O documento discute o potencial evolutivo de pragas agrícolas e como espécies consideradas pragas desenvolveram mecanismos de adaptação e resistência a controles. Também aborda a importância da diversidade genética e plasticidade fenotípica dessas espécies e como esses fatores contribuem para sua capacidade de se adaptar a diferentes condições ambientais e métodos de controle.

1. Edivaldo Domingues Velini
Professor Titular
Faculdade de Ciências Agronômicas / Unesp -Botucatu
Departamento de Produção e Melhoramento Vegetal
Núcleo de Pesquisas Avançadas em Matologia
velini@fca.unesp.br
O POTENCIAL EVOLUTIVO DAS
“PRAGAS” AGRÍCOLAS
“Pragas”: Doenças, plantas daninhas e
pragas efetivamente

2. Tipos de inovação:
 De produto
 De processo
 Organizacional
 Marketing
TDE ou TPD
American Chemical Society – USA
Pesticide Science Society of Japan
Sociedade Brasileira de Proteção de Plantas - Brasil

3. A lei 11.105, de 2005, tornou o marco regulatório
previsível e funcional contribuindo para um
ambiente juridicamente seguro, o que resultou
em maiores investimentos e inovação em
biotecnologia.

4. Evolução das Liberações Comerciais de OGMs
• 85% das liberações comerciais são voltadas à agricultura, pecuária e produção florestal
• Aproximadamente ~1% das decisões da CTNBio se referem a Liberações Comerciais

5. • A produção havia estabilizado em 120 milhões de t até 2006.
• A partir de 2007 a produção cresceu continuamente alcançando 200 milhões de t.
• A principal justificativa para o crescimento é a incorporação das biotecnologias.
• Consequências socioeconômicas já apresentadas. .
Fonte / Source: IBGE, ABRASCO, MAPA e Conab

6. Balança comercial brasileira – 1989 a 2014
A partir de 2006, a grande evolução do superávit comercial agrícola é
acompanhada do colapso da balança comercial dos demais setores.
O superávit da agricultura tem sido fundamental para a estabilidade
brasileira.
Fonte / Source: SECEX/MDIC

7. Evolução das Liberações Comerciais de OGMs
• Predominância de eventos combinados.
• Posicionamento frente a novas tecnologias: RNAi; edição genômica e outras.

8. Sobre as similaridades em termos de
biologia e manejo de pragas, doenças e
plantas daninhas
• A divisão do conhecimento em ciências
ou especialidades é apenas um artifício
para simplificar o ensino e aprendizagem
• Em termos naturais, não há limites entre
as ciências
• Muitos conceitos e processos são
similares, mesmo em ciências que tratam
de organismos completamente distintos
unesp

9. Prejuízos aos sistemas de produção
 Efeitos sobre as culturas e seus
produtos
 Efeitos dos métodos de controle
Reduções de produtividade e ou qualidade
Aumento do custo de produção
Contaminações
unesp

10. Diversidade genética
• Tradicionalmente admitia-se que o conjunto de genes
de uma determinada espécie era quase constante e
esporadicamente alterado por uma mutação.
• Hoje sabemos que apenas uma fração dos genes é
expressa e que muitos genes estão envolvidos no
controle dessa expressão, sendo possível a produção
de muitos fenótipos a partir de um único genótipo.
• Epigenética: características que são estáveis ao
longo de diversas divisões celulares mas que não
envolvem mudanças na sequência de DNA do
organismo. Exemplos: Metilação e modificação pela
histona.
• Splicing é um “fenomeno” frequente. Em humanos,
pode ocorrer em 40-60% dos genes.

11. Fonte: Gould (1991)

12. Fonte: Gould (1991)

13. Epigenética
https://en.wikipedia.org/wiki/Epigenetics#/media/File:Epigenetic_mechanisms.jpg

14. Genoma de Aedes aegypti: 16.789 proteínas sendo
1.370 produzidas por splicing.
Fonte: The Aedes aegypti Project. http://www3.nd.edu/~dseverso/genome.html)

15. Genoma de insetos
Iniciativas similares para fungos e algumas plantas daninhas

16. Características de “Pragas”
 Plasticidade genotípica
 Plasticidade fenotípica
 Complexidade / Habilidade reprodutiva
 Capacidade de dispersar (espaço / tempo)
 Adaptação às condições ambientais
 Resistem ao controle
unesp

