Quantitative Analysis of PlanktoScope Data: a powerful tool for exploring ecosystem function

Resumo Técnico: Análise Quantitativa de Dados do PlanktoScope

Problema
As comunidades de plâncton são fundamentais para os ecossistemas aquáticos, impulsionando a produção primária e os ciclos biogeoquímicos globais. No entanto, os métodos tradicionais de monitoramento, que dependem da microscopia manual, são demorados, exigem muita mão de obra e requerem alto nível de especialização taxonômica. Essas limitações dificultam a realização de estudos espaço-temporais de grande escala e alta frequência, necessários para compreender a função do ecossistema e prever respostas às mudanças climáticas e aos estressores antropogênicos. Há uma necessidade crítica de ferramentas eficientes, automatizadas e de baixo custo para otimizar os procedimentos analíticos e minimizar o tempo de processamento de dados.

Metodologia
Este estudo avaliou a eficácia do PlanktoScope, um sistema de imagem automatizado de código aberto, acoplado à plataforma baseada na web Ecotaxa para a classificação de organismos planctônicos. A pesquisa foi conduzida como uma prova de conceito nas águas costeiras da Baía de La Paz, México, ao longo de um período de três meses (setembro a novembro de 2024).

• Amostragem: Amostras semanais de plâncton foram coletadas em uma única estação (El Mogote) utilizando uma rede de fitoplâncton de malha de 20 µm por meio de arrastos horizontais de 5 minutos. As amostras foram preservadas a aproximadamente 10°C e transportadas para o laboratório dentro de duas horas.
• Pré-processamento: As amostras foram filtradas através de uma malha de 300 µm para remover organismos grandes que poderiam obstruir o sistema fluídico do PlanktoScope. Uma subamostra de 3 mL foi homogeneizada a partir do cod end de 200 mL.
• Imagem: O PlanktoScope utilizou um método de fluxo interrompido (stop-flow) para capturar 200 imagens por subamostra. As imagens foram processadas usando a biblioteca baseada em Python MorphoCut, que aplicou estimativa de fundo, detecção de bordas e operações morfológicas para extrair Regiões de Interesse (ROIs).
• Classificação: 32 descritores matemáticos de imagem foram calculados para cada ROI. Os dados foram carregados na plataforma Ecotaxa, onde um modelo de aprendizado de máquina pré-treinado forneceu rótulos taxonômicos preliminares. Estes foram posteriormente revisados e corrigidos manualmente por taxonomistas treinados para garantir a precisão. Imagens ambíguas (ex: borradas ou sobrepostas) foram excluídas.
• Quantificação: A contagem de organismos foi extrapolada para um volume de água filtrada de 10,92 m³ e, posteriormente, normalizada para 100 m³. O biovolume foi estimado com base nas dimensões celulares (elipsoide vs. esferoide) e convertido em biomassa de carbono usando parâmetros de conversão estabelecidos.
• Análise Estatística: As análises incluíram escalonamento multidimensional não métrico (nMDS) para avaliar mudanças na composição da comunidade, análise do Espectro de Tamanho de Biomassa Normalizado (NBSS) usando modelos Bayesianos para caracterizar a distribuição de tamanho, e correlação com dados de Clorofila-a (Chl-a) derivados de satélite.

Principais Resultados

• Identificação Taxonômica: O sistema identificou com sucesso 28 grupos taxonômicos distintos, com 22 atribuídos ao nível de gênero. A assembleia foi dominada pelo gênero de diatomáceas Chaetoceros (Bacillariophyta).
• Mudança Temporal: Uma mudança distinta na composição planctônica foi detectada entre a estação quente (setembro–outubro) e a transição quente–fria (novembro).
  • Setembro–Outubro: Bacillariophyta (diatomáceas) dominaram tanto a abundância absoluta quanto a biomassa de carbono.
  • Novembro: Ocorreu um colapso na abundância e biomassa de diatomáceas. Isso foi acompanhado por um aumento drástico na biomassa de carbono de Arthropoda (especificamente Copepoda) e Cyanobacteria (Trichodesmium).
• Espectro de Tamanho: O Espectro de Tamanho de Biomassa Normalizado (NBSS) apresentou inclinações negativas durante todo o estudo, indicando uma comunidade dominada por organismos menores. No entanto, a inclinação tornou-se menos negativa em novembro, refletindo uma mudança para células de maior tamanho (Arthropoda) e uma redução na dominância de organismos de pequeno tamanho.
• Correlação de Satélite: Dados de Chl-a de satélite revelaram uma divergência entre as escalas regional e local. Enquanto as concentrações de Chl-a aumentaram regionalmente na Baía de La Paz durante novembro, elas diminuíram no local específico de amostragem de El Mogote, correlacionando-se com o colapso local observado de Bacillariophyta autotróficas.

Significância e Alegações
Os autores afirmam que o PlanktoScope demonstrou com sucesso seu potencial como uma ferramenta de alta frequência e baixo custo para o monitoramento da composição da comunidade de plâncton e para a detecção de mudanças temporais locais. O estudo destaca a capacidade do sistema de fornecer dados quantitativos sobre a distribuição de biomassa e espectros de tamanho, que são críticos para entender a estrutura da teia alimentar e a função do ecossistema.

O artigo enfatiza que, embora o PlanktoScope ofereça uma alternativa escalável à microscopia tradicional, a resolução taxonômica atual foi limitada pela disponibilidade de conjuntos de dados de treinamento regionais no Ecotaxa. Consequentemente, os autores concluem que, embora os achados sejam promissores, validações adicionais em escalas espaço-temporais maiores e em diferentes contextos oceanográficos são necessárias para realizar plenamente o potencial da ferramenta para o monitoramento global dos ecossistemas. O estudo posiciona o PlanktoScope como um meio de reduzir a barreira de entrada para instituições com infraestrutura laboratorial limitada, facilitando avaliações mais consistentes e rápidas das comunidades de plâncton.