Avanços nas Técnicas de Classificação de Insetos

As ações humanas mudaram muito nosso ambiente, levando a uma grande perda de espécies de plantas e animais, uma situação que geralmente é chamada de Extinção do Holoceno. Mais da metade da terra na Terra foi alterada de alguma forma, resultando em cerca de 25.000 espécies desaparecendo a cada ano. Essa taxa alarmante de perda faz com que taxonomistas, que nomeiam e classificam espécies, precisem trabalhar rápido. Eles estão fazendo isso há quase 300 anos, mas a situação urgente levanta sérias preocupações.

Várias estimativas destacam a gravidade do problema: cerca de 90% de todas as formas de vida complexas (Eucarióticas) ainda não foram identificadas. Leva em média 21 anos desde que uma nova espécie é descoberta até ser oficialmente descrita. A esse ritmo, pode levar mais de 10.000 anos para descrever todas as espécies de animais e plantas que existem.

Nos últimos anos, muitos cientistas afirmaram que os métodos tradicionais de classificar espécies estão em crise. Isso se deve a mudanças ambientais rápidas por causa da ação humana, a perda significativa de biodiversidade, a escassez de taxonomistas, atrasos na descrição de novas espécies e a incerteza sobre nomes e classificações que dependem apenas de características físicas.

Uma solução proposta é chamada de taxonomia integrativa. Essa abordagem sugere que entender uma espécie exige olhar para vários aspectos, incluindo não apenas traços físicos, mas também informações genéticas, estudos populacionais, ecologia e comportamento. Para melhorar nossa capacidade de identificar espécies de forma rápida e confiável, os cientistas estão em constante busca por novas ferramentas e métodos, especialmente para grupos complexos como os insetos.

#Ferramentas Moleculares na Taxonomia

Um dos principais métodos empregados na taxonomia integrativa são as técnicas moleculares, especialmente o sequenciamento de DNA. Esse método usa um gene específico, conhecido como Citocromo Oxidase I (COI), para ajudar a identificar animais. O projeto BOLD, que visa criar um sistema de identificação global para animais, popularizou esse gene. No entanto, amostras de DNA coletadas de espécimes antigos de museus frequentemente sofrem degradação devido a métodos de preservação, condições ambientais e idade, o que complica o processo de identificação.

Outra abordagem que está ganhando atenção é a Metabolômica, o estudo de pequenas moléculas (metabólitos) dentro dos organismos. Essa ciência analisa a composição química das espécies, oferecendo insights que podem ajudar na identificação e classificação. Em plantas, esse método já é amplamente utilizado para taxonomia, mas as técnicas tradicionais de metabolômica podem ser caras e demoradas, pois frequentemente exigem preparações e tratamentos químicos complexos.

#Espectroscopia no Infravermelho Próximo

Uma alternativa promissora aos métodos tradicionais é a espectroscopia no infravermelho próximo (NIRS). Essa técnica é mais barata e fornece dados rápidos sobre a composição química de uma amostra sem destruí-la. A NIRS opera na faixa do infravermelho próximo do espectro eletromagnético (entre 750 e 2500 nm). Funciona analisando como a luz interage com as moléculas de uma amostra, permitindo um entendimento detalhado de sua estrutura química.

A NIRS pode ser aplicada em várias áreas, incluindo entomologia, onde ajuda a distinguir diferentes grupos de insetos. O método foi bem-sucedido em identificar espécies em vários níveis de classificação, desde espécies específicas até grupos mais amplos. Pesquisadores testaram a NIRS em espécimes de insetos preservados, mostrando sua capacidade de classificar grupos como besouros do tipo weevil e até mesmo para fins forenses, ajudando a identificar espécies de moscas associadas a corpos em decomposição.