19. Label addition for Cobra®
(lactofen)
Pictures From Duke (2006)

20. Glutamate
(in plants)
 aminolevulinate
porphobilinogen
uroporphyrinogen III
protoporphyrinogen IXprotoporphyrin IX
Mg chelatase
Mg protoporphyrin IX
Clorophyll a
porphyrinogen IX oxidase
Light
Mg
Fe chelatase
HEME
Fe
feedback regulation
peroxidase
catalase
cytochroms
Glycine and
Succinyl-Coa
(in humans)
Glutamate
(in plants)
 aminolevulinate
porphobilinogen
uroporphyrinogen III
protoporphyrinogen IXprotoporphyrin IX
Mg chelatase
Mg protoporphyrin IX
Clorophyll a
porphyrinogen IX oxidase
Light
Mg
Fe chelatase
HEME
Fe
feedback regulation
peroxidase
catalase
cytochroms
Glycine and
Succinyl-Coa
(in humans)
Porphyrin, Heme and Clorophyll
Synthesis in Plants and Humans
Síntese de Heme e clorofila em
Plantas e Humanos

21. Gene Les22, porfirinas e doenças
Gongshe et al. (1998); Taylor (1998)

22. Some organophosphate compounds can block
clomazone “activation”
Clomazone
5-OH Clomazone
5-Keto Clomazone
OH
O
Ferhatoglu et al. (2005)
X

23. Dietholate
Phorate
Dietil fosforoditioato
Malathion
Widely used to avoid
clomazone induced
bleaching in cotton
and rice

24. unesp
Tardif, F.J., Powles, S.B. (1999) Effect of malathion on resistance to soil-applied herbicides in a population
of rigid ryegrass (Lolium rigidum). Weed Science, 47, 258-261
Preston, C, Powles, S.B. (1998) Amitrole inhibits diclofop metabolism and synergises diclofop-methyl in a
diclofop-methyl-resistant biotype of Lolium rigidum. Pest. Biochem. Physiol. 62, 179-189.
Preston, C., Powles, S.B. (1997) Light-dependent enhanced metabolism of chlorotoluron in a substituted
urea herbicide-resistant biotype of Lolium rigidum. Planta 201: 202-208.
Hall, L.M., Moss, S.R., Powles, S. B. (1997) Mechanisms of resistance to aryloxyphenoxypropionate
herbicides in two resistant biotypes of Alopecurus myosuroides: Herbicide metabolism as a cross-
resistance mechanism. Pest. Biochem. Physiol. 57: 87-98.
Helvig, C., Tardif, F.J., Seyer, A., Powles, S.B., Mioskowski, C., Durst, F., Salaun, J.P. (1996). Selective
inhibition of a cytochrome P450 enzyme in wheat that oxidises both the natural substrate lauric acid and
the synthetic herbicide diclofop. Pest. Biochem. Physiol. 54:
Preston, C., Tardif, F.J., Christopher, J.T., Powles, S.B. (1996) Multiple resistance to dissimilar herbicide
chemistries in a biotype of Lolium rigidum due to enhanced activity of several herbicide degrading
enzymes. Pest. Biochem. Physiol. 54: 123-134.
Hall, L.M., Moss, S.R., Powles, S.B. (1995) Mechanism of resistance to chlorotoluron in two biotypes of
the grass weed Alopecurus myosuroides. Pest. Biochem. Physiol. 53: 180-182.
Christopher, J.T., Preston, C., Powles, S.B. (1994) Malathion antagonises metabolism-based chlorsulfuron
resistance in Lolium rigidum. Pest. Biochem. & Physiol. 49: 172-182.
Burnet, M.W.M., Loveys, B.R., Holtum, J.A.M., Powles, S.B. (1993) A mechanism of chlortoluron
resistance in Lolium rigidum. Planta. 190: 182-189.
Burnet, M.W.M., Loveys, B.R., Holtum, J.A.M., Powles, S.B. (1993) Increased detoxification is a
mechanism of simazine resistance in Lolium rigidum. Pest Biochem & Physiol.46: 207-218.
Burnet, M.W., Hildebrand, O.B., Holtum, J.A.M., Powles, S.B. (1991) Amitrole, triazine, substituted urea
and metribuzin resistance in a biotype of rigid ryegrass (Lolium rigidum). Weed Science, 39: 317-323.
Cytochrome P450 non target site
based resistance

25. Tam et al (1988)
Ação do dietholate como extender

26. Bean et al (1990)
Ação do dietholate como extender

27. Merremia aegyptia Amaranthus spp Ricinus communis
FOTO: E. NEGRISOLI, 2008.
Evolução e adaptação de plantas daninhas

28. Imagens: Lorenzi et al. (2000)

34. Striga asiática
Orobranche ramosa

35. Commelina benghalensis
unesp

36. Calabrese & Baldwin (2003)
Hormesis ou efeito hormético
Calabrese e vários outros autores
encontraram mais de 9000
exemplos envolvendo agrotóxicos,
medicamentos e tratamentos com
radiação.
Curvas de
dose x resposta

