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Otimização de metodologias quimiotaxonómicas aplicadas ao estudo das comunidades de fitoplâncton

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Resumo:As comunidades fitoplanctónicas são os principais produtores primários marinhos e têm um papel fundamental na remoção de CO2 da atmosfera. Estando na base da maioria das cadeias tróficas marinhas, fornecem cerca de 50% do carbono orgânico global. Neste contexto, é fundamental avaliar a estrutura da comunidade fitoplanctónica, uma vez que uma mudança na sua composição pode ter implicações significativas nas relações tróficas. Além disso, mudanças relacionadas com o clima, como mudanças de temperatura e salinidade, também podem afetar a estrutura da comunidade. De uma forma geral, diversas metodologias têm sido utilizadas para avaliar a composição da comunidade de fitoplâncton, e.g. análises por microscopia e análises moleculares. Além de outras limitações, a microscopia não é apropriada para identificar e quantificar grupos compostos por pequenas células (pico e nano-fitoplâncton) e a análise molecular é geralmente dispendiosa, e de difícil interpretação devido à multiespecificidade das comunidades (quando se analisam amostras naturais desconhecidas). Este estudo está focado na quimiotaxonomia baseada em pigmentos, i.e. a classificação de organismos através da análise de pigmentos quantificados através de Cromatografia Líquida de Alta Eficiência (HPLC). A classificação é realizada utilizando um método de fatorização matricial, denominado CHEMTAX. Este método baseia-se no uso de rácios entre pigmentos (utilizados como biomarcadores de diferentes grupos fitoplantónicos) e clorofila a (Chl a; que é considerado um proxy de biomassa fitoplanctónica) para reconstruir a composição da comunidade. Para tal, é necessário o conhecimento prévio dos rácios de pigmento:Chl a, para cada grupo. Estes rácios devem ser ajustados à área de estudo, uma vez que estas proporções variam de acordo com as espécies existentes e as condições ambientais, como luz e nutrientes. Os rácios aplicados são normalmente obtidos da literatura disponível. A definição dos grupos baseia-se numa avaliação da base de dados de pigmentos, especialmente na presença de pigmentos diagnosticantes e quando possível em dados de microscopia. Assim, é possível que algumas decisões tomadas pelo operador possam afetar os resultados obtidos por esta metodologia. O objetivo deste estudo foi o de otimizar as metodologias quimiotaxonómicas para a caracterização das comunidades fitoplanctónicas aplicando esta técnica a condições conhecidas. Para tal, foi utilizada a composição de pigmentos de monoculturas para determinar os rácios iniciais e foram elaboradas misturas com base nessas mesmas monoculturas para avaliar a precisão da aplicação do CHEMTAX na reconstrução da composição das misturas. Testaram-se os impactos de variações: i) nos grupos; ii) nos pigmentos; e iii) na origem dos rácios a introduzir na matriz inicial; e iv) na abordagem, isto é, na forma de processamento dos resultados iniciais do CHEMTAX para a obtenção de resultados otimizados. Os resultados evidenciam a existência de algumas diferenças entre os testes, sendo que aquilo que provoca maiores diferenças nos resultados é a escolha dos grupos e a utilização de pigmentos minoritários na análise. A análise dos resultados permitiu ainda a obtenção de uma lista de recomendações para um uso otimizado da análise HPLC-CHEMTAX. Recomenda-se que sejam feitos esforços na determinação dos grupos constituintes de amostras naturais e obtenção de pigmentos minoritários presentes na amostra, não sendo necessário recorrer ao cultivo de espécies para obter rácios de pigmentos, uma vez que os obtidos na literatura, desde que bem selecionados, traduzem-se em bons resultados quando combinados com uma abordagem que utilize corridas sucessivas.
Autores principais:Cruz, Joana Patrícia de Cabral Figueiredo Rodrigues da
Assunto:Fitoplâncton Quimiotaxonomia HPLC-CHEMTAX Culturas Pigmentos Teses de mestrado - 2019
Ano:2019
País:Portugal
Tipo de documento:dissertação de mestrado
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Idioma:português
Origem:Repositório da Universidade de Lisboa
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