No entanto, para usar efetivamente a NIRS na classificação de insetos, é necessário padronizar os métodos e as condições sob as quais os dados são coletados. Diferentes técnicas empregadas por vários pesquisadores podem levar a resultados inconsistentes e não comparáveis. Além disso, diferenças biológicas importantes, como a composição da camada externa do inseto (cutícula), podem afetar os resultados, já que diferentes partes de um inseto podem fornecer informações espectrais variadas.

#Imagem Hiperspectral

Avanços nas tecnologias de imagem introduziram a imagem hiperespectral (HSI), que captura uma ampla gama de comprimentos de onda para cada pixel em uma imagem. Essa técnica cria uma estrutura de dados tridimensional chamada hipercubo, oferecendo ricas informações sobre as propriedades químicas e físicas de uma amostra. Ao contrário de câmeras comuns que capturam apenas três cores, a HSI fornece centenas de canais, levando a uma compreensão detalhada da amostra.

Na entomologia, a HSI pode ser usada para detectar lesões em plantas ou contaminação por pragas. Apesar de seu potencial, a técnica ainda está em estágios iniciais na taxonomia de insetos. Um dos primeiros estudos combinou NIR com imagem hiperespectral para diferenciar entre linhagens de um gênero específico de cigarrinha.

Embora algumas pesquisas tenham aplicado a NIRS a espécies de gafanhotos, a aplicação de imagem hiperespectral na taxonomia, especialmente para grupos como Ortópteros (que inclui grilos e grilos-de-fogo), ainda é limitada. Muitos taxonomistas confiam em comparações físicas para classificação, levando a inconsistências, especialmente em grupos conhecidos por sua diversidade morfológica.

#O Desafio de Classificar Grilos-de-Fogo

Grilos-de-fogo, que pertencem ao gênero Conocephalus, apresentam desafios significativos para os taxonomistas. Tradicionalmente, as espécies foram classificadas principalmente com base na genitalia masculina. No entanto, muitas espécies mostram variações em traços físicos, tornando a identificação difícil sem espécimes masculinos.

Essa pesquisa tem como objetivo avaliar o uso da espectroscopia no infravermelho próximo juntamente com a imagem hiperespectral para classificar quatro espécies de Conocephalus. O estudo envolve o desenvolvimento de métodos para alcançar uma identificação precisa das espécies usando essa tecnologia inovadora, melhorando nossa compreensão da biodiversidade dos grilos-de-fogo.

#Preparação da Amostra

O estudo organizou suas amostras em dois conjuntos. O primeiro conjunto visava avaliar os pontos fortes e fracos da NIR-HSI usando espécimes secos. O segundo focou em testar a eficácia dessa tecnologia na identificação de diferentes espécies dentro do gênero Conocephalus.

Para o primeiro conjunto, os pesquisadores prepararam uma seleção diversificada de 143 espécimes de várias famílias e subfamílias, garantindo uma ampla representação de Ortópteros. Todos os espécimes estavam em coleções científicas e rotulados com códigos únicos.

No segundo conjunto, um subconjunto de 48 espécimes pertencentes a quatro espécies de Conocephalus foi selecionado. Os espécimes foram dispostos em placas de espuma para imagem, e uma perna traseira foi removida de cada um para facilitar a análise da composição química.

#Protocolo de Aquisição de Imagens

A pesquisa visava adquirir imagens claras e abrangentes dos espécimes usando um espectrômetro de imagem hiperespectral. Protocolos específicos foram seguidos para capturar imagens sem danificar os espécimes. A análise envolveu escanear os espécimes sob condições controladas de temperatura e umidade. Cada espécime foi escaneado várias vezes para garantir a precisão e confiabilidade dos dados coletados.

A imagem capturou as medições de reflectância em uma ampla faixa espectral, permitindo que os pesquisadores analisassem os componentes químicos presentes em diferentes regiões dos espécimes.

