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Doctoral Thesis
DOI
10.11606/T.11.2012.tde-17042012-103141
Document
Author
Full name
Vivian Gonçalves Carvalho
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
Piracicaba, 2012
Supervisor
Committee
Lambais, Marcio Rodrigues (President)
Andreote, Fernando Dini
Azevedo, Lucas Carvalho Basilio de
Pfenning, Ludwig Heinrich
Rodrigues, Andre
Title in Portuguese
Diversidade de fungos do solo da Mata Atlântica
Keywords in Portuguese
Biodiversidade
Filogenia
Fungos - Mata Atlântica
Matéria orgânica do solo
Microbiologia do solo
Reação em cadeia por polimerase
Redes neurais
Abstract in Portuguese
A Mata Atlântica é reconhecida como área de prioridade de conservação na América do Sul, devido ao grande número de espécies endêmicas e constantes ameças à sua biodiversidade em decorrência da substituição da vegetação natural. Embora várias informações sobre a diversidade vegetal e animal estejam disponíveis, pouco se sabe sobre a diversidade de microorganismos existentes no solo desse bioma. A diversidade de fungos do solo foi avaliada em três unidades de conservação da Mata Atlântica do estado de São Paulo: Parque Estadual de Carlos Botelho (PECB), Estação Ecológica de Assis (EEA) e Parque Estadual da Ilha do Cardoso (PEIC). Ao todo, foram analisadas 90 amostras de solo, coletadas em épocas de alta e baixa pluviosidade, e sob a copa de três espécies arbóreas: Cabralea canjerana, Guapira opposita e Maytenus robusta. Foram utilizados métodos independentes (PCR-DGGE e pirosequenciamento) e um método dependente do cultivo (lavagem de solo e filtração de partículas) para a análise da diversidade e estrutura das comunidades de fungos do solo. Os resultados obtidos foram analisados conjuntamente com os dados de atributos químicos do solo e frações da matéria orgânica do solo a fim de verificar suas possíveis relações com as comunidades de fungos. Os resultados obtidos sugerem uma grande diversidade de fungos no solo da Mata Atlântica. Através do método de cultivo, um total de 142 espécies de fungos foi identificado nas três áreas, sendo que a estrutura das comunidades de fungos não foi influenciada pelas espécies arbóreas, mas sim pelas áreas e épocas de amostragem. As comunidades de fungos cultiváveis do PECB e do PEIC foram mais similares entre si do que em relação às comunidades de fungos do solo da EEA, assim como os valores dos atributos químicos do solo dessas áreas foram mais semelhantes entre si. Pelo método de PCR-DGGE, as estruturas das comunidades de fungos das três áreas sofreram influência das espécies arbóreas sob a copas das quais as amostras foram coletadas. Somente a estrutura das comunidades de fungos no solo do PEIC não sofreu influência da época de amostragem. Usando pirosequenciamento, foram obtidas 39.152 sequências da região ITS de fungos, as quais foram agrupadas em 1.800 Unidades Taxonômicas Operacionais (UTOs). A diversidade de fungos na EEA e no PEIC variou em função das espécies arbóreas e épocas de coleta. A análise de NMS de cada área amostrada indicou que as comunidades de fungos do solo são muito homogêneas. O filo Ascomycota foi mais frequentemente detectado, tanto usando metodologia dependente quanto independente de cultivo. De maneira geral, as comunidades de fungos cultiváveis apresentaram maior relação com atributos químicos do solo, áreas e épocas de coleta, e as comunidades de fungos acessadas por PCRDGGE mostraram maior relação com as épocas de coleta e espécies arbóreas sob as quais as amostras de solo foram coletadas. A análise dos metadados usando rede neural revelou uma dependência da diversidade de fungos em relação às concentrações de ácidos húmicos, ácidos fúlvicos e humina no solo, além do pH e concentração de matéria orgânica total.
Title in English
Soil fungi diversity in the Atlantic Forest
Keywords in English
Neural Net
Organic matter
PCR-DGGE
Pyrosequencing
Soil washing method
Abstract in English
Brazilian Atlantic Forest is recognized as a top priority for conservation in South America because of its large number of innate species and the threats for the biodiversity due to vegetation changes. Although a plethora of data on plant and animal diversity in the Atlantic Forest is available, the diversity of soil microorganisms in this biome is still mostly unknown. Therefore, soil fungi diversity was evaluated in three Atlantic Forest conservation areas of São Paulo state: Estação Ecológica de Assis (EEA), Parque Estadual de Carlos Botelho (PECB) and Parque Estadual da Ilha do Cardoso (PEIC). A total of 90 soil samples were analyzed, collected in two different seasons (high and low precipitation seasons), and under the canopy projection of three tree species: Cabralea canjerana, Guapira opposita and Maytenus robusta. Two independent cultivation methods (PCR-DGGE and pyrosequencing) and one dependent method (soil washing and particles filtration method) were used for the analysis of soil fungi diversity and community structure. The results of these methods were analyzed together with the data on soil chemical attributes and organic matter fractions in the same samples, in order to verify the possible relations with soil fungi communities. The results suggest a great diversity of soil fungi in the Atlantic Forest. Through the cultivation method, a total of 142 fungi species were identified for the three areas. The structure of fungi communities was not affected by the tree species, but were affected by the sampling areas and seasons. Cultivable fungi community in PECB and PEIC were more similar to each other than in EEAs soil fungi community. In addition, the values of the chemical properties of these areas were more similar to each other. The structure of soil fungi community accessed by PCR-DGGE showed that the three areas were influenced by the tree species under the canopy where the soil samples were collected. Only the structure of PEICs fungi communities was not influenced by the season. By means of pyrosequencing, 39,152 sequences were retained from the ITS rDNA region, which were clustered in 1,800 Operational Taxonomic Unities (OTUs). Fungal diversity in EEA and PECB areas was influenced by the tree species and seasons. NMS analysis of each sampled area showed that soil fungi communities are very homogenous. Ascomycota was the most frequent phylum detected by both dependent and independent cultivation methods. Overall, the communities of cultivable fungi were more related to soil chemical attributes, sampling areas and seasons. Fungal communities accessed by PCR-DGGE showed greater relation with the seasons and tree species where the soil samples were collected. Analysis of metadata using neural network revealed fungal diversity dependence of humic acids, fulvic acids and humin concentrations in soil, as well as pH and organic matter concentrations.
 
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Publishing Date
2012-04-20
 
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