37. Eucalyptus
grandis
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
0 1 10 100 1000
glyphosate rates (g / ha)
%ofthecheck
Root Weights
Leaf Weights
Stem Weights
Total Weights
Leaf Area
Velini et al (2008)

38. Variabilidade das doses
pontuais ou unitárias

39. Spray deposits (uL/cm² or g/ha) expressed as percent
of the value observed on the top flat position
100%
41%
87%Carvalho (1999)
a
average a = 65,84° and Cos a = 0.4093
Carvalho (1999): Effects of the shape of sugarcane planting furrows on soil
applied herbicide deposition uniformity.

40. For non systemic herbicides, bleaching,
necrosis or electron transport rate depend on
the deposition in each part of the plant
Araldi
(2014)

41. Soybean
Gazziero et al (2006) uL / cm²
uL / plant
Frequencies%Frequencies%

42. Gazziero et al (2006)
Euphorbia
heterophylla
uL / cm²
uL / plant
Frequencies%Frequencies%
uL / cm²
uL / plant
Frequencies%Frequencies%

43. R. T. Souza (2002): Effects of electrostatic charging of the droplets on the variability of spray
deposition and theoretical efficacy of glyphosate to control weeds in soybeans fields.
Spray deposition on 150 plants of Commelina
benghalensis (Benghal dayflower) with 2 to 4 leaves
0
20
40
60
80
100
120
140
160
0 0,5 1 1,5 2
Spray deposition (µL cm-² of leaf area)
Densityofprobability
Within the rows
Between the rows
Accumulated frequencies uL/cm² uL/cm²
Within the rows Between the rows
1% 1.5 3.0
5% 2.5 4.2
50% 6.0 8.7
95% 12.3 15.0
99% 16.0 19.5

44. Velini and Antuniassi (2015)
Spray volume: 825-927L/ha
Six applications under normal
operating and weather conditions
60 leaves in each position

45. Detecção por condutividade
elétrica
Papel de Filtro
Úmido
Extraçao superior a 90%
Permite quantificação em
diferentes regiões e faces da
folha



46. 60 leaves in each position
Spray volume: 825-927L/ha
Six applications under normal
operating and weather conditions
Applications uL/cm2 uL/cm2 uL/cm2 % of the mean % of the mean uL/cm2 uL/cm2 % of total % of total
Minimum Mean Maximum Minimum Maximum Upper LS Lower LS Upper LS Lower LS
1 0,32 1,28 3,58 24,9 278,8 0,95 0,34 73,9 26,1
2 0,38 1,47 3,73 26,2 253,6 1,17 0,30 79,6 20,4
3 0,14 1,41 4,60 9,8 327,5 1,18 0,22 84,0 16,0
4 0,04 1,85 4,75 2,1 256,1 1,45 0,40 78,3 21,7
5 0,34 1,55 4,46 21,8 287,1 1,32 0,23 85,1 14,9
6 0,24 1,30 3,38 18,7 260,0 1,03 0,27 79,5 20,5
LS: Leaf Surface
Velini and Antuniassi (2015)

47. Velini and Carbonari (2015)

48. Velini and
Carbonari (2015)
% of the planned rate % of the mean
Applications Maximum Minimum Mean Drift Maximum Minimum
1 109,66 64,78 83,51 16,49 131,31 77,57
2 97,64 47,03 72,79 27,21 134,14 64,61
3 141,06 43,71 82,16 17,84 171,69 53,20
4 118,34 29,50 87,19 12,81 135,73 33,83
5 115,05 66,40 86,61 13,39 132,84 76,67
6 101,07 42,21 83,24 16,76 121,42 50,71
7 77,93 50,29 63,78 36,22 122,19 78,85
8 144,66 32,79 97,28 2,72 148,70 33,71
9 108,80 53,80 81,50 18,50 133,50 66,01
10 114,10 64,60 87,30 12,70 130,70 74,00
11 120,00 48,60 87,20 12,80 137,61 55,73
12 113,50 56,50 81,36 18,60 139,50 69,44
13 107,70 29,80 70,90 29,10 151,90 42,03
14 103,10 62,40 79,90 20,10 129,04 78,10
15 110,10 67,10 87,10 12,90 126,41 77,04
16 112,90 56,40 79,30 20,70 142,37 71,12
17 99,50 70,10 84,00 16,00 118,45 83,45
18 119,03 57,40 91,40 8,60 130,23 62,80
19 116,60 41,60 80,32 19,60 145,17 51,79
20 109,90 73,10 86,50 13,50 127,05 84,51
21 106,10 59,90 78,80 21,10 134,64 76,02
22 108,50 39,10 71,40 28,60 151,96 54,76
Minimum 77,93 29,50 63,78 2,72 118,45 33,71
Mean 111,60 52,60 81,98 18,01 136,21 64,36
Maximum 144,66 73,10 97,28 36,22 171,69 84,51
Herbicide dose in
each plate ranged
from 33.71 to
171.69% of the
mean.

