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Title: Diversidade genética e modelagem preditiva de distribuição de mimosa tenuiflora (Willd) Poiret
Other Titles: Genetic diversity and predictive distribution modeling of Mimosa tenuiflora (Willd) Poiret
Authors: Chagas, Kyvia Pontes Teixeira das
Keywords: Jurema-preta;Nicho ecológico;Marcador molecular;Caatinga
Issue Date: 20-Dec-2018
Citation: CHAGAS, Kyvia Pontes Teixeira das. Diversidade genética e modelagem preditiva de distribuição de mimosa tenuiflora (Willd) Poiret. 2018. 111f. Dissertação (Mestrado em Ciências Florestais) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2018.
Portuguese Abstract: Mimosa tenuiflora (Fabaceae), conhecida como jurema-preta, possui elevado potencial econômico e ecológico. É largamente utilizada como lenha para a produção de cerâmica vermelha. Devido à alta capacidade de desenvolvimento em solos compactados, a espécie é considerada indicadora de estágios iniciais de sucessão e na recuperação da cobertura florestal. O objetivo do estudo foi avaliar a diversidade genética em populações naturais e predizer as áreas climaticamente adequadas para a ocorrência de M. tenuiflora em cenário de mudança climática. Foram amostradas 15 populações naturais no estado do Rio Grande do Norte, totalizando 225 indivíduos, obtendo-se os índices de diversidade e estrutura genética por meio de 70 locos ISSR (Inter Repetições de Sequências Simples). Foi utilizado o algoritmo de máxima entropia (Maxent) na modelagem de distribuição da espécie, com o uso dos pontos de ocorrência geográfica e 19 variáveis bioclimáticas. A diversidade genética de Nei e o índice de Shannon apresentaram médias de 0,21 (±0,02) e 0,35 (±0,03), respectivamente. As populações mais diversificadas geneticamente foram a ACU (Assú), CRV (Caiçara do Rio do Vento) e MAR (Martins), e a menos diversificada foi a CAR (Caraúbas). Estas populações apresentaram decréscimos populacionais significativos no modelo de alelos infinitos e devem ser prioritárias para conservação. A análise bayesiana indicou a formação de quatros grupos com maior diferenciação genética, sendo a população ESP (Espírito Santo) a mais diferenciada, explicada pela descontinuidade genética com as demais populações. Foram selecionadas 11 variáveis bioclimáticas para os modelos de distribuição da espécie, após análise da multicolinearidade. A modelagem para o período presente apresentou índice de AUC (área sob a curva) de 0,94 (±0,02), indicando bom ajuste do modelo utilizado. Para o período futuro (2070), o valor da AUC variou entre 0,88 a 0,89 para o cenário otimista, e 0,87 a 0,88 para o cenário pessimista. A maior porcentagem de contribuição foi para a variável precipitação anual (58,3%). As áreas de adequabilidade ocorreram em maior intensidade e quase que por totalidade nos estados do Ceará e Rio Grande do Norte. Em relação as predições do futuro, o território com alta adequabilidade apresentou uma redução variando entre 28,7% a 53,7% e 30,9% a 59,4%, para os cenários otimistas e pessimistas, respectivamente. Os resultados obtidos podem contribuir como subsídio para o estabelecimento de plantios comerciais, e na definição de estratégias de manejo e conservação.
Abstract: Mimosa tenuiflora (Fabaceae), known as jurema-preta, has high economic and ecological potential. It is widely used as firewood for the production of red ceramics. Due to the high development capacity in compacted soils, people considered the species an indicator of the initial stages of succession and the recovery of the forest cover. The objective of the study was to evaluate the genetic diversity in natural populations and to predict climatically adequate areas for the occurrence of M. tenuiflora in a climate change scenario. We sampled fifteen natural populations in the state of Rio Grande do Norte, totaling 225 individuals, obtaining diversity indexes and genetic structure by means of 70 ISSR (Inter Simple Repeat Intervals). The maximum entropy algorithm (Maxent) was used in the modeling of the distribution of the species, with the use of geographic occurrence points and 19 bioclimatic variables. The genetic diversity of Nei and the Shannon index presented averages of 0.21 (± 0.02) and 0.35 (± 0.03), respectively. The most genetically diverse populations were ACU (Assú), CRV (Caiçara do Rio do Vento) and MAR (Martins), and the least diversified was CAR (Caraúbas). These populations showed significant population decreases in the infinite allele model and should be a priority for conservation. Bayesian analysis indicated the formation of four groups with the greatest genetic differentiation, with ESP (Espirito Santo) being the most differentiated, explained by the genetic discontinuity with the other populations. We selected eleven bioclimatic variables for the distribution models of the species after multicollinearity analysis. Modeling for the present period presented AUC (area under the curve) of 0.94 (± 0.02), indicating good fit of the model used. For the future period (2070), the AUC value ranged from 0.88 to 0.89 for the optimistic scenario, and 0.87 to 0.88 for the pessimistic scenario. The highest percentage of contribution was for the annual precipitation variable (58.3%). The areas of suitability occurred in greater intensity and almost completely in the states of Ceará and Rio Grande do Norte. In relation to the predictions of the future, the territory with high adequacy presented a reduction ranging from 28.7% to 53.7% and 30.9% to 59.4%, for the optimistic and pessimistic scenarios, respectively. The results obtained can contribute as a subsidy for the establishment of commercial plantations, and in the definition of management and conservation strategies.
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/26582
Appears in Collections:PPGCF - Mestrado em Ciências Florestais

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