universidade federal de santa caratina programa de pós

Propaganda
UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CARATINA
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM RECURSOS GENÉTICOS
VEGETAIS
CONSERVAÇÃO E DINÂMICA DA DIVERSIDADE GENÉTICA DE Butia
eriospatha (MARTIUS EX DRUDE) BECCARI (ARECACEAE): UMA ESPÉCIE
DA FLORA BRASILEIRA AMEAÇADA DE EXTINÇÃO
Alison Gonçalves Nazareno
Orientador: Dr. Maurício Sedrez dos Reis
Florianópolis, SC
2010
ÍNDICE GERAL
SUMÁRIO EXECUTIVO............................................................................................................... 3
1. INTRODUÇÃO ............................................................................................................................ 4
2. JUSTIFICATIVA......................................................................................................................... 8
3. HIPÓTESES ................................................................................................................................. 9
4. OBJETIVOS ............................................................................................................................... 11
4.1 Objetivo geral.........................................................................................................................11
4.2 Objetivos específicos .............................................................................................................11
5. MATERIAL E MÉTODOS ...................................................................................................... 13
5.1 Áreas de estudo ......................................................................................................................13
5.2 Estudos genéticos...................................................................................................................13
5.2.1 Extração de DNA .............................................................................................................14
5.2.2 Desenvolvimento de marcadores microssatélites...........................................................15
5.2.2.1 Banco enriquecido em microssatélites .....................................................................15
5.2.2.2 Seqüenciamento .........................................................................................................16
5.2.2.3 Identificação dos marcadores....................................................................................16
5.2.2.4 Alinhamento...............................................................................................................16
5.2.2.5 Desenho dos iniciadores............................................................................................16
5.2.3 Marcadores cpDNA..........................................................................................................17
5.2.4 Amplificação e eletroforese do DNA nuclear ................................................................19
5.2.5 Amplificação e eletroforese de cpDNA ..........................................................................19
5.2.6 Análises genéticas ............................................................................................................20
5.2.6.1 Locos SSR nuclear ....................................................................................................20
5.2.6.1.1 Análise da herança e análise de desequilíbrio de ligação ................................20
5.2.6.1.2 Análise da diversidade e estrutura genética, endogamia, parentesco, tamanho
efetivo e equilíbrio de Hardy-Weinberg ...........................................................................21
5.2.6.1.3 Análise da distribuição espacial dos genótipos ................................................22
5.2.6.1.4 Sistema reprodutivo............................................................................................23
5.2.6.1.5 Fluxo gênico histórico ........................................................................................24
5.2.6.1.6 Fluxo gênico contemporâneo.............................................................................24
5.2.6.2 Locos cpSSR..............................................................................................................25
5.2.6.2.1 Teste da herança do cloroplasto.........................................................................25
5.2.6.2.1 Diversidade genética e análise da distribuição espacial dos genótipos...........26
5.2.6.2.2 Estrutura genética e fluxo gênico histórico.......................................................27
5.2.6.2.4 Fluxo gênico contemporâneo .............................................................................28
5.3 Demografia .............................................................................................................................28
5.4 Fenologia reprodutiva ..........................................................................................................29
6. RESULTADOS ESPERADOS................................................................................................. 30
7. PLANO DE TRABALHO......................................................................................................... 31
8. CRONOGRAMA DE EXECUÇÃO DAS ATIVIDADES ................................................... 32
9. ORÇAMENTO ........................................................................................................................... 33
10. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ................................................................................. 34
2
SUMÁRIO EXECUTIVO
Em vista das atuais taxas de destruição e perda de habitats florestais, populações
vegetais estão experimentando contrações em seus tamanhos populacionais e algumas
espécies podem ser mais susceptíveis a estocasticidade demográfica e genética que
outras. Butia eriospatha (Martius ex Drude) Beccari (Arecaceae) é uma espécie nativa
do sul do Brasil que se encontra sob ameaça de extinção devido à exploração
insustentável, à presença do gado nas áreas de ocorrência, à degradação e redução de
seus ambientes naturais, resultando em declínio populacional. Os efeitos genéticos
associados à redução do tamanho populacional são, primordialmente, a restrição no
fluxo gênico, à deriva genética e o endocruzamento, o que geralmente resulta na
diminuição da diversidade genética. Informações quanto ao grau de organização e
dinâmica da variabilidade genética em populações, bem como o entendimento da
demografia e biologia reprodutiva das espécies são fundamentais para o delineamento
de estratégias de conservação. Neste contexto, o objetivo do trabalho é fornecer
informações que possam ser utilizadas para a conservação e manutenção da diversidade
genética de B. eriospatha. Com base em análises de DNA nuclear e cpDNA, o presente
trabalho avaliará (1) a diversidade genética, (2) a estrutura genética espacial, (3) o fluxo
gênico contemporâneo e histórico e, (4) o sistema reprodutivo de populações naturais de
B. eriospatha. Para investigar sobre a demografia e biologia reprodutiva, populações de
B. eriospatha serão monitoradas no decorrer de dois eventos reprodutivos. Os resultados
obtidos permitirão compreender o cenário evolutivo da espécie e será base para o
estabelecimento de estratégias efetivas para a conservação desta e de outras espécies
ecologicamente relacionadas.
Palavras-chave: cpDNA; demografia; diversidade genética; microssatélites; sistema
reprodutivo
3
1. INTRODUÇÃO
A conservação dos recursos genéticos florestais tem se tornado prioridade,
principalmente, pelos impactos negativos na funcionalidade e composição dos
ecossistemas ocasionados pelo aumento da população humana e de suas atividades
econômicas (Laurance et al., 2006). No Brasil, cerca de 1,7 milhões de hectares de
florestas são perdidos anualmente (Wright, 2005). A degradação e a redução de habitat
resultando em remanescentes florestais menores e isolados representam uma séria
ameaça à biodiversidade (Young et al., 1996).
Em vista das atuais taxas de destruição e perda das florestas tropicais, as populações
vegetais estão experimentando contrações em seus tamanhos populacionais e algumas
espécies podem ser mais afetadas pela estocasticidade demográfica e deriva genética do
que outras (Dick et al., 2008). Padrões alterados de fluxo gênico e estrutura genética
têm implicações para o sistema reprodutivo, níveis de endogamia e para a manutenção
da diversidade genética. Hamrick (2004) argumentou que em função da extensão do
fluxo gênico, do ciclo de vida e da diversidade genética, árvores podem ser menos
vulneráveis as mudanças antrópicas do que outros organismos. No entanto, isto pode
não se aplicar as espécies da flora tropical que são, em geral, dependentes de animais
para se reproduzirem e dispersarem (Pacheco & Simonetti, 2000; Wang et al., 2007).
A importância do fluxo gênico está em contrapor os efeitos da deriva genética,
podendo ser quantificado através de medidas indiretas e diretas. Os métodos indiretos
estimam o fluxo gênico histórico e baseiam-se na distribuição da diversidade genética
entre populações (Hamrick & Nason, 2000). Segundo Reis (1996) os métodos indiretos
fundamentam-se na relação entre a taxa de migração e a divergência entre populações,
indicando uma relação inversa entre a divergência e a migração. Os métodos diretos
4
estimam o fluxo gênico contemporâneo e são baseados em observações no movimento
dos vetores de pólen e sementes, na marcação do pólen e sementes, ou na identificação
de alelos ou genótipos migrantes, fazendo o uso de corantes, marcadores morfológicos e
análise de paternidade. Um dos métodos mais robustos para o estudo de fluxo gênico
contemporâneo consiste na realização de testes de paternidade usando marcadores
altamente informativos como os microssatélites (Gaiotto et al., 2003).