49. Dinâmica de produtos fitossanitários
Volatilização
Volatilidade
Pressão de vapor
TemperaturaPrecipitação
Irrigação
Sorção Fotodecomposição
Solubilidade Ionização
pKa e pKb
Absorção
Plantas
Propágulos
Sensibilidade a luz
Comprimentos de onda absorvidos
Exposição a luz
K de partição no solo
Kd e Koc
Lixiviação
Disponibilidade em soluçãoK de partição octanol água
Koa ou Kow
Cobertura do solo
Palhada
Persistência – duração do período de controle
Degradação
química
Degradação
microbiana
Formulação
Adjuvantes e aditivos
Tecnologia de aplicação
Deposição

50. Deposição
PLANTA
Absorção / Translocação
Metabolismo
SOLO
Sorção / colóides
solução
PALHA
Retenção
Remoção pela chuva
Perdas ou degradação
FotóliseMicrobiana QuímicaLixiviação Volatilização
Chuva ou irrigação
Mov. lateral e ascendente
Tecnologia
Adjuvantes e aditivos
Condições climáticas
APLICAÇÂO
Carregamento de gotas
Carregamento de vapor
Outras perdas
DERIVA OU NÃO
DEPOSIÇÃO
Ambiente / Água
Culturas vizinhas
operadores
CONTAMINAÇÂO
Dinâmica de herbicidas

51. % de controle de Euphorbia heterophylla
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
110
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110
Concentração - µg/g
% Controle com palha
% Controle sem palha
Concentrações de amicarbazone
Vs. Controle
Viabilidade do uso de aplicações sequenciais

53. ng / cm²
Tratamentos Teor interno Teor Externo Teor Total % de absorção
Epox Piracl Epox Piracl Epox Piracl Epox Piracl
Sem Adjuvante 12,4 37,4 21,1 47,6 33,5 85,0 37,0 44,0
Adjuvante 1 15,8 58,2 14,9 15,1 30,7 73,2 51,4 79,4
Adjuvante 2 30,3 84,9 7,4 38,1 37,6 122,9 80,4 69,0
Adesão e penetração de
fungicidas em soja
Trindade (2014)

54. Variations in pesticide doses under
field conditions
• As doses individuais em plantas, folhas ou pequenas áreas de solo
são altamente desuniformes.
• Em condições de campo, em pequena escala, as doses de defensivos
agrícolas são desuniformes.
• Doses desuniformes exigem a aplicação de maiores doses médias
para que níveis aceitáveis de controle sejam alcançados.
• Alguns indivíduos das espécies alvo de controle sobrevivem porque
não receberam a dose necessária para que a intoxicação ocorra.
• Doses pontualmente ou individualmente desuniformes contribuem
para a seleção de biotipos resistentes e para que as doses recebidas
por alguns organismos sejam baixas o suficiente para que ocorram
efeitos horméticos.

55. Conclusões específicas
 Nós temos nos esforçado e temos sido efetivos em
criar ambientes extremamente diversificados em
termos de doses de defensivos agrícolas criando
diferentes pressões de seleção.
 Não consegui obter informações sobre a
variabilidade das concentrações de proteínas com
ação em pragas ou doenças.
 “Pragas” respondem à pressão de seleção e se
adaptam ao ambiente.
 Resistem ao controle
unesp

56. Education of the farmers
Public extension services
reach 22% of the farms
Minimum education or illiterate
incomplete elementary school
Elementary school
High school
Undergraduate

57. Conclusões genéricas
 Para problemas fáceis bastam soluções simples /
individuais.
 Todos os problemas simples já foram resolvidos. Só
sobraram os difíceis.
 Problemas difíceis demandam trabalho em rede e soluções
complexas.
 Os problemas que criamos ou causamos são os mais
difíceis de solucionar.
 Se um problema resulta de um padrão de comportamento,
mudar este comportamento deveria ser ao menos parte da
solução.
 A falta de planejamento e a inércia no presente levarão à
necessidade de decisões e ações emergenciais no futuro.

58. Agradeço pela atenção:
presidencia@fundunesp.unesp.br
velini@fca.unesp.br