AAA - Intro a schede

Conservazione ex situ e caratterizzazione
tassonomica, ecofisiologica e genetica
di specie minacciate della flora spontanea italiana
Il progetto
L’obiettivo del progetto biennale PRIN 2007 dal titolo: “Conservazione ex situ
e caratterizzazione tassonomica, ecofisiologica e genetica di specie minacciate
della flora spontanea italiana”, co-finanziato dal Ministero per l’Istruzione, Università
e Ricerca, e svolto in collaborazione tra le Università di Palermo, Cagliari, Genova,
Pisa e Roma “La Sapienza”, si inserisce nell'ambito degli accordi internazionali
scaturiti in seguito alla Convenzione di Rio de Janeiro del 1992, ed è coerente con
le convenzioni sulla biodiversità e le priorità europee di costituire e sviluppare
ricerche bioecologiche per la conservazione dei principali elementi della
biodiversità. Considerando che i fattori antropici e le condizioni bioclimatiche
costituiscono una minaccia per il mantenimento e la rigenerazione dei sistemi
naturali, il presente studio assume particolare significato nel bacino del
Mediterraneo, dove si concentra la maggiore biodiversità europea. Il ruolo
centrale dell'Italia nella conservazione della biodiversità all'interno di tale area è
riconosciuto a livello internazionale, ed è evidenziato dalla presenza di due dei
dieci hotspot di biodiversità (Médail and Quézel, 1997, 1999; Casazza et al.,
2005): rispettivamente le Alpi Marittime e Liguri e le isole del Tirreno (Sicilia e
Sardegna). Inoltre, nelle regioni insulari sono presenti i 2/3 degli endemismi italiani.
Per queste ragioni, gli aspetti della conservazione, in Italia, sono particolarmente
importanti anche sotto il profilo della ricerca scientifica.
Nell’ambito di tale progetto, le cinque unità operative coinvolte hanno
sviluppato le proprie linee di ricerca, riuscendo efficacemente ad interfacciarsi ed
interagire tra loro con l’unico obiettivo di favorire la conoscenza e conservazione di
alcune tra le specie maggiormente minacciate della flora
1
spontanea italiana. In tale contesto, l’unità operativa di Cagliari, si è impegnata
nella raccolta, caratterizzazione e conservazione a lungo periodo, presso la Banca
del Germoplasma della Sardegna (BG-SAR) (Mattana et al., 2005), dei semi di
alcune tra le specie minacciate presenti sul territorio regionale (Aquilegia sp. pl.,
Brassica sp. pl.,
Centranthus amazonum, Dianthus morisianus, Ferula sp. pl.,
Gentiana lutea subsp. lutea, Lamyropsis microcephala, Limonium avei, Polygala
sp.
pl.,
Rhamnus
persicifolia
e
Ribes
sp.
pl.),
seguendo
protocolli
internazionalmente riconosciuti (Bacchetta et al., 2006; 2008a; Guarino et al.,
1995), in modo da garantire la più ampia rappresentatività intra-specifica delle
popolazioni raccolte.
L’unità di Cagliari ha inoltre messo a disposizione delle altre unità operative
le proprie collezioni di germoplasma per la loro caratterizzazione genetica,
ecofisiologica e per la verifica della rispondenza ai criteri qualitativi e quantitativi
elaborati in seno al progetto.
Considerato il crescente interesse verso una adeguata gestione delle
informazioni relative alla conservazione ex situ della flora spontanea, dimostrato
anche dalla notevole diffusione di banche del germoplasma autoctono e di altre
strutture dedicate, che negli ultimo ventennio ha coinvolto diverse nazioni europee
e non solo (Bacchetta, 2011), l’unità di Cagliari ha voluto inserire nel proprio piano
di lavoro, la caratterizzazione morfo-colorimetrica del germoplasma selezionato,
applicando metodologie di analisi d’immagine.
