Bolsa de PD em Fitopatologia

Post-doctoral Fellowship in Plant Pathology

Nº: 2881

Área de conhecimento: Agronomia

Field of knowledge: Agronomy

Nº do processo FAPESP: 2018/21197-0

FAPESP process: 2018/21197-0

Título do projeto: Novas ferramentas de monitoramento de doenças e de resistência a fungicidas, em tempo real, para promover plataforma inteligente e sustentável de proteção de culturas no Brasil

Project title: Novel real-time disease surveillance and fungicide resistance monitoring tools to foster a smart and sustainable crop protection platform in Brazil

Área de atuação: Fitopatologia / Monitoramento de doenças e de resistência a fungicidas no agroecossistema

Working area: Plant pathology / Disease surveillance and fungicide resistance monitoring in the agroecosystem

Quantidade de vagas: 1

Number of places: 1

Início: 01/06/2019

Start: 2019-06-01

Pesquisador principal: Paulo Cezar Ceresini

Principal investigator: Paulo Cezar Ceresini

Unidade/Instituição: Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira/UNESP

Unit/Instituition: Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira/UNESP

Data limite para inscrições: 31/05/2019

Deadline for submissions: 2019-05-31

Publicado em: 20/05/2019

Publishing date: 2019-05-20

Localização: UNESP Campus de Ilha Solteira, Departamento de Fitossanidade, Engenharia Rural e Solos

Locale: UNESP Campus de Ilha Solteira, Departamento de Fitossanidade, Engenharia Rural e Solos

E-mail para inscrições: paulo.ceresini@unesp.br

E-mail for proposal submission: paulo.ceresini@unesp.br

  • Resumo Summary

    A resistência a produtos químicos usados para controlar pragas, plantas invasoras e fitopatógenos é uma ameaça à proteção efetiva de cultivos e, portanto, à segurança alimentar. Leis mais rigorosas e o fluxo lento de desenvolvimento de novos produtos também reduziram a gama de classes de produtos químicos disponíveis. Isso levou à maior dependência de menor número de fungicidas e de modos de ação, aumentando a seleção para novos casos de resistência. A disponibilidade limitada de produtos químicos eficazes para proteção de plantas, aliada à indisponibilidade de variedades com resistência genética nas principais culturas, fizeram com que os patógenos-chave fossem cada vez mais difíceis de se controlar.

    A fim de prolongar a vida útil dos atuais bem como dos novos produtos para proteção das culturas, são necessárias estratégias integradas e inteligentes de monitoramento de pragas e doenças. Estratégias baseadas em diferentes taxas de dose, alternâncias e misturas de fungicidas têm sido defendidas para reduzir a seleção de resistência. No entanto, há debate continuo sobre quais estratégias são mais eficazes e há uma necessidade de mais dados empíricos sobre os processos evolutivos fundamentais subjacentes à seleção de resistência. Três classes principais de fungicidas [azóis, inibidores externos da quinona (QoIs) e inibidores da succinato desidrogenase (SDHIs)] são atualmente usados para o controle de muitos patógenos de plantas.

    Este projeto enfocará três doenças principais no Brasil: a ferrugem asiática da soja (Phakopsora pachyrhizi - Pp), o complexo das doenças sigatoka negra e amarela da bananeira (Mycosphaerella fijiensis - Mf e M. musicola - Mm) e a brusone do trigo (Pyricularia graminis-tritici - Pt). A resistência a um ou mais grupos fungicidas foi detectada em todos os quatro patógenos, mas a ocorrência de resistência no Brasil ou os mecanismos moleculares que conferem resistência ainda não são conhecidos em todos os casos. Além disso, o início das epidemias dessas doenças é pouco compreendido e, portanto, estratégias anti-resistência adequadas e controle ótimo das doenças não podem ser alcançados.