Os microssatélites (Seqüências Simples Repetidas - SSR) são marcadores ideais
para estudos genéticos em plantas por possuírem uma série de características desejáveis
como: distribuição ao acaso e ocorrência em grande quantidade em genomas de
eucariotos; codominância dos alelos; facilidade de detecção via PCR e alta diversidade
alélica (Chase et al., 1996; Dayanandan et al., 1997; Rossetto et al., 1999). A
determinação do fluxo gênico contemporâneo, no entanto, pode ser mais acurada pela
incorporação de dados sobre o genoma de organelas citoplasmáticas, como o DNA de
mitocôndria (mtDNA) ou de cloroplasto (cpDNA) (Cain et al., 2001). O DNA do
cloroplasto é uma molécula peculiar por apresentar herança uniparental (geralmente
materna em angiospermas e paterna em gimnospermas), ausência de recombinação e
conteúdo gênico conservado (Moritz et al., 1987). Por apresentar herança uniparental, o
cpDNA é uma ferramenta atrativa em estudos genéticos, pois, permite elucidar as
contribuições relativas do fluxo de sementes e pólen na estrutura genética de populações
naturais pela comparação de marcadores nuclear e de cloroplasto (Provan et al., 2001).
Muitos estudos têm investigado o fluxo de pólen (via indireta) por ser mais fácil de
ser detectado (Sork et al., 1999; Smouse & Sork, 2004) e pelo fato desse fluxo
apresentar, freqüentemente, uma maior escala espacial do que a dispersão de sementes
(Ennos, 1994). Alguns estudos têm demonstrado que o fluxo gênico aumenta entre
paisagens fragmentadas, como foi detectado para espécies de Ficus, que apresentam
5
sistema de polinização especializado (Nason & Hamrick, 1997; Nazareno, 2006), e para
Dinizia excelsa, onde a fragmentação de habitat acarretou em mudanças na composição
e no comportamento de seus polinizadores (Dick et al., 2003). Em contraste, outros
estudos têm observado que a fragmentação pode aumentar a endogamia e, ou reduzir o
fluxo gênico entre indivíduos em remanescentes florestais (Rocha & Aguilar, 2001;
Lowe et al., 2005). Em todos estes casos, a ação antrópica tem causado mudanças nos
padrões de fluxo gênico contemporâneo que, no futuro, podem influenciar a estrutura
genética das populações.
Butia eriospatha (Martius ex Drude) Beccari (Arecaceae) é uma espécie nativa do
sul do Brasil, sob grande pressão antrópica, que se encontra sobre ameaça de extinção
(Port.37N-IBAMA 1992, 2008) devido à exploração insustentável, à presença do gado
nas áreas de ocorrência e, à degradação e redução de seus ambientes naturais. Butia
eriospatha (Figura 1), popularmente conhecido como butiá-da-serra, é uma espécie
nativa da América do Sul que ocorre no sul do Brasil em zonas de campos no Paraná,
Santa Catarina e Rio Grande do (Reitz, 1974). De acordo com Reitz (1974) e Henderson
et al. (1995), B. eriospatha caracteriza-se por apresentar estipe ereto, com 3 a 6 metros
de altura e diâmetro de aproximadamente 50 cm. As frondes são pinadas, azulesverdeadas, apresentando 1 metro ou mais de comprimento, e os pecíolos munidos de
dentes ou espinhos relativamente fracos ou estreitos (Reitz, 1974). As inflorescências
são densamente ramificadas, com flores masculinas e femininas. Os frutos são globosos,
com mesocarpo carnoso e adocicado, amarelos, contendo de 1-3 sementes. Os frutos
maduros podem ser consumidos in natura ou usados na elaboração de sucos, geléias e
bebidas alcoólicas (Mentz et al., 1997). Da semente, extrai-se um tipo de azeite
comestível. Seu estipe é usado em construções rústicas e as fibras das frondes, para
6
Figura 1. Indivíduo reprodutivo de Butia eriospatha (Martius ex Drude) Beccari.
7
fabricação de chapéus, cestos, cordas e enchimentos de colchões e estofados (Reitz et
al., 1978). A espécie é muito cultivada no paisagismo, inclusive no mercado
internacional de plantas ornamentais (Fischer, 2007).
Espécies vulneráveis de extinção, como B. eriospatha, necessitam de ações
mitigadoras para sua conservação. Estudos de genética molecular têm se tornado parte
integrante de diversos estudos de conservação. Informações quanto ao grau de
organização e dinâmica da variabilidade genética em populações, bem como o
entendimento da demografia e biologia reprodutiva das espécies são fundamentais para
o delineamento de estratégias de conservação. No entanto, há carência de trabalhos
científicos que investiguem a biologia de B. eriospatha. Portanto, para que um
programa efetivo de conservação seja estabelecido para B. eriospatha, o entendimento
do grau e organização genética, dos padrões espaciais de fluxo gênico, do sistema
reprodutivo e da estrutura demográfica é fundamental para a tomada de ações efetivas
que permitam a continuidade do processo evolutivo da espécie.
2. JUSTIFICATIVA
Populações naturais do Butia eriospatha estão sofrendo as conseqüências da perda
de habitats e de atividades antrópicas relacionadas ao uso da terra, especialmente em
função da monocultura e da pecuária. O pastoreio nas populações de Butia spp. vem
agravando o processo de redução da regeneração natural (Chebataroff, 1971; Cardoso,
1995; Azambuja, 2009). Devido a isso, 43% de todas as espécies do gênero Butia (B.
capitata, B. purpurascens e B. eriospatha) estão sob a ameaça de extinção (IUCN,
2009; IBAMA, 2008; Rio Grande do Sul, 2002). De acordo com os critérios da Lista
Vermelha da IUCN, B. eriospatha está vulnerável `a extinção (Noblick, 1998). Embora
8
pouco se conheça sobre a ecologia da espécie, existe um consenso de que as populações
selvagens de B. eriospatha estão em declínio, e a taxa de recrutamento de indivíduos
reprodutivos das populações parece ser nula.
Como outras espécies do gênero Butia, os indivíduos de B. eriospatha apresentam
distribuição espacial agregada, às vezes densa e extensa, na forma de “populaçõesilhas” conhecidas como butiazais. A maioria dos butiazais ocorre em áreas de Campos
de Altitude (um subtipo do Domínio da Mata Atlântica), que vêem sendo
progressivamente transformadas ou degradadas por atividades relacionadas ao uso do
solo (Bilenca & Miñarro, 2004; Pillar, 2006). Em comparação com as florestas, a
conservação dos Campos de Altitude tem sido negligenciada pelas leis ambientais,
havendo poucas unidades de conservação que os contemplam (Ministério do Meio
Ambiente, 2002; Oliveira 2002). Haja vista a realidade de conservação dos Campos de
Altitude, o risco de extinção de B. eriospatha aumenta, sendo necessárias estratégias
eficazes de conservação para a espécie.
No entanto, para a definição de estratégias de conservação são imprescindíveis
estudos genéticos, demográficos e biológicos, em nível populacional, das espécies que
compõem tais ecossistemas. Dessa forma, por meio deste trabalho subsídios
consistentes poderão ser obtidos para definir estratégias de conservação de B.
eriospatha.
