A região da Beira Interior (BI) é a mais produtiva de Portugal em Prunus avium (cereja) e P. persicae (pêssego), sendo estes recursos agroalimentares pilares para a economia regional, correspondendo a 69% e 48% da produção nacional (INE, 2019). A implementação de áreas consideráveis de P. dulci (amendoal) em sistema intensivo é um fator relevante para a dinâmica do agroecossistema, nomeadamente ao nível sanidade vegetal. Recentemente, forma notificados surtos de doenças em Prunus sp. associados a perdas crescentes de rendimento cujo conhecimento sobre a ocorrência e prevalência é escasso.
O agroecossistema da Beira Interior é caracterizado por uma alta densidade de Prunus sp. geneticamente heterogénea onde organismos patogénicos podem coexistir na mesma planta, potenciando o desenvolvimento de estirpes altamente adaptadas e/ou a ocorrência de fenómenos de coevolução associados à expansão e emergência de novas doenças. Esta coexistência de estirpes filogenicamente próximas, mas drasticamente diferentes no seu fenótipo constitui um desafio crítico para o diagnóstico.
O XylOut pretende colmatar a atual falta de conhecimento e a complexidade do agroecossistema da BI, adotando uma abordagem ecológica que combine metabarcoding e patogenómica, bem como dados experimentais de ecologia microbiana, epidemiologia e fitopatologia. Esta abordagem permitirá identificar e caracterizar os agentes causais e determinar o impacto das doenças sobre a microbiota e, de extrema importância, o potencial de expansão dos agentes patogénicos.
Avaliar a incidência das doenças associadas aos pomares de Prunus na região da Beira Interior.
Estudar a epidemiologia das doenças (quem, quando, onde) utilizando sequenciação de cadeia longa da Oxford Nanopore Technologies e isolando as bactérias que afetam Prunus sp.
Através do estudo dos genomas dos isolados, determinar a sua capacidade de infetar diferentes hospedeiros e conhecer os determinantes de virulência.
Através de metagenómica, avaliar o efeito das bactérias relacionadas com doença na estrutura e funções da microbiota da filosfera de Prunus para identificar grupos taxonómicos relevantes nos mecanismos de proteção das plantas, formando uma base biológica de controlo das doenças.
Inferir e antecipar o risco do estabelecimento e disseminação de doenças em cenários de alterações climáticas, utilizando modelos espaciais baseados nos dados ecológicos e ambientais recolhidos no projeto.
Este trabalho é financiado por fundos nacionais através da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia, I.P., no âmbito do projeto DOI: 10.54499/PTDC/ASP-PLA/3145/2021
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