Descrição
Palavras-chave: Meloydogine, Aprendizado de Máquinas, Ciência Aberta, Python.
Nematoides fitopatogênicos representam um dos principais fatores limitantes à produção agrícola brasileira. Dentre esses agentes patogênicos, o gênero Meloydogine se destaca por causar enormes danos em uma série de culturas fundamentais ao agronegócio como, por exemplo, soja, café e cana-de-açúcar. Diversas abordagens de controle (química, biológica, genética) da doença devem ser avaliadas para posterior uso em campo, porém, todas necessitam de um fator comum: a quantificação das populações iniciais e finais de nematoides após a aplicação dos tratamentos. Parte desta população é aferida através da contagem do número de ovos (tanto inicial quanto final) da amostra. Tradicionalmente essa etapa necessita de equipamento de alto custo (microscópio) e de mão-de-obra treinada (observador que identifique ovos de nematoides em amostras muitas vezes repleta de estruturas similares aos ovos como fragmentos vegetais). Além disso, por ser uma tarefa repetitiva, há tendência de que ocorram erros na contagem. Pensando nesses fatores, apresentamos uma abordagem de baixo custo para contar ovos de Meloydogine, o programa NemaEggs. Para tal utilizamos um microscópio de baixo custo, ovos de nematoides extraídos do solo e coloridos com suco em pó comercial e um programa construído em Python. Dentre as 18 imagens que o programa avaliou, o número de ovos preditos foi igual ao número real de ovos na imagem 5 vezes (27,7%). Em média o algoritmo errou (diferença entre o número de ovos predito pelo algoritmo e o número real de ovos na imagem) a contagem em 1,7 ovos. Já a mediana do erro foi de 1,5. Devido ao seu baixo custo, precisão e potencial de adoção por laboratórios de baixo aporte financeiro, NemaEggs representa uma ferramenta que pode ser integrada à análise de rotina em laboratórios de fitopatologia. No entanto, é necessário pontuar que versões futuras do programa devem incluir a contagem não apenas de ovos, mas também de nematoides, já que, comumente, ambos constituem as populações iniciais e finais avaliadas em ensaios de eficiência dos métodos de controle.
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