3. HIPÓTESES
1) Por ocorrer na forma de “populações-ilhas” - i.e., butiazais - Butia eriospatha deve
apresentar baixo nível de diversidade genética dentro das populações e alta
9
diferenciação interpopulacional em função do fluxo gênico restrito decorrente do
isolamento produzido pela paisagem;
2) Devido à dispersão de sementes nas vizinhanças de árvores-matrizes, deve haver uma
estruturação genética espacial a curta distância em decorrência de arvores próximas
serem geneticamente relacionadas por ancestral comum;
3) O nível e a distribuição espacial da diversidade genética atual das populações de
Butia eriospatha deve ser em decorrência do seu processo de dispersão estar associado a
ocupação humana;
4) Para as “populações-ilhas” pequenas, o parentesco entre os indivíduos de Butia
eriospatha dentro de progênies deve ser maior que o esperado em “populações-ilhas”
maiores;
5) O sistema reprodutivo e o fluxo gênico nas populações de Butia eriospatha devem
ser alterados pelo tamanho efetivo populacional e, devem variar no tempo em
detrimento de fatores estocásticos (e.g., disponibilidade de recursos florais e
polinizadores);
6) Butia eriospatha apresenta cpDNA de herança materna e sua taxa de migração deve
ser menor que a de genes nucleares, uma vez que se dispersam apenas nas sementes;
7) Análises com marcadores cpDNA devem indicar estrutura genética populacional em
Butia eriospatha mais forte que as com marcadores nucleares em função das diferenças
10
do tamanho efetivo populacional; mesmo se as taxas de fluxo de pólen e sementes
forem iguais;
8) Em decorrência de pressões antrópicas (e.g., presença do gado, extrativismo de frutos
e de indivíduos reprodutivos), as populações de Butia eriospatha devem apresentar uma
estrutura demográfica sem a presença de coortes jovens;
9) Como outras espécies do gênero, Butia eriospatha deve apresentar mecanismos (e.g.,
dicogamia) que evitam a auto-fecundação.
4. OBJETIVOS
4.1 Objetivo geral
Estabelecer estratégias de conservação a partir de informações da organização e
distribuição da variabilidade genética, da biologia reprodutiva e da dinâmica
populacional de Butia eriospatha.
4.2 Objetivos específicos
(1) Desenvolver marcadores microssatélites (SSR nuclear) e padronizar marcadores
cpDNA para estudos populacionais de Butia eriospatha;
(2) Descrever os níveis de diversidade genética em populações naturais de Butia
eriospatha;
11
(3) Caracterizar a diversidade genética interpopulacional de Butia eriospatha por
marcadores nucleares e cloroplastidiais;
(4) Investigar a existência de estruturação genética matrilinear, i.e., com base no
genoma de herança materna, em populações de Butia eriospatha;
(5) Estimar a contribuição relativa da migração de pólen e sementes na definição da
estrutura genética de Butia eriospatha por meio de análise comparativa de marcadores
nucleares e cloroplastidiais;
(6) Estimar o fluxo gênico histórico e contemporâneo em populações de Butia
eriospatha;
(7) Estimar parâmetros do sistema de reprodução como taxas de cruzamento, autofecundação, endogamia biparental e cruzamentos correlacionados em populações
naturais de Butia eriospatha;
(8) Avaliar a estrutura demográfica de populações naturais de Butia eriospatha;
(9) Avaliar o padrão reprodutivo de Butia eriospatha;
(10) Propor estratégias de conservação com base em indicadores genéticos e ecológicos
de Butia eriospatha
12
5. MATERIAL E MÉTODOS
5.1 Áreas de estudo
Quinze populações naturais de Butia eriospatha, localizadas no Estado de Santa
Catarina, serão selecionadas para os estudos de genética, estrutura demográfica e padrão
reprodutivo. As populações serão escolhidas em função do tamanho e do grau de
isolamento na paisagem.
5.2 Estudos genéticos
Para caracterizar a diversidade, a estrutura genética e estimar o fluxo gênico
histórico de Butia eriospatha serão coletados um mínimo de 50 indivíduos reprodutivos
das 15 populações de B. eriospatha selecionadas. Todos os indivíduos coletados serão
marcados com placa de alumínio numerada e sua posição geográfica registrada com
auxilio de GPS (GPSmap 76 CSx). As frondes dos indivíduos de B. eriospatha serão
coletadas e armazenadas em deep freezer até o momento de extração do DNA.
Para os estudos de fluxo gênico contemporâneo via pólen e do sistema reprodutivo
de Butia eriospatha serão analisados, por dois eventos reprodutivos consecutivos, todos
os indivíduos reprodutivos oriundos de duas populações diferenciadas pelo tamanho
populacional (população A formada por mais de 500 indivíduos reprodutivos e,
população B formada por menos de 50 indivíduos reprodutivos). Todos os indivíduos
serão marcados com placa de alumínio numerada e georreferenciados utilizando o
sistema de posicionamento global (GPS). Nessas populações, as frondes de todos os
indivíduos serão coletadas para extração de DNA. Sementes de vinte indivíduos
13
reprodutivos (matrizes) escolhidos aleatoriamente, nas populações A e B, serão
coletadas. As sementes serão identificadas por matriz, plantadas e, após germinação,
realizar-se-á a extração de DNA foliar de 20 plântulas por matriz. Utilizando
marcadores nucleares (SSR) será possível determinar (1) a taxa de cruzamento, (2) a
endogamia biparental, (3) a correlação de paternidade (4) a taxa de auto-fecundação, (5)
a taxa de imigração de pólen, (6) a distância física entre as efetivas árvores
polinizadoras e as árvores maternas, (7) o tamanho da vizinhança reprodutiva (número
de doadores de pólen), e a (8) área de vizinhança efetiva de polinização. Além disso,
verificar-se-á se o sistema reprodutivo e o fluxo gênico de B. eriospatha são alterados
em função do tempo e do tamanho populacional.
Para estudar o fluxo gênico contemporâneo via sementes, serão coletados tecidos
foliares de todos os indivíduos reprodutivos e cerca de 150 regenerantes das populações
A e B. A contribuição da dispersão de sementes na definição da estrutura genética de
Butia eriospatha será avaliada nas 15 populações estudadas, com um número de
indivíduos por população não excendo a 50. Com base na análise de cpDNA será
possível verificar a existência de estruturação genética matrilinear nas populações de B.
eriospatha. Além disso, com base na comparação de polimorfismos nucleares e
cloroplastidiais será possível fazer inferências sobre o passado evolutivo da espécie, e
definir se o nível e a distribuição espacial da diversidade genética observada atualmente
representam um processo recente ou se são característicos da espécie em longo prazo.
5.2.1 Extração de DNA
As condições da extração de DNA das amostras foliares serão efetuadas com base
na metodologia de Doyle e Doyle (1990) modificada por Alzate-Marin et al. (2005).
14
5.2.2 Desenvolvimento de marcadores microssatélites
Para a realização desta etapa será necessário extrair o DNA das folhas de um único
indivíduo de Butia eriospatha, que será coletado na área de estudo. A seguir, serão
descritas sucintamente as etapas necessárias para construção da biblioteca enriquecida
em SSR para a espécie B. eriospatha.
5.2.2.1 Banco enriquecido em microssatélites
Inicialmente, o DNA de Butia eriospatha será extraído e quantificado (~5 µg).
Subseqüentemente, será realizada a digestão do DNA com uma enzima de restrição de
corte freqüente (RsaI, Invitrogen) de forma que sejam obtidos fragmentos entre 300 e
600 pb. Em seguida, os fragmentos obtidos serão ligados à adaptadores com seqüências
conhecidas de 21 e 25 pb (Rsa21 - 5´CTCTTGCTTACGCGTGGACTA3´ e Rsa25
5’TAGTCCACGCGTAAGCAAGAGCACA3’) e uma pré-amplificação usando como
primer o oligonucleotídeo Rsa21 será realizada. O produto de amplificação será
purificado (Quiaquick PCR Purification Kit, Quiagen) e submetido ao passo de
enriquecimento da biblioteca para fragmentos contendo microssatélites: por meio da
hibridização com os oligonucleotídeos biotinilados (GT)8 e (CT)8 . Esses fragmentos
serão recuperados pela ligação entre as moléculas de biotina e as moléculas de
streptavidina associadas com partículas magnéticas (Streptavidin MagneSphere
Paramagnetic Particles, Promega). Os fragmentos selecionados serão então amplificados
novamente usando o oligonucleotídeo Rsa21, e posteriormente, serão ligados à um vetor
de clonagem (pGEM-T Vector System, Promega). Essa construção será utilizada para
transformar células competentes de E. coli XL1-Blue de acordo com a metodologia de
15
Avi Levy (1991). As colônias recombinantes serão selecionadas para resistência ao
antibiótico ampicilina e pelo sistema branco-azul, transferidas para placas ELISA e
mantidas em culturas gliceroladas com meio 2YT-HMFM à -80 °C.
