Projetos de Pesquisa

 

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Samuel Cordeiro Vitor Martins

Ciências Agrárias

Agronomia
  • papel do grau de proteção hidráulica na tolerância à seca em eucalipto
  • O plantio de eucalipto tem importância fundamental no setor florestal, correspondendo a 72% da área total de plantio de árvores no Brasil. Em anos de déficit hídrico severo, como ocorrido em 2007, houve relatos de mortalidade diferencial de clones de eucalipto em áreas em expansão, como o Norte de Minas Gerais. Essa observação evidencia dois pontos críticos para o setor florestal: o perigo iminente de mortalidade frente à seca e a existência de variabilidade genética na tolerância à seca em eucalipto. Portanto, surge a necessidade de abordagens para seleção de materiais mais promissores para plantios onde o risco de períodos de seca pode se tornar crescente com os cenários futuros de mudanças climáticas. Atualmente, o melhor preditor de mortalidade de árvores é o parâmetro chamado "margem de segurança hidráulica" (MSH) que é a diferença entre o menor potencial hídrico (Ψw) medido durante a estação de crescimento (Ψmin) e o potencial hídrico no ponto de falha hidráulica (Ψ50_ramos), considerado como o Ψw onde ocorre perda de 50% da capacidade de transporte de água nos ramos. Quanto maior a MSH, menor seria a susceptibilidade de um dado material em perder sua capacidade hidráulica frente a eventos de seca, apresentando, presumidamente, maior tolerância ao déficit hídrico. No entanto, como a obtenção do Ψmin é extremamente morosa, envolvendo monitoramento de longo prazo, surge a necessidade de variáveis que guardem correlação com o Ψmin, mas que sejam de obtenção mais viável. Recentes estudos tem sugerido que o potencial hídrico no ponto de falha hidráulica das folhas (Ψ50_folhas) seria a variável que mais guarda correlação com o Ψmin, sendo um forte candidato para a estimação de MSH sem a necessidade do Ψmin. Diante do exposto, o nosso projeto visa identificar o "grau de proteção hidráulica" no sistema vascular de plantas de eucalipto, comparando valores de Ψ50 de folhas e ramos. Como inovação metodológica, usaremos um novo método para a obtenção do Ψ50, conhecido como determinação óptica de embolismos. A principal vantagem desse método é que ele pode ser realizado em mudas, já que demanda uma menor quantidade de material em comparação com outros métodos tradicionais para determinação da perda de capacidade hidráulica. Como forma de testar nossa hipótese, conduziremos um experimento utilizando diferentes clones de eucalipto, com sensibilidade diferencial à seca, onde espera-se que os clones sensíveis à seca apresentarão um menor grau de proteção hidráulica. Para tal, primeiro serão determinados a perda de capacidade hidráulica em folhas e ramos (Ψ50_ramos e Ψ50_folhas), e, posteriormente, será conduzido um experimento com déficit hídrico até que sejam visualizados sinais de abscisão foliar (espera-se que isso ocorra em torno do Ψ50_folhas). Durante esse período, será monitorado o potencial hídrico, as trocas gasosas e fluorescência da clorofila a; serão coletadas amostras para determinação de carboidratos (glicose, frutose, sacarose e amido) e aldeído malônico na ausência de déficit hídrico, no ponto de murcha das folhas e quando do aparecimento dos primeiros sinais de abscisão foliar. Adicionalmente, serão coletadas amostras para determinação de características morfológicas e anatômicas de caule e folhas que possam ser associadas a uma maior ou menor capacidade de manutenção da capacidade hidráulica, i.e., maior ou menor vulnerabilidade à cavitação. Esse conjunto de dados permitirá compreender qual a relação do grau de proteção hidráulica com a manutenção das trocas gasosas e metabolismo de carboidratos durante um período de déficit hídrico, avançando assim o nosso entendimento sobre a fisiologia e mecanismos de tolerância à seca em eucalipto.
  • Universidade Federal de Viçosa - MG - Brasil
  • 18/02/2019-28/02/2022
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Samuel da Silva Feitosa

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
  • aprendizagem de máquina para problemas relacionados ao covid-19
  • A propagação da síndrome respiratória aguda Coronavírus (SARS-CoV-2) já tomou proporções pandêmicas, afetando mais de 100 países em questão de semanas. Situações caóticas vem sido percebidas em diversos países, incluindo países de primeiro mundo como a Itália e os EUA, que apesar de possuírem grande disponibilidade de recursos para investimentos na área da saúde, tem apresentado dificuldade para atuar na atual situação. No Brasil, os primeiros casos ocorreram no final de janeiro de 2020, e desde então o país vem tomando medidas para se preparar para o avanço da doença, investindo recursos para melhorar o sistema de saúde, e também disponibilizando recursos para pesquisas que respondam aos mais diversos problemas que esta pandemia nos traz. Neste contexto, este projeto pretende atuar em 3 (três) vertentes no combate à COVID-19, sendo a primeira a aplicação de diferentes modelos de aprendizagem de máquina para a detecção e classificação de notícias com o potencial de serem falsas, caracterizada pela prevenção, uma vez que a disseminação das fake news podem custar vidas, favorecendo o espalhamento da doença, aumentando o número de infectados e, infelizmente, o número de mortos. A segunda vertente, caracterizada pela predição da direção e espalhamento da doença, de modo a antecipar a situação à sociedade e preparar o sistema de saúde. A última vertente se dá na área do diagnóstico: serão trabalhados mecanismos e arquiteturas de deep learning no sentido de auxiliar no diagnóstico de exames laboratoriais e de imagem. Espera-se a partir deste projeto contribuir com a ciência e com a sociedade, de forma a aplicar os conhecimentos estudados na resolução de problemas reais e de extrema importância.
  • Instituto Federal de Santa Catarina - SC - Brasil
  • 16/07/2020-15/09/2022