Le analisi della morfologia dei semi e la definizione del colore in maniera
quantitativa sono complesse e non sempre possibili (Perrino et al., 1984),
soprattutto se si considera che il germoplasma delle specie spontanee è
caratterizzato da una elevata variabilità intraspecifica (Harper et al., 1970; Granitto
et al., 2003a). Le misure dimensionali quali lunghezza e larghezza, la
2
determinazione dell'area oltre al perimetro dei semi vengono di norma eseguite
manualmente, anche mediante l'impiego di calibri, mentre per la definizione
della forma e del contorno ci si riferisce a categorie fisse ufficialmente riconosciute
quali quelle riportate in Martin (1946), Stearn (2004) e Werker (1997). Un metodo
alternativo per la determinazione della taglia dei semi è la vagliatura delle
accessioni usando setacci a maglia variabile (Shanin and Symons, 2003). La
determinazione del colore viene in genere effettuata visivamente sulla base delle
Munsell® Color Charts (Fagúndez and Izco, 2004); tuttavia la sua valutazione può
risultare soggettiva, difficilmente ripetibile e comparabile.
Sia la soggettività di tali misurazioni, sia le difficoltà determinate dalle
dimensioni estremamente ridotte dei semi di alcune famiglie, possono essere
superate grazie all'applicazione di tecniche di analisi d'immagine, da tempo
applicate con successo in alcune specie d'interesse agrario (Dana and Ivo, 2008;
Firatligil-Durmus et al., 2010; Kiliç et al., 2007; Venora et al., 2007; 2009). Queste
consentono di effettuare rapidamente misure precise e ripetibili sia del colore, sia
della dimensione e forma dei semi presenti in un’immagine digitale. La stima
quantitativa di caratteri importanti quali colore, forma e dimensione dei semi ha
trovato applicazione sia per la distinzione di cultivar della stessa specie (Liao et al.,
1994; Wan, 1999; Venora et al., 2007), sia per l'identificazione di semi estranei
finalizzata all'analisi della purezza (Petersen and Kruz 1992; Churchill et al., 1993;
Granitto et al., 2003a; b). Recentemente
tali tecniche sono state testate su
accessioni di semi di piante spontanee (Bacchetta et al., 2008b), confermandone
l'applicabilità e dimostrando la validità del sistema anche per analisi di tipo
tassonomico (Grillo et al., 2010).
3
La metodologia
In seno al progetto, sono state acquisite le immagini digitali di tutte le
accessioni di germoplasma raccolto nel territorio di competenza, e di quello
pervenuto dalle altre unità operative (Tab. 1).
Tabella 1 - Elenco dei taxa caratterizzati (continua).
Brassica rupestris subsp. hispida
Numero di
accessioni
1
Numero
di semi
49
Brassica rupestris subsp. rupestris
1
50
Brassica villosa subsp. bivoniana
2
45
Brassica villosa subsp. drepanensis
1
100
Brassica villosa subsp. tinei
1
53
Aquilegia barbaricina
13
1300
Aquilegia nugorensis
17
1688
Brassica insularis
10
1001
Brassica tyrrhena
1
100
Centranthus amazonum
6
378
Dianthus morisianus
3
300
Ferula arrigonii
10
1000
Ferula communis
5
488
Gentiana lutea subsp. lutea
4
402
Lamyropsis microcephala
10
926
Limonium avei
3
300
Polygala sardoa
2
149
Polygala sinisica
1
99
Rhamnus persicifolia
12
1200
Ribes multiflorum subsp. sandalioticum
6
600
Ribes sardoum
4
42
Unità operativa
Palermo
Cagliari
Taxa
4
Tabella 1 - Elenco dei taxa caratterizzati.