5.2.2.2 Seqüenciamento
Após a construção do banco com fragmentos enriquecidos em microssatélites será
realizada a etapa de seqüenciamento dos clones. Para tanto, será isolado o DNA
plasmidial de cada um dos clones por meio da metodologia de lise alcalina. A obtenção
das seqüências será realizada com o kit DYEnamic
TM
ET dye terminator (GE
Healthcare) no seqüenciador automático MegaBACE TM 1000.
5.2.2.3 Identificação dos marcadores
Para identificação dos microssatélites dentro das seqüências obtidas será utilizada a
ferramenta de busca Webtroll disponível na página <http://wsmartins.net/websat/>.
5.2.2.4 Alinhamento
Após a seleção das seqüências que contêm microssatélites, o programa SeqMan Lasergene (DNAStar Inc.) será utilizado para avaliar o nível de redundância entre elas.
Locos de microssatélites encontrados em mais de uma seqüência serão descartados e
apenas os marcadores não ambíguos serão avaliados.
5.2.2.5 Desenho dos iniciadores
16
Os iniciadores direto (foward) e reverso (reverse) de cada SSR serão desenhados com
o auxílio do programa Primer3, disponibilizado na internet, de acordo com os seguintes
critérios: não conter bases redundantes; estar a uma distância adequada dos SSRs (entre
20 a 60 pb); ser constituídos por 18 a 22 nucleotídeos sem seqüências repetitivas; conter
uma porcentagem de bases G e C entre 40 a 60%; começar em 5’ e terminar em 3’ com
duas bases G, ou C, ou G e C, se possível; e ter temperatura de anelamento entre 45 e 60
°C, com diferença máxima de 1 ºC entre as temperaturas dos iniciadores direto e reverso,
de modo que possam ser usados na mesma reação e não hibridizarem entre si, ou se autohibridizarem.
5.2.3 Marcadores cpDNA
Nove iniciadores SSR universais de cpDNA (Tabela 1) sintetizados com base no
genoma de tabaco (Weising & Gardner, 1993), todos de repetições de uma base, serão
testados em reações de PCR com DNA de 10 árvores de Butia eriospatha, a fim de se
obter a temperatura de anelamento ideal para cada par de iniciadores. Em cada par de
iniciadores, o forward será marcado com fluorescência para leitura em analisador
automático de fragmento (MegaBACE ™ 1000).
17
Tabela 1. Locos de microssatélites cloroplastidiais universais com as seqüências e
amplitude alélica esperada (em pares de base, pb) dos iniciadores desenvolvidos por
Weising & Gardner (1999) em Nicotiana tabacum.
Iniciadores
ccmp01
Seqüências (5’ – 3’)
F: CAGGTAAACTTCTCAACGGA
pb
122-143
R: CCGAAGTCAAAAGAGCGATT
ccmp02
F: GATCCCGGACGTAATCCTG
166-234
R: ATCGTACCGAGGGTTCGAAT
ccmp03
F: CAGACCAAAAGCTGACATAG
89-119
R: GTTTCATTCGGCTCCTTTAT
ccmp04
F: AATGCTGAATCGAYGACCTA
115-220
R: CCAAAATATTBGGAGGACTCT
ccmp05
F: TGTTCCAATATCTTCTTGTCATTT
77-145
R: AGGTTCCATCGGAACAATTAT
ccmp06
F: CATGCATATGTAGAAAGCC
93-111
R: CATTACGTGCGACTATCTCC
ccmp07
F: CAACATATACCACTGTCAAG
129-151
R: ACATCATTATTGTATACTCTTTC
ccmp09
F: GGATTTGTACATATAGGACA
96-104
R: CTCAACTCTAAGAAATACTTG
ccmp10
F: TTTTTTTTTAGTGAACGTGTCA
91-300
R: TTCGTCGDCGTAGTAAATAG
18
5.2.4 Amplificação e eletroforese do DNA nuclear
Para cada reação de PCR dos locos SSR, 10 ng/µL de DNA genômico serão
utilizados em um volume total de 10 µL contendo 50 mM KCl, 10 mM Tris-HCl pH
8.9, 1,5 mM MgCl2, 200 µM de cada um dos desoxirribonucleotídeos (dATP, dCTP,
dGTP e d TTP), 0,20 µL de cada primer microssatélite 3’ e 5’ (forward e reverse) e
0,12 unidades de Taq polimerase. O protocolo de PCR consistirá de uma desnaturação
inicial a 96° C por 3 minutos, seguidos por 30 ciclos a 94° C por 30 segundos, Ta °C
(temperatura de anelamento dos iniciadores) por 1 minuto, 72° C por 1 minuto e
extensão final a 72° C por 7 minutos. Os produtos da amplificação para os SSR serão
separados por eletroforese sob condições não-desnaturante e desnaturante em géis de
poliacrilamida 10%, e os fragmentos obtidos serão detectados em coloração com nitrato
de prata (20%) segundo protocolo de Sanguineti et al. (1994). O tamanho dos alelos
será determinado utilizando como padrão de peso molecular, o marcador Ladder 10 pb
(Invitrogen™).
5.2.5 Amplificação e eletroforese de cpDNA
As reações de PCR serão padronizadas para cada par de iniciador. Os produtos
amplificados serão visualizados em gel de agarose e corados com brometo de etídio.
Devido ao tamanho pequeno e número limitado de alelos na maioria dos SSR de
cloroplasto, os tamanhos dos alelos serão obtidos por seqüenciamento. A partir dos
resultados das amplificações, as detecções de polimorfismo serão realizadas em
analisador automático de fragmentos (MegaBACE™ 1000).
19
Para as reações de seqüenciamento, o produto de PCR será purificado com o uso de
exonucleaseI e SAP (0,25 U de cada enzima em 5µL de reação), por 1 hora a 37º C.
Apos esse tempo, a atividade enzimática será neutralizada expondo a reação a 80º C por
30 minutos. Para as reações de seqüenciamento, será utilizado o Kit DYEnamic
TM
ET
dye terminator e iniciadores descritos na Tabela 1. Para cada reação de Seqüenciamento
de 10 µL, serão utilizados 4,0 µL [(20 ng de DNA) produto da PCR], 0,6 µL (5µM) de
iniciador forward ou reverse, 4,0 µL de solução pré-mix do kit de seqüenciamento e
água ultra pura. A reação será realizada de acordo com o programa: 30 ciclos a 95º C
por 20 segundos, temperatura de anelamento específico por 15 segundos, 60 º C por 1
minuto. O protocolo de purificação de seqüenciamento será o da precipitação por
etanol/acetato de amônio 7,5 M.
5.2.6 Análises genéticas
5.2.6.1 Locos SSR nuclear
5.2.6.1.1 Análise da herança e análise de desequilíbrio de ligação
O estudo da herança dos locos SSR desenvolvidos será realizado com base no
modelo descrito por Gillet & Hattemer (1989), que compara o genótipo de árvores
maternas heterozigóticas com a segregação de suas progênies de polinização aberta. Os
genótipos observados em cada progênie, de cada árvore materna heterozigota serão
comparados com o esperado pela hipótese de segregação regular 1:1. A hipótese de
segregação regular será aceita ou descartada com base em um teste G padrão calculado
para cada progênie individualmente, soma dos testes G individuais ( ! GTotal _ 1:1 ),
agrupando as progênies de árvores maternas de mesmo genótipo para o loco sob
20
consideração ( G1:1 _ agrupado ) e para a hipótese de homogeneidade de segregação entre
progênies, usando-se um teste G de heterogeneidade ( G Heterogeneidade ), com n, n-1 e 1
grau de liberdade, respectivamente. O teste de desequilíbrio de ligação será realizado
com base na medida composta de desequilíbrio de ligação de Burrows ( ! ij ) usando o
programa GDA (Lewis & Zaykin, 2002). Esse método é o mais adequado para
populações onde existem indícios de desvios de cruzamentos aleatórios, como é muitas
vezes observado em espécies arbóreas. Esses testes permitirão determinar quais os locos
são adequados para as análises genéticas populacionais.
