• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Thèse de Doctorat
DOI
10.11606/T.11.2003.tde-19012004-100211
Document
Auteur
Nom complet
Aline de Holanda Nunes Maia
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
Piracicaba, 2003
Directeur
Jury
Dourado Neto, Durval (Président)
Bernardes, Marcos Silveira
Cruz, Ivan
Dias, Carlos Tadeu dos Santos
Paraíba, Lourival Costa
Titre en portugais
Modelagem da evolução da resistência de pragas a toxinas Bt expressas em culturas transgênicas: quantificação de risco utilizando análise de incertezas.
Mots-clés en portugais
bactéria entomopatogênica
controle biológico
plantas produtoras de pesticidas
plantas transgênicas
pragas agrícolas
resistência genética vegetal.
Resumé en portugais
Um dos principais riscos associados às culturas inseticidas que expressam toxinas da bactéria Bacillus thuringiensis (Bt) é a evolução de resistência em pragas alvo, processo governado por fatores genéticos e bioecológicos que se inter-relacionam. Um dos parâmetros chave que influenciam a evolução de resistência é a freqüência inicial do alelo de resistência na população da praga alvo (FreqInicial). Devido à complexidade desse processo, experimentos para estudar sua evolução em larga escala são praticamente impossíveis. Modelos matemáticos de simulação têm sido utilizados para estimar a freqüência do alelo de resistência (FreqR) à toxina Bt ao longo das gerações da praga. O risco de resistência foi estimado utilizado o modelo de Caprio, incorporando incerteza ao parâmetro FreqInicial. Essa abordagem, denominada análise de incertezas, possibilita estimar o risco ao longo das gerações da praga, quantificado pela probabilidade de FreqR exceder um valor crítico. Os principais objetivos deste trabalho foram: (i) discutir o uso de análise de incertezas no contexto da estimação do risco de resistência e (ii) avaliar o efeito de diferentes distribuições da freqüência inicial do alelo de resistência (FreqInicial) sobre as estimativas de risco. Foi desenvolvido um software (RRiskBt), em linguagem Visual BASIC que permite quantificar o risco de resistência utilizando análise de incertezas. Os resultados da análise de incertezas indicaram que as estimativas de risco são afetadas pela distribuição de FreqInicial de modo diferenciado ao longo das gerações. As estimativas do risco de resistência, considerando a distribuição Normal para FreqInicial, são similares àquelas considerando a distribuição Triangular quando as referidas distribuições têm a mesma variância. O uso da distribuição Uniforme, ao invés da Normal ou Triangular em função da falta de informação sobre FreqInicial, leva à superestimação das estimativas de risco de resistência nas gerações iniciais e subestimação nas gerações subseqüentes à geração na qual a freqüência crítica é atingida. A análise de sensibilidade de FreqR a variações nos parâmetros FreqInicial ou DFRes possibilita estimar a geração a partir da qual a estimativa de FreqR independe da variação do parâmetro em questão dentro de um intervalo de valores possíveis preestabelecido. A utilização da análise de incertezas possibilita estimar a geração da praga alvo a partir da qual o risco de resistência é superior a 0,99, independentemente da distribuição utilizada para caracterizar a incerteza associada a FreqInicial.
Titre en anglais
Modeling pest resistance evolution to bt toxins expressed by transgenic crops: risk assessment using uncertainty analisys.
Mots-clés en anglais
agricultural pests
biological control
entomopathogenic bactéria
pest-protected plants
plant genetic resistance.
transgenic plants
Resumé en anglais
One of the main risks associated to transgenic crops expressing Bacillus thuringiensis (Bt) toxins is the pest resistance evolution, process driven by genetic and ecological inter related factors. A key parameter that influences the rate of resistance evolution is the initial frequency of the resistance allele in the pest population (FreqInicial). Due to complexity of that process, large scale field experiments to investigate resistance evolution are practically impossible. Mathematical simulation models have been utilized to estimate the R allele frequency (FreqR) along pest generations. The resistance risk was estimated using the deterministic Caprio’s model, incorporating uncertainty to FreqInicial. That approach, called uncertainty analysis, allows to estimate resistance risk along generations. The risk is quantified by the probability of FreqR exceeding a critical value. The main objectives of this work were: (i) to discuss the use of uncertainty analysis in the context of risk resistance estimation and (ii) to evaluate the effect of different FreqInicial input probability distributions on the risk estimates. A software (RRiskBt) was developed in Visual BASIC language to quantify risk of pest resistance evolution to Bt toxins using uncertainty analysis. The results of uncertainty analysis showed that the influence of FreqInicial input distributions on the risk estimates changes along pest generations. The risk estimates considering input Normal distribution for FreqInicial are similar to those ones obtained considering Triangular distribution if their variances are equal. The use of Uniform distribution instead the Normal or Triangular due to lack of information about FreqInicial, leads to super estimation of risk estimates for the initial generations and sub estimation for the generations after the generation for which the critical frequency is achieved. The sensitivity analysis of FreqR to FreqInicial or DFRes allows to estimate the generation after which the FreqR estimates become independent of changes in the particular parameter. The uncertainty analysis allows to estimate the pest generation after which the resistance risk is higher than 0.99, independently of the FreqInicial input distribution.
 
AVERTISSEMENT - Regarde ce document est soumise à votre acceptation des conditions d'utilisation suivantes:
Ce document est uniquement à des fins privées pour la recherche et l'enseignement. Reproduction à des fins commerciales est interdite. Cette droits couvrent l'ensemble des données sur ce document ainsi que son contenu. Toute utilisation ou de copie de ce document, en totalité ou en partie, doit inclure le nom de l'auteur.
aline.pdf (826.66 Kbytes)
Date de Publication
2004-02-02
 
AVERTISSEMENT: Apprenez ce que sont des œvres dérivées cliquant ici.
Tous droits de la thèse/dissertation appartiennent aux auteurs
Centro de Informática de São Carlos
Bibliothèque Numérique de Thèses et Mémoires de l'USP. Copyright © 2001-2019. Tous droits réservés.