Unità operativa
Taxa
Numero di
accessioni
9
Numero
di semi
829
Genova
Santolina ligustica
Pisa
Centaurea ambigua
1
99
Centaurea arrigonii
1
97
Centaurea gymnocarpa
1
100
Centaurea ilvensis
1
100
Centaurea nigrescens
1
100
Centaurea paniculata subsp. caureliana
1
100
Dianthus balbisii
1
99
Dianthus seguirei
1
99
Dianthus sylvestris
1
100
Helichrysum italicum subsp. italicum
2
200
Helichrysum stoechas
1
100
Rhamnus glaucophylla
1
100
Bidens cernua
1
100
Malcolmia littorea
1
99
137
12 592
Roma
Totale
Le immagini sono state acquisite con uno scanner piano ed elaborate
mediante una macro appositamente sviluppata per la misura delle caratteristiche
morfometriche e colorimetriche di diaspore di flora spontanea, al fine di ottenere,
in maniera non distruttiva, precisa e ripetibile, le misurazioni dei parametri descrittivi
del colore, forma e dimensione dei semi (Tab. 2).
5
Tabella 2 - Parametri morfometrici e colorimetrici misurati.
A
Area della proiezione del seme (mm2)
Dmax
Diametro massimo della proiezione del seme (mm)
Dmin
Diametro minimo della proiezione del seme (mm)
Dmin /Dmax
Rapporto tra il diametro massimo e il diametro minimo
P
Perimetro della proiezione del seme (mm)
Pconv
Perimetro della proiezione del seme non considerando le cavità (mm)
PCrof
Perimetro della proiezione del seme calcolato secondo la formula di Crofton (mm)
Pconv /PCrof
Rapporto tra il perimetro convesso e il perimetro di Crofton
Sf
Fattore descrittivo della forma della proiezione del seme (valore normalizzato)
Ecd
Diametro di una circonferenza con area equivalente all’area della proiezione del seme (mm)
EAmax
Asse maggiore di un’ellisse con area equivalente all’area della proiezione del seme (mm)
EAmin
Asse minore di un’ellisse con area equivalente all’area della proiezione del seme (mm)
Rf
Fattore descrittivo della rotondità della proiezione del seme (valore normalizzato)
Rmean
Valore medio del canale rosso del seme (livelli di grigio)
Rsd
Deviazione standard del valore medio del canale rosso del seme
Gmean
Valore medio del canale verde del seme (livelli di grigio)
Gsd
Deviazione standard del valore medio del canale verde del seme
Bmean
Valore medio del canale blu del seme (livelli di grigio)
Bsd
Deviazione standard del valore medio del canale blu del seme
Hmean
Valore medio della tonalità del seme (livelli di grigio)
Hsd
Deviazione standard del valore medio della tonalità del seme
Lmean
Valore medio della luminosità del seme (livelli di grigio)
Lsd
Deviazione standard del valore medio della luminosità del seme
Smean
Valore medio della saturazione del seme (livelli di grigio)
Ssd
Deviazione standard del valore medio della saturazione del seme
Dmean
Valore medio della densità del seme (livelli di grigio)
Dsd
Deviazione standard del valore medio della densità del seme
S
Grado di distorsione, descrittivo dell’asimmetria della distribuzione dei valori di densità (livelli di
grigio)
K
Grado di appiattimento della distribuzione dei valori di densità (unità densitometriche)
H
Misura della forza dell’incremento d’intensità dei livelli di grigio (unità densitometriche)
E
Misura della forza di dispersione dei livelli di grigio (bit)
Dsum
Somma dei valori di densità dei pixel del seme (livelli di grigio)
SqDsum
Somma dei quadrati dei valori di densità dei pixel del seme (livelli di grigio)
SW
Peso medio del seme (g)
6
Risultati raggiunti
In coerenza con quanto previsto dal progetto, tali tecniche di analisi
d’immagine hanno permesso il raggiungimento dei seguenti risultati scientifici e
relative pubblicazioni:
• Grillo O., Mattana E., Venora G., Bacchetta G. (2010). Statistical seed
classifiers of 10 plant families representative of the Mediterranean vascular
flora. Seed Science and Technology, 38(2): 455-476.
• Cogoni D., Fenu G., Mattana E., Bacchetta G. (2010). Dianthus morisianus
Vals. Informatore Botanico Italiano, submitted.