5.2.6.1.2 Análise da diversidade e estrutura genética, endogamia, parentesco,
tamanho efetivo e equilíbrio de Hardy-Weinberg
A diversidade genética e as estatísticas F serão estimadas sob modelo aleatório de
acordo com Weir (1996), em que as populações amostradas serão consideradas como
representativas da espécie e com uma história evolutiva comum. As freqüências
alélicas, o número de alelos por loco (A), a heterozigosidade observada (Ho) e esperada
(He) e as estatísticas F de Wright (FIS, FST e FIT), serão estimadas usando o programa
GDA (Lewis & Zaykin, 2002). Também se utilizará uma estatística análoga a FST ,
denominada de RST, desenvolvida especificamente para dados microssatélites (Slatkin et
al., 1995). O parâmetro RST será estimado com o auxílio do programa RSTCal
(Goodman, 1997).
O coeficiente de coancestria ! xy para cada par de árvores adultas e jovens será
calculado usando o programa SPAGeDi versão 1.1b (Hardy & Vekemans, 2003) e o
tamanho N e (v ) segundo metodologia proposta por Sebbenn & Seoane (2005) para dados
21
de marcadores genéticos. O tamanho efetivo populacional (Ne) será estimado para cada
população de acordo com Vencovsky (1987), por Ne = n/(1+ƒ), em que n é o tamanho
amostral e ƒ é o índice de fixação. Os parâmetros estimados serão: θP = divergência
genética entre populações, F = índice de fixação médio para o conjunto das populações,
ƒ = índice de fixação médio dentro de populações. Para verificar se as estimativas
médias de θP, F e ƒ serão estatisticamente diferentes de zero, se estimará o intervalo de
confiança a 95% de probabilidade pelo método de reamostragem bootstrap. As análises
de variâncias e os bootstraps serão realizados no programa GDA (Lewis & Zaykin,
2002). A estruturação da variabilidade será visualizada através de dendrogramas
construídos pela matriz de distâncias genéticas não viezadas de Nei (1978) e pelo
critério de agrupamento Como as amostras vão incluir três gerações (adultos, progênies
e jovens), serão testadas a aderência das freqüências gênicas e genotípicas ao modelo de
equilíbrio de Hardy-Weinberg (EHW), usando o teste exato de Fisher, calculado
usando-se o programa GDA (Lewis & Zaykin, 2002).
5.2.6.1.3 Análise da distribuição espacial dos genótipos
Esta análise será realizada com base na estimativa do coeficiente de coancestria
( ! xy ) entre pares de árvores dentro de classes de distância previamente determinadas,
usando o estimador de coancestria proposto por Loiselle et al. (1995). A significância
estatística do coeficiente ! xy será obtida comparando os limites do intervalo de
confiança a 95% de probabilidade da estimativa média ! xy para cada classe de
distância, calculado por 10.000 reamostragens bootstrap, em relação a hipótese de
22
ausência de coancestria (H0: ! xy = 0). O coeficiente de coancestria será estimado usando
o programa SPAGeDi versão 1.1b.
5.2.6.1.4 Sistema reprodutivo
O sistema de reprodução será caracterizado pelos modelos misto de reprodução
(Ritland & Jain, 1981) e cruzamentos correlacionados (Ritland, 1989), utilizando o
programa MLTR (Ritland, 2004). Os parâmetros estimados serão: a) taxa de
cruzamento multiloco ( t m ); b) taxa de cruzamento uniloco ( t s ); c) taxa de cruzamento
entre aparentados ( t m ! t s ); d) freqüências alélicas dos óvulos e do pólen (o e p); e) taxa
de cruzamento multiloco individual por árvore materna; f) a correlação de autofecundação ( rS ); g) a correlação multiloco de paternidade ( rp (m ) ) e; h) correlação
uniloco de paternidade ( rp (s ) ). O erro padrão dos parâmetros será estimado por 500
reamostragens bootstrap.
Com o intuito de verificar se a taxa de cruzamento é uniforme entre os eventos
reprodutivos das populações de B. eriospatha com tamanho populacional diferenciado
nos habitats de ocorrência, será realizada uma análise de variância.
A fim de conhecer a estrutura genética das progênies será estimado o coeficiente
médio de coancestria ( ! xy ) entre plantas dentro de progênies, calculado de parâmetros
do sistema de reprodução, conforme derivações de Ritland (1989). A representatividade
genética dentro das progênies será medida pelo tamanho efetivo de variância ( N e (v ) ) de
cada progênie com base na variância amostral das freqüências alélicas (Cockerham,
1969).
23
5.2.6.1.5 Fluxo gênico histórico
As estimativas de fluxo gênico entre as populações basear-se-ão na metodologia
proposta por Wright (1943), que considera a quantidade de migrantes (Nm) e a
divergência genética entre populações (FST). Utilizar-se-á a equação proposta por Crow
& Aoki (1984):
Nm = 1/4α [(1/FST) – 1]
em que:
α = (n/(n-1))2
n = número de populações
No entanto, Cockerham & Weir (1993) consideram que o emprego do θP como
estimador da divergência entre populações é mais adequado, e por isso, ele foi utilizado,
ao invés do FST. No caso do modelo de ilhas, o Nm mede o número de gametas que se
movem, enquanto que, nos modelos contínuos, como o isolamento por distância, utilizase o Nb que representa o tamanho de vizinhança ou a área onde ocorre panmixia. De
acordo com Slatkin & Barton (1989), se assumirmos que a dispersão ocorre de forma
homogênea ao redor de uma árvore, a área de vizinhança pode ser dada por:
Nb = 2πNm
5.2.6.1.6 Fluxo gênico contemporâneo
As estimativas do fluxo gênico contemporâneo, via pólen, serão obtidas usando
análise de paternidade com o auxílio do programa CERVUS 3.0 (Marshall et al., 1998;
24
Kalinovski et al., 2007). As análises serão conduzidas a partir dos genótipos de árvores
maternas e suas progênies e, das demais árvores adultas reprodutivas da população
(candidatos a parentais paternos). Isto permitirá determinar a taxa de imigração de pólen
e a distância física entre as efetivas árvores doadoras de pólen e as árvores maternas, o
tamanho da vizinhança reprodutiva (número de doadores de pólen) e a área de
vizinhança efetiva de polinização (área que ocorre os cruzamentos).
5.2.6.2 Locos cpSSR
As análises dos produtos de seqüenciamento serão realizados com o programa
BioEdit. As seqüências serão alinhadas e, a variação de seqüências será avaliada em
relação à deleção, inserção ou substituição de nucleotídeos e, desta forma, os alelos em
cada loco serão determinados.
5.2.6.2.1 Teste da herança do cloroplasto
A probabilidade de transmissão paterna do cloroplasto será estimada com os
genótipos das progênies coletadas para os estudos do sistema reprodutivo e fluxo gênico
contemporâneo via pólen. Utilizar-se-á o procedimento descrito em Milligan (1992),
para estimar a probabilidade de transmissão paterna do cloroplasto (P), separadamente
para as progênies coletadas nas populações estudadas. A probabilidade de observar K
progênies contendo organelas derivadas do pai em conjunto de N progênies é dada pela
distribuição binomial:
Pr(K/N,P) = N! / K!(N-K)! Pk . (1-P)N – K
(1)
25
A equação fornece a probabilidade, dado um determinado tamanho amostral, de
reconhecer herança paterna, quando a taxa de transmissão é dada por P. O poder do
teste de hipótese (ß) deve ser grande oi suficiente para assegurar que a hipótese de
herança estritamente materna não seja falsamente aceita. Será considerado o poder do
teste com ß ≥ 0,95. Como ß = 1 – Pr(K/N,P) , sendo o valor de ß substituído na equação
(1).
