Modelagem e simulação como ferramentas para avaliar estratégias de manejo de resistência a fungicidas no patossistema soja-Phakopsora pachyrhizi
Data
2021-02-19
Autores
Fantin, Lucas Henrique
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Editor
Universidade Estadual de Londrina
Resumo
Resumo: Reduções de sensibilidade do fungo Phakopsora pachyrhizi, causador da ferrugem asiática da soja (FAS), aos principais grupos químicos de fungicidas utilizados para controle no Brasil tem sido relatadas desde 2010. Sem previsão de lançamento de ingredientes ativos com novos mecanismos de ação nos próximos anos, os esforços da pesquisa têm sido voltados para uso de misturas de dois e três ingredientes ativos, além de alterações no momento, dose e número de aplicações dos fungicidas registrados atualmente. Pouco se sabe sobre os impactos dessas medidas na dinâmica e seleção de indivíduos resistentes de P. pachyrhizi. O objetivo do presente estudo foi desenvolver modelos matemáticos para avaliar o controle de FAS através de aplicações de fungicidas inibidores da succinato desidrogenase (SDHI) e sua influência na seleção de indivíduos resistentes de P. pachyrhizi. Para isso, programas solo e misturas com fungicidas mutlissítios e inibidores da demetilase (DMI) foram adotados. Cenários foram criados para (i) avaliar o efeito da frequência inicial de resistentes; (ii) nível de sensibilidade dos resistentes (shift); (iii) custo biológico da resistência e (iv) número de aplicações e dose dos produtos na seleção de indivíduos resistentes a SDHI. As rotinas foram desenvolvidas com auxílio do software R. Foi adotado o modelo SLIR (Suscetível-Latente-Infeccioso-Removido) composto por um sistema de equações diferenciais ordinais (EDO) e modificado para simular o efeito dos fungicidas na população do patógeno. Os parâmetros relacionados ao hospedeiro, patógeno e fungicida foram ajustados através de resultados de ensaios de campo e laboratório. A variável resposta foi o tempo (safras) para que a frequência de resistentes a SDHI na população alcance 50% foi utilizada (T50). Artigo A - Os resultados apresentaram relação inversa entre frequência inicial de resistentes e T50, da mesma forma, o nível de sensibilidade dos resistentes (shift). Houve acréscimo de 14, 8 e 5 safras quando o shift passou de 50 para 90% em programas solo com uma, duas e três aplicações, respectivamente. A pressão de seleção imposta pelo aumento do número de aplicações de um para três reduziu o T50. Da mesma forma, o aumento da dose de SDHI favoreceu a seleção de resistentes. A penalidade biológica de um dia no período latente de resistentes prolongou o T50 em duas safras. Penalidades de três e cinco dias prolongaram o T50 em 16 safras. Artigo B – A associação de DMI ou mutlissítio ao SDHI prolongou T50. O aumento da dose do fungicida parceiro reduziu a seleção de resistentes. Cenário com 200% da dose de multissítio prolongou sete safras até T50 em relação a dose de 50%. O mesmo comportamento foi observado para aumento da dose de DMI. Houve acréscimo de três safras com o dobro da dose de DMI em programa com uma aplicação de SDHI. A presença de penalidade biológica prolongou o T50. Nos cenários simulados, o limiar de shift para seleção de indivíduos resistentes foi de 70%, ou seja, a seleção de indivíduos resistentes não ocorreu quando os indivíduos apresentaram sensibilidade de 70% ao fungicida SDHI. Os resultados mostram que a combinação de multissítios reduz a seleção de resistentes a SDHI, tendo a dose do fungicida na mistura um efeito determinante no manejo anti-resistência. O tempo entre introdução do fungicida e resistência está relacionada com a sensibilidade dos indivíduos resistentes, número de aplicações e o momento em que as medidas são adotadas. A penalidade biológica de indivíduos resistentes prolongou a vida útil dos fungicidas SDHI e indicou ser limitante na seleção de indivíduos. Os resultados sugerem que a adoção de medidas anti-resistência deve ser planejada antes do lançamento do ingrediente ativo e a vida útil do produto varia de acordo com o grau de resistência. Os modelos podem auxiliar pesquisadores a entender como diferentes modos de ação podem afetar a seleção de indivíduos.
Abstract: Sensitivity losses of the fungus Phakopsora pachyrhizi, the causal agent of Asian soybean rust (ASR), to the main chemical groups used in Brazil have been reported since 2010. With no forecast of launching active ingredients with new mechanisms of action in the coming years, research efforts have been focused on the use of mixtures of two and three active ingredients, in addition to changes in the moment, dose and number of applications of the currently registered fungicides. Little is known about the impacts of these measures on the dynamics and selection of resistant P. pachyrhizi individuals. The aim of the present study was to develop mathematical models to evaluate the control of FAS through applications of succinate inhibitors of succinate dehydrogenase (SDHI) and its influence on the selection of resistant individuals of P. pachyrhizi. For that, soil programs and mixtures with multi-site fungicides and demethylase inhibitors (DMI) were adopted. Scenarios were created to (i) evaluate the effect of the initial frequency of resistance; (ii) the sensitivity level of the resistance (shift); (iii) biological cost of resistance and (iv) number of applications and dose of products in the selection of individuals resistant to SDHI. The routines were developed with the aid of R software. The SLIR model (Susceptible-Latent-Infectious-Removed) composed by a system of ordinal differential equations (ODE) was adopted and modified to simulate the effect of fungicides on the pathogen population. The parameters related to the host, pathogen and fungicide were adjusted through results of field and laboratory tests. The response variable was the time (harvests) for the frequency of resistant to SDHI in the population to reach 50% (T50). Article A - The results showed an inverse relationship between the initial frequency of resistors and T50, in the same way, the resistance level (shift). There was an increase of 14, 8, and 5 seasons when the shift went from 50 to 90% in solo programs with one, two, and three applications, respectively. The selection pressure imposed by increasing the number of applications from one to three reduced T50. Likewise, the increase in the dose of SDHI increased the selection of resistant individuals. The one-day biological penalty in the latent resistant period prolonged T50 in two seasons. Penalties of three and five prolonged T50 in 16 seasons. Article B - The addition of a DMI and Multisite partner extended T50. Increasing the partner's dose reduced the selection of resistance. Scenario with the 200% dose of Multisite prolonged seven seasons until T50 in relation to the dose of 50%. The same was observed for increasing the dose of DMI. Three seasons were added with double the dose of DMI in a program with an application of SDHI. The presence of a biological penalty prolonged T50. In the simulated scenarios, the shift threshold for the selection of resistant individuals was 70%, that is, the selection of resistant individuals did not occur when the individuals presented 70% sensitivity to the SDHI fungicide. The results demonstrate that the combination of multisite reduces the selection of resistance to SDHI, being the dose of the fungicide in the mixture determinant to present effect in the anti-resistance management. The time between introduction and resistance is related to the sensitivity of resistant individuals, the number of applications, and the moment when the measures are adopted. The biological penalty of resistant individuals prolonged the life of the SDHI and indicated to be limited in the selection of individuals. The results suggest that the adoption of anti-resistance measures should be planned before the launch of the active ingredient and the product's life varies according to the degree of resistance. Models results can help researchers understand how different modes of action can affect the selection of individuals.
Descrição
Palavras-chave
Epidemiologia, Equação diferencial, Ferrugem asiática da soja, Resistência, Software R