PROJETOS

Nosso projeto se consolidou através de um processo extenso de ideação e reflexão sobre as possíveis aplicações da luz para a solução de problemas macroscópicos. Encontramos um ramo que seria extremamente benéfico, a aplicação na identificação de patógenos, o que já é feito com dois métodos: o BARDOT (Bacteria Rapid Detection utilizing Optical Scattering Technology) que realiza a identificação analisando as ondas frontalmente espalhadas pelos patógenos, moldando uma imagem do corpo analisado através da fenotipagem do mesmo, e a FT-IR (Fourier-Transform Infrared Spectroscopy), que o faz examinando o espectro de absorção e emissão no infravermelho do corpo sendo analisado. Estas técnicas poderiam ser utilizadas para identificação de pragas na agricultura, prevenindo a proliferação destas e reduzindo a utilização de pesticidas, garantindo maior segurança ambiental e menores gastos na produção, tendo em mente o cenário brasileiro nesta área. Para isso, discernirmos qual dos dois métodos citados produz resultados em menor tempo, comparando com outro método de identificação de patógenos utilizado atualmente na agricultura, o CANARY (Cellular Analysis and Notification of Antigen Risks and Yields) que não utiliza ferramentas ópticas para realizar a tarefa. Após uma comparação entre os métodos que se mostraram mais promissores para a realização do objetivo desejado, FT-IR e o BARDOT, foi decidido que os primeiros testes seriam efetuados com o segundo, visto que, entre os dois métodos, este não faz uso de marcadores biológicos, fator fundamental para o êxito de nosso uobjetivo já que não há risco de comprometer a qualidade do objeto que será analisado. Uma série de testes interessantes efetuados com BARDOT pela Professora A. Bhunia e sua equipe dizem respeito a aplicação da técnica na identificação de patógenos em comidas, que mostrou resultados extremamente promissores. Resultados estes que nos fizeram querer expandir o potencial da técnica para identificar patógenos em plantas.

Palavras-chave: identificação de patógenos com luz, detecção com luz na agricultura, Laser

Our project was consolidated through an extensive process of ideation and reflection on the possible applications of light for solving macroscopic problems. We found a branch that would be extremely beneficial, the application in the identification of pathogens, which is already done with two methods: BARDOT (Bacteria Rapid Detection Utilizing Optical Scattering Technology) which performs the identification by analyzing waves frontally scattered by the pathogens, shaping an image of the body analyzed by its phenotype, and FT-IR (Fourier-Transform Infrared Spectroscopy), which does it by scrutinizing the spectrum of absorption and emission in the infrared of the body being analyzed. These techniques could be used to identify pests in agriculture, preventing their proliferation and reducing the use of pesticides, ensuring greater environmental security and lower production costs, having the Brazilian scenario in mind. To that end, we can discern which of the two methods mentioned produces results in a shorter time, comparing with another method of pathogen identification currently used in agriculture, the CANARY (Cellular Analysis and Notification of Antigen Risks and Yields) that does not use optical tools to perform the task. After a comparison between the methods that were most promising to achieve the desired goal, FT-IR and BARDOT, it was decided that the first tests would be performed with the latter, given that it does not make use of biological markers, a fundamental factor for the success of our objective since there is no risk of compromising the quality of the object that will be analyzed. A series of interesting tests carried out with BARDOT by Professor A. Bhunia and her team relate to the application of the technique in the identification of pathogens in foods, which showed extremely promising results. These results have made us want to expand the potential of the technique to identifying pathogens in plants.

Key-words: identification of pathogens with light, light detection in agriculture, Laser