Em progênies de polinização aberta, apenas um subconjunto das progênies é
informativo. Isso porque pode ocorrer auto-fecundação e, mesmo que as sementes sejam
resultantes de fecundação cruzada, o pai pode ter o mesmo haplótipo da mãe (OddouMuratorio et al., 2001). O número de cruzamentos informativos (Ninf), aqueles em que
os dois parentais são esperados por carregar haplótipos diferentes, assumindo
cruzamentos aleatórios, é estimado por:
Ninf = ∑ N(1- pi)(1- s)
(2)
Em que é a freqüência do haplótipo i na população, s é a taxa de auto-fecundação e N é
o número de plântulas com o haplótipo i. Substitui-se N por Ninf na eq. (1), como
sugerido por Oddou & Muratorio et al. (2001).
5.2.6.2.1 Diversidade genética e análise da distribuição espacial dos genótipos
Uma vez que os polimorfismos do genoma do cloroplasto são herdados sem
recombinação, cada combinação alélica única entre os locos microssatélites será
considerada um haplótipo. Cada haplótipo, por sua vez, será analisado como um alelo
26
diferente de um único loco haplóide. Serão computados: (1) o número de haplótipos, (2)
a quantidade de haplótipos privados por população e (3) a proporção de alelos privados.
As freqüências dos haplótipos em cada população e nos indivíduos amostrados serão
utilizadas para estimar (a) a diversidade haplotípica e (b) o numero efetivo de
haplótipos.
Com o intuito de tornar comparáveis os resultados da distribuição espacial dos
genótipos por marcadores cloriplastidiais e nucleares, utilizar-se-á mesma metodologia
já descrita no item 5.2.6.1.3.
5.2.6.2.2 Estrutura genética e fluxo gênico histórico
Para genes nucleares, a estimativa de diferenciação genética, derivado do modelo de
ilhas infinitas de Wright (1931), é calculada com base no tamanho efetivo populacional
Ne e a taxa de migração m expresso por Fst (n) = 1/(4 Nem + 1). O genoma de organelas
pode ser tratado como haplóide (replicação do DNA e divisão celular pode levar a
uniformidade dentro de células e entre indivíduos) e, neste caso, considerando os
mesmos pressupostos do modelo de ilhas infinitas de Wright, e ignorando as taxas de
mutação, a estimativa de diferenciação genética com base no genoma de organela Fst (o)
para as populações de Butia eriospatha será obtida pela relação Fst (o) ≈ 2 Fst (n). Esta
relação se baseia na probabilidade de autozigose para haplótipos de organelas em
plantas hermafroditas como demonstrado por Hamilton & Miller (2002).
O fluxo gênico será calculado como proposto por McCauley (1995):
Nm = 1/2 [(θPc) – 1] em que,
27
θPc é a divergência genética calculada com marcadores cloroplastidiais. Essa estimativa
e o intervalo de confiança serão obtidos por reamostragens bootstrap sobre populações,
com o uso do programa EG (Coelho, 2000).
A razão de migração de pólen e sementes será calculada de acordo com Ennos
(1994). Baseado na razão do fluxo de pólen e sementes e, nas taxas de cruzamento e de
transmissão materna, a hipótese alternativa de que há diferença nas estimativas de
divergência genética baseadas em marcadores nucleares e cloroplastidiais será testada
pelo modelo descrito por Hamilton & Miller (2002).
5.2.6.2.4 Fluxo gênico contemporâneo
Como todas as árvores adultas reprodutivas e os regenerantes amostrados nas
populações terão sua localização geográfica conhecida, será possível determinar o
padrão de dispersão de sementes, calculando a distância física entre os regenerantes e os
putativos parentais. Adicionalmente, será calculado o fluxo gênico crítico - que reflete a
probabilidade de um regenerante, com um dos parentais identificado, ser descentente de
uma árvore fora da população - com base no método proposto por Westneat & Webster
(1994).
5.3 Demografia
Propõe-se um estudo integrado da estrutura demográfica, da regeneração natural e
herbivoria para subsidiar o conhecimento da espécie nas áreas de ocorrência. A
estrutura demográfica e a distribuição espacial serão realizadas nas 15 populações em
estudo. Todos os indivíduos serão classificados por estádios de desenvolvimento e, a
28
altura e a circunferência a altura do peito (CAP) serão mensuradas. A regeneração
natural e taxa de herbivoria do componente regenerante serão avaliadas em cinco das 15
populações, em parcelas circulares de raio de 2 m, num total de 30 parcelas por
população. Essas parcelas serão distribuídas equitativamente entre áreas com e sem
influencia de copa do butiá. A estrutura populacional será delineada com base na
densidade total de indivíduos registrados em cada estádio observado em cada
população. O padrão de distribuição do componente regenerante será calculado pelo
índice de Payandeh (1970), assim determinado: P=1, a distribuição da população é do
tipo aleatória; P<1, a distribuição é uniforme e P>1, é agregada. A herbivoria será
expressa pelo número de regenerantes com o eófilo predado. Os dados de herbivoria
serão analisados usando tabelas de contingência, e a significância estatística será testada
com o teste qui-quadrado de Pearson para verificar se há diferenças: (1) no número de
regenerantes predados e não predados entre parcelas com e sem influencia da copa do
butiá e, (2) na herbivoria dentro e entre populações. Para testar se a herbivoria é
dependente da densidade, a relação entre densidade e a taxa de plantas predadas será
realizada. Todas as análises estatísticas serão realizadas com o uso do programa R,
versão 2.9.0 (2009).
5.4 Fenologia reprodutiva
As avaliações fenológicas serão realizadas em todas as plantas de Butia eriospatha
das populações A e B, no decorrer de dois ciclos reprodutivos da espécie. Os registros
das variações fenológicas referentes à floração e frutificação serão realizadas
quinzenalmente. Serão determinados: (1) o potencial reprodutivo das populações
calculado com base no número de indivíduos que reproduziram nos dois ciclos
29
reprodutivos estudados, (2) a capacidade reprodutiva, onde se correlacionará a
quantidade de unidades reprodutivas (inflorescência) por planta com a altura e CAP, (3)
as fenofases, (4) a duração média, em dias, das fenofases, (5) se há sobreposição de
fenofases em um mesmo indivíduo e, (6) os picos de floração e frutificação.
6. RESULTADOS ESPERADOS
Aprimorar os conhecimentos na temática dos Recursos Genéticos Vegetais. Gerar
uma tese e artigos de relevância científica. Contribuir com a conservação da espécie
Butia eriospatha. Compartilhar novas metodologias com o grupo de pesquisa. Capacitar
alunos de iniciação científica nas técnicas empregadas neste estudo. Participar de
congressos e workshops.
30
7. PLANO DE TRABALHO
1. Extrair DNA foliar de um indivíduo de B. eriospatha para realizar o desenvolvimento
dos marcadores microssatélites;
2. Padronizar as condições de amplificação para todos os iniciadores SSR
desenvolvidos e realizar análises de herança mendeliana, desequilíbrio de ligação e
polimorfismo para todos os locos SSR que serão empregados nos estudos genéticos
propostos neste projeto;
3. Padronizar as condições de amplificação para os marcadores cpDNA;
4. Fazer o censo e mapear todas as árvores adultas e regenerantes de B. eriospatha
encontrados nas áreas estudadas;
5. Amostrar tecidos de folhas de todas as árvores adultas reprodutivas de B. eriospatha
e de regenerantes nas populações selecionadas;
6. Coletar sementes de árvores matrizes de B. eriospatha nas populações selecionadas.
Plantar as sementes de cada matriz e, posteriormente, amostrar tecido foliar;
7. Extrair DNA das folhas de matrizes, progênies e regenerantes da espécie B.
eriospatha e avaliar todo o material amostrado com marcadores genéticos;
8. Realizar análises de diversidade genética, fluxo gênico histórico, estrutura genética
espacial, sistema de reprodução e análise de paternidade com a estrutura de progênies.