• Bacchetta G., Fenu G., Mattana E., Zecca G., Grassi F., Casazza G., Minuto
L. (2010). So close yet so far: genetic structure of the narrow endemic
Rhamnus persicifolia and its implications for conservation. Journal of Plant
Biology, submitted.
È stato possibile presentare alcuni risultati a congressi e riunioni scientifiche.
In particolare:
• Sanna M., Mattana E., Ventimilla P., G. Bacchetta (2009). Germination
ecology of Ferula arrigonii and F. communis (Apiaceae): a comparative
approach. 45° Congresso Internazionale SISV-FIP “Biodiversity hotspots in the
Mediterranean Area”, Cagliari 22-29 giugno 2009.
• Grillo O., Mattana E., Venora G., Bacchetta G. (2010). Caratterizzazione
morfo-colorimetrica del germoplasma di specie della flora vascolare
spontanea italiana. Società Botanica Italiana, Gruppi per la Floristica e la
Biosistematica, Roma 22-23 ottobre 2010.
7
A ciò ha fatto seguito la realizzazione di schede divulgative, finalizzate alla
condivisione e diffusione delle informazioni relative ai taxa oggetto di studio.
Seguendo queste procedure, è stato possibile realizzare un totale di 36 schede
descrittive, ognuna delle quali riporta informazioni relative alla famiglia di
appartenenza,
binomio
scientifico,
eventuali
sinonimie,
una
descrizione
dettagliata della pianta, una immagine della stessa o un particolare, la carta di
distribuzione sul territorio italiano, l’epoca di fioritura e di fruttificazione, indicazioni
riguardo la litologia, il range altitudinale, l’habitat e la corologia, nonché le
specifiche sull’unità di dispersione, con alcuni dati generali, il numero di accessioni
e di semi utilizzati, il peso medio del seme, un’immagine dei semi e tutti i valori
medi dei parametri morfologici e colorimetrici misurati.
Riferimenti bibliografici
Bacchetta G., Fenu G., Mattana E., Piotto B., Virevaire M. (Eds.), 2006. Manuale per
la raccolta, studio, conservazione e gestione ex situ del germoplasma.
Manuali e Linee Guida 37/06 APAT, Roma.
Bacchetta G., Bueno Sánchez A., Fenu G., Jiménez-Alfaro B., Mattana E., Piotto B.,
Virevaire M. (Eds), 2008a. Conservación ex situ de plantas silvestres.
Principado de Asturias / La Caixa.
Bacchetta, G., Grillo, O., Mattana, E., Venora, G., 2008b. Morpho-colorimetric
characterization by image analysis to identify diaspores of wild plant species.
Flora 203, 669-682.
Bacchetta G., 2011. Conservare la natura. In: TAFFETANI F. (eds.), 2011 - Manuale
sugli erbari. Cardini Ed., Firenze.
8
Casazza, G., Barberis, G., Minuto L., 2005. Ecological characteristics and rarity of
endemic plants of the Italian Maritime Alps. Biological Conservation 123,
361-371.
Churchill, D.B., Bilsland, D.M., Cooper, T.M., 1993. Separation of mixed lots of tall
fescue and ryegrass seed using machine vision. Transaction of the ASAE, 36,
1383-1386.
Dana, W., Ivo, W. 2008. Computer image analysis of seed shape and seed color
for flax cultivar description. Computers and Electronics in Agriculture 61, 126135.
Fagundez, J., Izco, J., 2004. Seed morphology of Calluna Salisb. (Ericaceae). Acta
Botanica Malacitana 29, 215-220.
Firatligil-Durmuş, E., Šárka, E., Bubník Z., Schejbal M., Kadlec P., 2010. Size
properties of legume seeds of different varieties using image analysis.
Journal of Food Engineering 99, 445-451.
Fridlender, A., Raynal-Roques, A., 1998. Une nouvelle espéce de Centranthus
(Valerianaceae) endémique de la Sardaigne. Adansonia, sér.3, 20(2), 327332.
Giotta, C., Picciotto, F., Arrigoni, P.V., 2002. Un nuovo endemismo della Sardegna:
Brassica tyrrhena sp. nov. Webbia 57(1), 1-5.
