Phenotyping for bacterial spot resistance in tomato (Solanum lycopersicum L.)

O tomateiro é uma cultura bastante afetada por fatores bióticos e abióticos, devido ao seu processo evolutivo de domesticação que gerou grande afunilamento de sua base genética. Dentre os fatores bióticos, a resistência a doenças é foco de muitas pesquisas, sendo a mancha bacteriana, causada por bactérias do gênero Xanthomonas, uma das doenças de maior importância para a espécie. No Brasil, as condições climáticas favorecem o desenvolvimento dessa doença, uma vez que elevadas temperaturas e umidade relativa contribuem para o estabelecimento da mancha bacteriana nos campos de produtores, ocasionando muitas perdas econômicas e em qualidade do produto. Essa relavância se deve ao fato de não haver métodos de controle eficazes e a inexistência de cultivares resistentes no mercado, dificultando o controle desta doença. Nos programas de melhoramento, o processo de avaliação e estimação dos sintomas nas folhas ocorre de maneira visual, através do uso de escalas de notas ou diagramáticas, com intuito de distuinguir e selecionar genótipos promissores. Entretanto, essa forma mensuração possui vieses que levam a uma baixa precisão dessas estimativas de área de lesão. Sendo assim, o objetivo deste trabalho foi analisar diferentes estratégias de avaliação da incidência da mancha bacteriana em tomateiro e estruturar uma metodologia de fenotipagem mais precisa para suportar estudos genômicos e fenômicos a fim de encontrar uma cultivar com bom nível de resistência. Para isso, três avaliadores aplicaram três escalas visuais, sendo também realizada avaliação de imagens usando duas abordagens para estimar o nível de doença nos três acessos de tomateiro estudados, e assim realizar correlações e inferências sobre o comportamento e efeitos inseridos neste modelo. Em um segundo momento, em um ensaio maior, aplicamos a metodologia de análise de imagens para estimar componentes genéticos e entender o comportamento real dos genótipos em relação à doença e identificar aqueles com melhor desempenho. No primeiro estudo pudemos perceber que a avaliação visual é eficiente para realizar seleção massal e distinguir grupos característicos em populações grandes ou fases iniciais de um programa de melhoramento. Essa meotodologia apresenta vieses que reduzem sua precisão, como efeito de avaliadores, subjetividade, incapacidade de o olho humano quantificar área lesionada de maneira acurada. Quando utilizamos da análise de imagens, podemos perceber que a etapa inicial de obtenção das imagens se faz extremamente importante uma vez que, obter imagens com boa qualidade, condições homogêneas de ambiente, deve gerar menos ruídos durante o processamento das mesmas. Devido a este fato, uma filtragem se fez necessária para eliminar dados superestimados. Assim, verificamos que a análise de imagens para fenotipagem da mancha bacteriana no tomateiro é uma alternativa viável, que pode ser implementada sem investimentos altos e que traz maior precisão às estimativas para suportar tomadas de decisões mais assertivas.The tomato plant is a crop greatly affected by biotic and abiotic factors, due to its evolutionary process of domestication that generated a large tapering of its genetic base. Among the biotic factors, resistance to diseases is the focus of much research, and bacterial spot, caused by bacteria of the genus Xanthomonas, is one of the most important diseases for the species. In Brazil, the climatic conditions favor the development of this disease, since high temperatures and relative humidity contribute to the establishment of bacterial spot in the fields of producers, causing many economic losses and in product quality. This is due to the fact that there are no effective control methods and there are no resistant cultivars in the market, making it difficult to control this disease. In breeding programs, the process of evaluation and estimation of leaf symptoms occurs visually, through the use of scoring scales or diagrammatic scales, in order to distinguish and select promising genotypes. However, this form of measurement has biases that lead to low precision in lesion area estimates. Therefore, the objective of this work was to analyze different strategies to evaluate the incidence of bacterial spot in tomato and to structure a more accurate phenotyping methodology to support genomic and phenomic studies in order to find a cultivar with a good level of resistance. To this end, three evaluators applied three visual scales, and image evaluation was also performed using two approaches to estimate the level of disease in the three tomato accessions studied, and thus perform correlations and inferences about the behavior and effects embedded in this model. In a second moment, in a larger trial, we applied the image analysis methodology to estimate genetic components and understand the real behavior of the genotypes in relation to disease and identify those with better performance. In the first trial we could see that visual evaluation is efficient to perform mass selection and to distinguish characteristic groups in large populations or early phases of a breeding program. This method has biases that reduce its accuracy, such as the effect of evaluators, subjectivity, and the inability of the human eye to quantify the injured area accurately. When we use image analysis, we can realize that the initial stage of image acquisition is extremely important, since obtaining images with good quality, homogeneous environmental conditions, should generate less noise during processing. Due to this fact, filtering was necessary to eliminate overestimated data. Thus, we verified that image analysis for bacterial spot phenotyping in tomato is a viable alternative, which can be implemented without high investments and that brings greater accuracy to the estimates to support more assertive decision making