sob as grandes rochas da montanha onde o agrião-alpino cresce. Para proteger suas folhas, a planta produz uma seiva açucarada que repele os insetos. “Encontramos uma associação significativa entre um gene envolvido nesse mecanismo de defesa e uma variável que mede a rugosidade da superfície – mas apenas quando a variável é calculada em uma resolução espacial de 2 m”, diz Joost. “A associação não pode ser detectada ou não existe em outras resoluções.” Ele acredita que o estudo mostra o quão importante é realizar análises multiescala para identificar toda a gama de estratégias de adaptação local que são cruciais para a sobrevivência de uma determinada espécie.
O estudo também destaca outro ponto importante: embora as amostras de agrião-alpino coletadas em cada um dos quatro locais compartilhem a mesma herança genética, devido à história evolutiva recente da planta, elas desenvolveram estratégias de sobrevivência específicas para seus habitats locais — mesmo quando os habitats são relativamente próximos.
Protegendo com modelos preditivos
O tipo de modelos de computador desenvolvidos pela equipe de pesquisa pode ser um aliado valioso na resposta ao aquecimento global. Eles podem gerar mapas de como uma região deve mudar ao longo do tempo, mostrando, por exemplo, quais áreas terão o clima mais favorável para o agrião-alpino em 50 anos. Os mapas também podem ajudar os cientistas a entender o “deslocamento genético” de uma espécie, ou até que ponto ela precisará se adaptar se não migrar natural ou artificialmente.
O artigo que aparece em Aplicações Evolutivas apresenta as descobertas de um estudo de longo prazo sobre (SNSF) e realizado pela EPFL em associação com o Instituto Federal Suíço de Pesquisa para Pesquisa Florestal, de Neve e de Paisagem (WSL), a Universidade de Neuchatel, a Universidade de Friburgo e a Escola de Engenharia e Gestão HEIG-VD. O artigo também se baseia na pesquisa de doutorado conduzida por Annie Guillaume, a autora principal, enquanto estudante na GEOME.
Encontro Europeu de Genética da Conservação em Lausanne
O tipo de modelagem computacional feita neste estudo é uma ferramenta valiosa na pesquisa de genética da conservação e ajuda os cientistas a identificar as medidas mais eficazes para proteger a biodiversidade de uma região. Para apoiar os esforços nesta área, três organizações locais de conservação – Naturéum Lausanne, o Museu de História Natural de Genebra e o Conservatório e Jardim Botânico de Genebra – juntamente com as Universidades de Lausanne e Genebra sediarão o Encontro Europeu de Genética da Conservação deste ano. O evento ocorrerá em Lausanne de 28 a 30 de agosto de 2024.
– 6th European Conservation Genetics Meeting 2024: Como a pesquisa pode dar suporte a políticas de conservação pragmáticas? Palais de Rumine, Lausanne, Suíça, 28-30 de agosto de 2024.
Referências
Annie S. Guillaume, Kevin Leempoel, Aude Rogivue, Felix Gugerli, Christian Parisod e Stéphane Joost, “Integração de proxies ambientais de altíssima resolução em estudos de associação genótipo-ambiente”, Evolutionary Applications, julho de 2024.
https://doi.org/10.1111/eva.13737
Guillaume, AS, Leempoel, K., Rochat, E., Rogivue, A., Kasser, M., Gugerli, F., Parisod, C., e Joost, S. (2021). “Modelos topográficos de altíssima resolução em várias escalas em ecologia alpina: prós e contras das tecnologias de LiDAR aerotransportado e estereofotogrametria baseada em drones.” Sensoriamento remoto, 13(8), artigo 8. https://doi.org/10.3390/rs13081588