31
8. CRONOGRAMA DE EXECUÇÃO DAS ATIVIDADES
Atividade
1◦ sem. 2◦ sem. 3◦ sem. 4◦ sem. 5◦ sem.
Créditos
X
X
Desenvolvimento e caracterização dos marcadores SSR
X
X
Padronização dos marcadores cpDNA
6◦ sem.
X
X
Seleção das populações
X
X
X
Mapeamento das árvores
X
X
X
Amostragem de tecidos foliares de árvores adultas
X
X
X
X
X
X
Amostragem de tecidos foliares dos regenerantes
Coleta de sementes*, plantio e amostragem de tecidos
X
foliares
Extração do DNA das amostras
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
Análises estatísticas
X
X
X
X
Defesa do projeto
X
Apresentação de resultados em congressos
X
X
X
X
Eletroforese
Levantamento bibliográfico
X
X
Qualificação
Redação de artigos científicos
Redação da Tese
X
X
X
X
X
X
X
X
*A coleta de sementes seguirá o comportamento fenológico de frutificação da espécie em
estudo.
32
9. ORÇAMENTO
ITENS
Valor em R$
LABORATÓRIO
Desenvolvimento marcadores SSR nuclear
8.000,00
Caracterização genética SSR nuclear
50.000,00
Caracterização genética SSR cloroplastidiais
25.000,00
Material de consumo (plásticos/vidrarias)
Material permanente (cuba + fonte eletroforese)
8.000,00
10.000,00
CAMPO
Viagens a campo (despesas gerais)
Aluguel de carro
14.000,00
8.100,00
RECURSOS HUMANOS
Bolsa de doutorado (CNPq)
86.400,00
Taxa de bancada (CNPq)
14.256,00
OUTROS
Correção artigos científicos (inglês)
1.500,00
Pranchas científicas
1.000,00
TOTAL
226.256,00
33
10. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ALZATE-MARIN, A. L. et al. 2005. Otimização de um método econômico e rápido de
extração de DNA para quatro espécies de árvores tropicais. In: Congresso Brasileiro
de Genética, 51. Águas de Lindóia. p. 510.
AZAMBUJA, A.C. 2009. Demografia e fenologia reprodutiva de Butia capitata (Mart.)
Becc. (Arecaceae) em Arambaré, Rio Grande do Sul. Dissertaçao de Mestrado,
Universidade Federal do Rio Grande do Sul. 47 p.
BILENCA , D. & MIÑARRO, F. Identificación de Áreas Valiosas de Pastizal (AVPs)
en las Pampas y Campos da Argentina, Uruguay y Sur de Brasil. Buenos Aires:
Fundación Vida Silvestre, 2004. 323 p.
CAIN, M.L.; BROOK, G.M.; STRAND, A.E. 2000. Long-distance seed dispersal in
plant population. Am. J. Bot., 87(9):1217-1227.
CARDOSO, M.C.L. 1995. El palmar, la palma y el butiá. PROBIDES. Fichas
didácticas, 4(1) 23p.
CHASE, M.; KESSELI, R. & BAWA, K. 1996. Microssatellite markers for population
and conservation genetics of tropical trees. Am. J. Bot., 83: 51-57.
CHEBATAROFF, J. 1971. Condiciones ecológicas que influyen en la distribución de
las palmeras del Uruguay. Facultad de Humanidades y Ciencias, Montevideo,
Uruguay. 24p.
COCKERHAM, C.C. 1969. Variance of gene frequencies. Evolution, 23: 72-84.
COCKERHAM, C. C. & WEIR, B. S. 1993. Estimation of Gene Flow From FStatistics.Evolution, 47(3): 855-863.
34
COELHO, A.S.G. 2000. Programa EG: Análise da estrutura genética de populaçoes
pelo método da análise de variancia (software). Universidade Federal de Góias, ICB,
IB, Goiania, Góias.
CROW, J. F. & AOKI, K. 1984. Group selection for a polygenic behavioral trait:
estimating the degree of population subdivision. Proc. Nat. Acad. Sci. USA, 81:
6073-6077.
DAYNANDAN, S; BAWA, K.S. & KERSELI, R. 1997. Conservation of
microsatellites among tropical trees (Leguminosae). Am. J. Bot, 84(12): 1658-1663.
DICK, C.W.; ETCHELECU, G. & AUSTERLITZ, F. 2003. Pollen dispersal of
Neotropical trees (Dinizia excelsa: Fabaceae) by native insects and Africa honeybees
in pristine and fragmented Amazonian rainforest. Mol. Ecol., 12: 753-764.
DICK, C.W. et al. 2008. Spatial scales of pollen and seed-mediated gene flow in
tropical rain forest trees. Trop. Plant Biol., 1: 20-33.
DOYLE, J. J. & DOYLE, J. L.1990. Isolation of plant DNA from fresh tissue. Focus,
12: 13 -15.
ENNOS, R. A. 1994. Estimating the relatives rates of pollen and seed migration among
plant populations. Heredity, 72: 250–259.
FISCHER, S.Z et al., 2007. Plantas da flora brasileira no mercado internacional de
floricultura. Rev. Bras. Bioc., 5(1): 510-512.
GAIOTTO, F. A.; GRATTAPAGLIA, D. & VENCOVSKY, R. 2003. Genetic structure,
mating system, and long-distance gene flow in heart of Palm (Euterpe edulis Mart.).
J. Heredity, 5: 399-406.
GILLET, E. & HATTEMER, H.H. 1989. Genetic analysis of isoenzyme phenotypes
using single tree progenies. Heredity, 63: 135-141.
35
GOOGMAN, S.J. 1997. RSTCal: a collection of computer programs for calculating
estimates of genetic differentiation from microsatellites data and determining their
significance. Mol. Ecol., 6(9): 881-885.
HAMILTON, M.B. & MILLER, J.R (2002) Comparing relative rates of pollen and seed
gene flow in the island model using nuclear and organelle measures of population
structure. Genetics, 162: 1897-1909.
HAMRICK, J. L. & NASON, J. D. 2000. Gene flow in forest trees. In: YOUNG, A.;
BOSHIER, D.; BOYLE, T. For. Conserv. Gen. Melbourne: CSIRO Publishing, p.
81-90.
HAMRICK, J.L. 2004 Response of forest trees to global environmental changes. For.
Ecol. Man., 197(1–3): 323–335.
HARDY, O. & VEKEMANS, X. 2003. SPAGeDI 1.1: A program for spatial pattern
analysis
of
genetic
diversity.
Version
for
Windows
95.
<http://www.ulb.ac.be/sciences/ecoevol/software.html />. 2003.
HENDERSON, A.; GALEANO, G. & BERNAL, R. 1995. Field guide to the palms of
the americas. New Jersey: Princeton University Press.
IBAMA, 1992. Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e Recursos Renováveis. Espécies
Ameaçadas de Extinção: Portaria nº 37-N. Brasília.
IBAMA, 2008. Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e Recursos Renováveis. Espécies
Ameaçadas de Extinção: Portaria nº 37-N. Brasília.
IUCN. 2009. IUCN Red List of Threatened Species. www.redlist.org.
KALINOWSKI, S.T.; TAPER, M.L. & MARSHALL, T.C. 2007. Revising how the
computer program CERVUS accommodates genotyping error increases success in
paternity assignment. Mol. Ecol., 16: 1099–1106.
36
LAURANCE, W.F. et al. 2006. Rapid decay of tree-community composition in
Amazonian forest fragments. PNAS, 103: 19010-19014.