    A fim de racionalizar a aplicação de fungicidas (por exemplo, escolha do produto, taxa de dose, frequência e época de pulverização e mistura/alternância de fungicidas), testar estratégias anti-resistência visando reduzir o inóculo das doenças (por exemplo, o efeito de períodos livres de soja – o vazio sanitário) e atrasar a evolução e a disseminação da resistência a fungicidas atuais e novos, são necessárias ferramentas de monitoramento de alto rendimento, possibilitando a medição quantitativa dos níveis de inóculo dos fitopatógenos e a detecção de alelos conferindo resistência a fungicidas, em combinação com previsão de doenças. Desenvolveremos sistema de vigilância de doenças em tempo real, usando a captura automatizada de esporos com detecção de DNA de fitopatógenos. O estado e os mecanismos moleculares da resistência a fungicidas em isolados de fitopatógenos brasileiros serão avaliados e a evolução da resistência prevista por meio de evolução experimental e caracterização funcional de alelos que conferem resistência.

    Em seguida, desenvolveremos diagnósticos moleculares para monitoramento rápido, e de alto rendimento, da resistência a fungicidas. Será criado um portal online para compartilhar ferramentas, resultados e recomendações com agricultores, indústria agroquímica e outras partes interessadas. Um sistema aperfeiçoado de previsões de doenças e estratégias de manejo de doenças otimizadas beneficiaria os produtores (menor custo de produção), consumidores (segurança alimentar, redução de resíduos nos alimentos) e o meio ambiente (redução de aplicações de pesticidas), evitando aplicações de fungicidas desnecessárias (sem previsão epidêmica) ou ineficientes (pela ocorrência de altos níveis de resistência) e prolongando a eficácia dos fungicidas para quando são necessários. 

    Em parceria com a Rothamsted Research e a Swansea University no Reino Unido (Acordos de Cooperação FAPESP / UKRI – UK Research and Innovation / BBSRC – Biotechnology and Biological Sciences Research Council), o principal objetivo desta pesquisa é prolongar a vida útil dos fungicidas existentes (azóis e QoIs) e de novos princípios ativos (por exemplo, SDHIs) que entram no mercado. Para isso, é necessário desenvolver programas modernos de monitoramento e vigilância de doenças de plantas em tempo real que reduzam o risco de emergência de resistência a fungicida baseados em MID.

    Esta pesquisa estabelecerá uma plataforma e um sistema de aviso inteligente e mais sustentável para proteção de cultivos no Brasil, com as seguintes atividades planejadas:

    1. Desenvolver ferramentas de vigilância de doenças baseadas na detecção quantitativa em tempo real de esporos transportados pelo ar de Pp, Mf, Mm e Pt e correlacionar com avaliação visual de doenças no campo e dados meteorológicos;
    2. Amostrar populações desses patógenos e avaliar o status de sensibilidade a diferentes classes de fungicidas e elucidar os mecanismos de resistência a fungicidas em isolados de campo insensíveis;
    3. Aplicação de diagnósticos baseados em DNA e sequenciamento de próxima geração (NGS) para detectar alelos associados à resistência a fungicidas;
    4. Conduzir experimentos de evolução experimental in vitro de adaptação a fungicidas SDHI;
    5. Análise da restrição funcional de genes Sdh utilizando um sistema de expressão dos genes Sdh fúngico heterólogo em levedura;
    6. Criação de portal web para transferência de conhecimento sobre monitoramento e vigilância de doenças de plantas e disseminação da resistência a fungicidas no Brasil.

    A vaga está aberta a brasileiros e estrangeiros. O selecionado receberá Bolsa de Pós-Doutorado da FAPESP no valor de R$ 7.373,10 mensais e Reserva Técnica equivalente a 15% do valor anual da bolsa para atender a despesas imprevistas e diretamente relacionadas à atividade de pesquisa.

    Observação: a FAPESP não estabelece um prazo limite para o recebimento de inscrições de candidatos, mas salienta que, no momento da análise, ele é um elemento considerado no conjunto da ampla divulgação da vaga, objetivada por esta Fundação.

    Resistance to chemical agents used to control pests, weeds and pathogens is a threat to effective crop protection and therefore to food security. Tighter regulations and a slowing pipeline of new products have also reduced the range of available chemical classes. This has led to a greater dependence on fewer fungicides and mode of actions, increasing the selection for further cases of resistance. The limited availability of effective crop protection products, coupled with lack of genetic resistance in major crop varieties, is making key pathogens increasingly difficult to control.