Granitto, P.M., Garralda, P.A., Verdes, P.F., Ceccato H.A., 2003a. Boosting
classifiers for weed seeds identification. Journal of Computer Science &
Technology 3(1), 34-39.
Granitto, P.M., Verdes, P.F., Ceccato, H.A., 2003b. Automatic identification of
weed seeds. Buenos Aires, JAIIO 2003, 32° International Conference of the
Argentine Computer Science and Operational Research Society.
9
Grillo, O., Mattana, E., Venora, G., Bacchetta, G., 2010. Statistical seed classifiers
of 10 plant families representative of the Mediterranean vascular flora. Seed
Science and Technology 38(2), 455-476.
Guarino, L., Ramanantha Rao, V., Reid, R., 1995. Collecting Plant Genetic Diversity
- Technical guidelines. CABI Wallingford, Oxon.
Harper, J.L., Lovell, P.H., Moore, K.G., 1970. The shapes and sizes of seeds. Annual
Review of Ecology and Systematics 1, 327-356.
Kiliç, K., Boyaci, I.H., Koksel, H., Kusmenoglu, U I., 2007. A classification system for
beans using computer vision system and artificial neural networks. Journal of
Food Engineering 78, 897-904.
Liao, K., Paulsen, M.R., Reid, J.F., 1994. Real-time detection of colour and surface
defects of
maize kernels using machine vision. Journal Agricultural
Engineering Research 59, 263-271.
Martin, A.C., 1946. The comparative internal morphology of seeds. American
Midland Naturalist 36, 513-660.
Mattana, E., Fenu, G., Bacchetta, G., 2005. La Banca del Germoplasma della
Sardegna (BG-SAR): uno strumento per la conservazione del germoplasma
autoctono sardo. Informatore Botanico Italiano 37(1), 145-146.
Médail, F., Quézel, P., 1997. Hot-spots analysis for conservation of plant biodiversity
in the Mediterranean basin. Mediterranean Plant Biodiversity, 84: 112-127.
Médail, F., Quézel, P., 1999. Biodiversity Hotspots in the Mediterranean Basin:
Setting Global Conservation Priorities. Conservation Biology 13, 1510-1513.
Perrino, P., Yarwood, M., Halnet, P., Polignano, G.B., 1984. Variation of seed
character in selected Vicia species. Kulturpflanze 32, 103-122.
10
Petersen, P.E.H., Krutz, G.W., 1992. Automatic identification of weed seeds by
colour machine vision. Seed Science and Technology 20, 193-208.
Pignatti, S., 1982. Flora d’Italia, Edagricole, Bologna.
Shahin, M.A., Symons, S.J., 2003. Lentil type identification using machine vision.
Canadian Biosystems Engineering 45, 3.5-3.11.
Stearn, W.T., 2004. Botanical Latin, 4th ed. David & Charles Publishers, London.
ISBN-10: 0715316435
Valsecchi, F., 1981. Le piante endemiche della Sardegna: 96. Bollettino Società
Sarda di Scienze Naturali 20, 301-309.
Valsecchi, F., 1985. Le piante endemiche della Sardegna: 179. Bollettino Società
Sarda di Scienze Naturali 24, 333-337.
Venora, G., Grillo, O., Shahin, M.A., Symons, S.J., 2007. Identification of Sicilian
landraces and Canadian cultivars of lentil using image analysis system. Food
Research International 40, 161-166.
Venora, G., Grillo, O., Ravalli C., Cremonini, R., 2009. Identification of Italian
landraces of bean (Phaseolus vulgaris L.) using an image analysis system.
Scientia Horticulturae Amsterdam 121, 410-418.
Wan, Y.Y., 1999. The design of an automatic grain quality inspection system. ASAE
Annual International Meeting Toronto, July 18-21, Paper No. 99-3200.
Werker, E., 1997. Seed Anatomy. Encyclopedia of plant anatomy, 10. Gebr der
Borntraeger, Berlin.
11