LEWIS, P.O. & ZAYKIN, D. 2002. GDA - Genetic Data Analysis: version 1.1 for
Windows 95/NT. http://www.lewis.eeb.uconn.edu/lewishome/. 2002.
LOISELLE, B.A. et al. 1995. Spatial genetic structure of a tropical understory shrub,
Psychotria officinalis (Rubiaceae). Am. J. Bot., 82: 1420-1425.
LOWE, A.J. et al. 2005. Genetic resource impacts of habitat loss and degradation;
reconciling empirical evidence and predicted theory for Neotropical trees. Heredity,
95: 255-273.
MARSHALL, T.C. et al. 1998. Statistical confidence for likelihood-based paternity
inference in natural populations. Mol. Ecol., 7: 639-655.
MCCAULEY, D.F. 1995. The use of chloroplast DNA polymorphism in studies of gene
flow in plants. Trends Ecol Evol., 10: 198-202.
MENTZ, L.A.; LUTZEMBERGER, L.C. & SCHENKEL, E.P. 1997. Da flora
medicinal do Rio Grande do Sul: Notas sobre a obra de D’Avila (1910). Caderno
de Farmácia, 13(1): 25-48.
MILLIGAN, B.G. 1992. Is organelle DNA strictty maternally inherited? Power analysis
of a binomial distribution. Am. J. Bot., 79(11): 1325-1328.
MMA. 2002. Biodiversidade brasileira: Avaliação e identificação de áreas e ações
prioritárias para a conservação, utilização sustentável e repartição de benefícios da
biodiversidade nos biomas brasileiros. MMA/SBF, 404 p.
MORITZ, C.; DOWLING, T. E. & BROWN, W. M. 1987. Evolution of animal
mitochondrial DNA: relevance for population biology and systematics. Ann. Rev.
Ecol. Syst., 18: 269-292.
37
NASON, J.D. & HAMRICK, J.L. 1997. Reproductive and genetic consequences of
forest fragmentation: two case studies of Neotropical canopy trees. J. Heredity, 88:
264-276.
NAZARENO, A.G. 2006. Estrutura e diversidade genéticas como indicadores do
sistema reprodutivo e do alcance de vôo do polinizador de Ficus arpazusa Casaretto
(Moraceae). Monografia. Universidade Federal de Lavras, UFLA. 84 p.
NEI, M. 1978. Estimation of average heterozygosity and genetic distance from a small
number of individuals. Genetics, 87(3): 583-590.
NEIGEL, J. E. 1997. A comparison of alternative strategies for estimating gene flow
from genetic markers. Ann. Rev. Ecol. Syst., 28: 105–128.
NOBLICK, L. 1998. Butia eriospatha. In: IUCN 2009. IUCN Red List of Threatened
Species. Version 2009.2. <www.iucnredlist.org>.
ODDOU-MURATORIO, S. et al. 2001. Pollen- to seed-mediated gene flow in a
scattered forest tree species. Evolution, 55(6): 1123-1135.
PACHECO, L.F. & SIMONETTI, J.A. 2000. Genetic structure of a mimosoid tree
deprived of its seed disperser, the spider monkey. Conserv. Biol., 14(6):1766–1775.
PAYANDEH, B. 1970. Comparison of method for assessing spatial distribuition of
trees. Forest Science, 16: 312-317.
PILLAR, V.P. 2006. "WORKSHOP: Estado Atual e Desafios para a Conservação
dos Campos". 24 p.
PROVAN, J.; POWELL, W. & HOLLINGSWORTH, P.M. 2001. Chloroplast
microsatellites: new tools for studies in plant ecology and evolution. Trends Ecol.
Evol, 16(3): 142-147.
R DEVELOPMENT CORE TEAM. 2009. R: A language and environment for
statistical computing. www.R-project.org.
38
REIS, M. S. 1996. Dinâmica da movimentação dos alelos: subsídios para conservação e
manejo de populações naturais em plantas. Braz. J. Gen., 19(4): 37-47.
REITZ, R. 1974. Palmeiras. In: Flora Ilustrada Catarinense. Itajaí, SC: Herbário
Barbosa Rodrigues.
REITZ, R; KLEIN, R.M & REIS, A. 1978. Projeto Madeira de Santa Catarina.
Sellowia, 28: 11-320.
RIO GRANDE DO SUL. 2002. Decreto no 42.099, de 31 de dezembro de 2002.
Declara as espécies da flora nativa ameaçadas de extinção do Estado do Rio Grande
do Sul e dá outras providências. Diário Oficial do Estado do Rio Grande do Sul.
Porto Alegre, 62(1):1-6, 1.jan.2003.
RITLAND, K. 1989. Correlated matings in the partial selfer Mimulus guttatus.
Evolution, 43: 848-859.
RITLAND, K. 2004. Multilocus mating system program MLTR. Version 3.1.
University of British Columbia, Canada. Free program distributed by the authors
from <http//[email protected]>.
RITLAND, K & JAIN, S. 1981. A model for the estimation of outcrossing rate and gene
frequencies using independent loci. Heredity, 47: 35-52.
ROCHA, O.J. & AGUILAR, G. 2001. Variation in the breeding behavior of the dry
forest tree Enterolobium cyclocarpum (Guanacaste) in Costa Rica. Am. J. Bot.,
88(9): 1600–1606.
SANGUINETTI, C. J.; DIAS, E. N. & SIMPSON, A. J. G. 1994. Rapid silver staining
and recovery of PCR products separated on polyacrylamide gels. Biotech., 17: 914 921.
SEBBENN, A.M. & SEOANE, C.E.S. 2005. Estimativa de tamanho efetivo de
variância usando marcadores genéticos. Rev. Árvore, 16: 1-7.
39
SLATKIN, M. 1995. A measure of population subdivision based on microsatellite allele
frequencies. Genetics, 139(1) : 457-462.
SLATKIN, M. & BARTON, N. H. 1989. A comparison of three indirect methods for
estimating average levels of gene flow. Evolution, 43(7): 1349-1368.
SMOUSE, P.E. & SORK, V.L. 2004. Measuring pollen flow in forest trees: an
exposition of alternative approaches. Forest Ecol. Manage., 197: 21-38.
SORK, V. L et al. 1999. Landscape appoaches to historical and contemporary gene flow
in plants Trends Evol. Ecol., 14: 219–224.
WANG, B.C. et al. 2007. Hunting of mammals reduces seed removal and dispersal of
the afrotropical tree Antrocaryon klaineanum (Anacardiaceae). Biotropica, 39(3):
340–347.
WEISING, K. & GARDNER, R.C. 1993. A set of conserved PCR primers for the
analysis of simple sequence repeat polymorphisms in chloroplast genomes of
dicotyledonous angiosperms. Genome, 42: 9-19.
WEIR, B.S. 1996. Genetic data analysis II. Sunderland: Sinauer Associates, 445 p.
WESTNEAT, D.F. & WEBSTER, M.S. 1994. Molecular analysis of kinship in birds:
interesting questions and usedful techniques. In: Molecular Ecology and Evolution:
Approaches and Applications (eds Schierwater B, Streit B, Wagner G.P., De Salle,
R), pp. 91-126. Birkhauser Verlog Basel.
WORKMAN, P. & NISWANDER, J.L. 1970. Population studies on southwestern
Indian Tribes. II. Local genetic differentiation in the Papago. Am. J. Human Genet.,
22: 24-49.
WRIGHT, S.J. 2005. Tropical forests in a changing environment. Trends Ecol. Evol.,
20(10): 553-560.
WRIGHT, S. 1943. Isolation by distance. Genetics, 28: 114-138.
40
WRIGHT, S. 1931. Evolution in Mendelian populations. Genetics, 16(2): 111-123.
YOUNG, A.; BOYLE, T. & BROWN, T. 1996. The population genetic consequences
of habitat fragmentation for plants. Trends Ecol. Evol., 11(10): 413-418.
41
Download