    In order to prolong the effective life of current and new crop protection products, evolution-smart integrated pest management strategies are needed. Strategies based on different dose rates, alternations and mixtures of fungicides have been advocated to reduce the selection of resistance. However, debate continues as to which strategies are most effective and there is a need for more empirical data on the fundamental evolutionary processes underlying the selection of resistance. Three key fungicide classes [azoles, quinone outside inhibitors (QoIs) and succinate dehydrogenase inhibitors (SDHIs)] are currently used for the control of many plant pathogens.

    This project will focus on three major diseases in Brazil: Asian soybean rust (Phakopsora pachyrhizi), the banana sigatoka disease complex (Mycosphaerella fijiensis and M. musicola) and wheat blast (Pyricularia graminis-tritici). Resistance to one or more fungicide groups has been detected in all four pathogens, but the occurrence of resistance within Brazil or the molecular mechanisms conferring resistance are not yet known in all cases. In addition, onset of disease epidemics is poorly understood and, therefore, appropriate anti-resistance strategies and optimal disease control cannot be achieved.

    In order to rationalize fungicide inputs (e.g. product choice, dose rate, spray frequency and timing, and mixing / alternation of fungicides), to test anti-resistance strategies aiming to reduce disease inoculum (for example effect of crop free periods of soybean), and delay evolution and spread of resistance against current and new fungicides, high throughput monitoring tools, enabling quantitative measurement of pathogen levels and detection of fungicide resistant alleles, in combination with disease forecasting, are needed. We will develop real-time disease surveillance, using automated spore trapping with pathogen DNA detection. The status and molecular mechanisms of fungicide resistance in Brazilian pathogen isolates will be assessed, and further resistance evolution predicted through experimental evolution and functional characterization of resistant alleles.

    We will then develop molecular diagnostics for rapid, high-throughput monitoring of fungicide resistance. An online portal to share tools, results and recommendations with farmers, agrochemical industry and other stakeholders will be created. Improved disease forecasting and optimized disease management strategies would benefit growers (lower production costs), consumers (food safety, residue reduction) and the environment (reduced pesticide applications), by avoiding unnecessary (no epidemic forecast) or ineffective (high levels of resistance) fungicide applications, and prolonging the effectiveness of fungicides for when they are needed. 

    In partnership with Rothamsted Research and Swansea University in the UK (Cooperation Agreement FAPESP – São Paulo Research Foundation, Brazil / UKRI – UK Research and Innovation / BBSRC – Biotechnology and Biological Sciences Research Council), the main objective of this research is to prolong the shelf life of existing fungicides (azoles and QoIs) and new actives (e.g. SDHIs) entering the market. The development of up-to-date, real-time disease surveillance and monitoring programmes that could reduce the risk of emerging resistance to IDM-based fungicide will be needed.

    This project will establish a platform and advisory system for a smart and more sustainable crop protection in Brazil with the following activities planned:

    1. Develop disease surveillance tools based on real-time DNA-based quantitative detection of airborne spores of Pp, Mf, Mm and Pt and correlate these with visual assessment of diseases in the field and weather data;
    2. Sample pathogen populations and assess the fungicide sensitivity status to different fungicide classes and elucidate the fungicide resistance mechanisms in insensitive field strains;
    3. Application of DNA based diagnostics and next generation sequencing (NGS) to detect fungicide resistant alleles;
    4. In vitro experimental evolution experiments of SDHI fungicide adaptation;
    5. Sdh functional constraint analysis using a yeast-based heterologous fungal Sdh expression system;
    6. Setting up web portal for knowledge transfer on disease surveillance and spread of fungicide resistance.

    This opportunity is open to candidates of any nationalities. The selected candidate will receive a Post-Doctoral fellowship funded by the São Paulo Research Foundation (FAPESP) in the amount of R$ 7,373.10 monthly and a research contingency fund, equivalent to 15% of the annual value of the fellowship which should be spent in items directly related to the research activity.