#Processamento e Análise de Dados

Após adquirir as imagens, uma série de etapas de processamento de dados foi necessária para filtrar ruídos e melhorar a qualidade das informações espectrais. Vários métodos foram aplicados, incluindo técnicas de suavização e remoção de picos que poderiam distorcer a análise. Ao refinar cuidadosamente os dados, os pesquisadores visavam melhorar a qualidade do sinal e se preparar para comparações mais detalhadas entre os espécimes.

A Análise de Componentes Principais (PCA) foi utilizada para explorar e visualizar as relações dentro dos dados. Essa técnica ajudou a identificar padrões e agrupamentos entre os espécimes com base em seus perfis espectrais.

Para o segundo conjunto, os pesquisadores realizaram Análise Discriminante por Mínimos Quadrados Parciais (PLS-DA) para classificar as espécies de Conocephalus com precisão. Esse método buscou maximizar a separação entre diferentes espécies com base em suas características espectrais.

#Resultados

Os resultados demonstraram que a espectroscopia no infravermelho próximo, combinada com a imagem hiperespectral, tem potencial para diferenciar entre espécies de Conocephalus. O estudo descobriu que diferentes partes do corpo produziam espectros diferentes devido a diferenças na composição química. Portanto, os pesquisadores enfatizam a importância de usar partes do corpo homólogas para comparações precisas.

#Preparação da Amostra e Tempo

A organização das amostras em placas de espuma facilitou um processo de escaneamento rápido, permitindo que vários espécimes fossem processados de forma eficiente. No entanto, os pesquisadores notaram os desafios associados a garantir um foco consistente em várias amostras. Eles reconheceram que alguns espécimes poderiam exigir atenção individual para resultados ideais.

#Análise Espectral

Os dados espectrais brutos revelaram padrões intrincados e bandas de absorção distintas, que poderiam ser correlacionadas a marcadores químicos específicos dentro dos espécimes. Ao examinar esses padrões, os pesquisadores puderam conectar características espectrais a estruturas biológicas subjacentes.

O estudo também relatou variabilidade nos perfis espectrais com base no tamanho e na composição dos espécimes. Espécimes menores com exoesqueletos mais finos exibiram diferentes capacidades de penetração da radiação infravermelha próxima em comparação com espécimes maiores.

#Integração de Técnicas

A combinação de NIRS e HSI surgiu como uma abordagem robusta para a taxonomia integrativa. As técnicas não apenas preservaram a integridade dos espécimes, mas também forneceram valiosos insights sobre a composição química das espécies, levando a uma precisão melhorada na classificação.

#Discriminação de Espécies

O modelo PLS-DA alcançou uma precisão impressionante na classificação das espécies estudadas. As descobertas indicaram que os dados espectrais poderiam distinguir efetivamente entre espécies intimamente relacionadas. O desempenho do modelo variou, com algumas espécies mostrando maior precisão do que outras, destacando a necessidade de continuidade no aprimoramento da metodologia e dos testes.

#Conclusão

O estudo destaca o potencial da espectroscopia no infravermelho próximo combinada com a imagem hiperespectral como uma ferramenta poderosa para taxonomistas de insetos. Essa abordagem não apenas preserva espécimes de museus, mas também abre novas avenidas para entender a biodiversidade.

A pesquisa enfatiza a importância de padronizar protocolos de aquisição e processamento de dados para garantir que as descobertas sejam comparáveis entre diferentes estudos e espécimes. Além disso, tornar os dados espectrais acessíveis à comunidade científica mais ampla poderia facilitar a colaboração e verificação das decisões taxonômicas.

À medida que o campo da taxonomia integrativa continua a evoluir, a inclusão de assinaturas químicas por meio de técnicas como NIRS e HSI pode transformar nossa compreensão da diversidade e das relações entre espécies. As descobertas apresentadas aqui ressaltam o potencial dessas metodologias para aumentar a precisão e a eficiência da identificação de espécies, abrindo caminho para uma compreensão mais profunda do mundo natural e da necessidade urgente de preservá-lo diante das mudanças ambientais em andamento.