4. Como identificar plantas?

Há, fundamentalmente, quatro métodos para identificar plantas ao nível da espécie: i) perguntar a um especialista; ii) comparar a planta com exemplares de herbário; iii) utilizar chaves dicotómicas e descrições disponíveis em Floras; e iv) recorrer a aplicações de reconhecimento de imagem baseadas em Inteligência Artificial (IA). A primeira opção é, de longe, a mais segura. Adicionalmente, no campo da biologia molecular, consolidou-se o DNA barcoding como ferramenta de identificação genética.

Segue-se uma análise detalhada sobre o uso de chaves dicotómicas, o impacto das aplicações de IA e a evolução do DNA barcoding. Sobre o uso e a gestão de herbários, recomenda-se a leitura do manual de Bridson & Forman (2000).

Chaves dicotómicas

As chaves dicotómicas são textos estruturados de forma algorítmica (análogos a uma árvore de decisão), desenhados para identificar um exemplar através de uma sequência de perguntas sobre os seus caracteres (Figura 13). Começando pelo nó basal da chave (a raiz), o utilizador depara-se com um par de premissas mutuamente exclusivas (e.g., folhas alternas vs. folhas opostas). Apenas uma das hipóteses se aplica à planta em causa. Seguindo o ramo correspondente, indicado por um número ou letra, o utilizador avança para a dicotomia seguinte, respondendo a novas questões até atingir o nó terminal: o nome do táxon.

Classicamente, estas chaves baseiam-se em caracteres morfológicos e morfométricos (medidas quantitativas dos órgãos), mas podem incluir dados ecológicos ou de distribuição geográfica. Apesar de a sua lógica ser simples, a construção e o uso de chaves apresentam desafios. Uma boa chave deve prever a variabilidade natural da espécie, usando caracteres inequívocos e acautelando o facto de que, no campo, a planta pode não apresentar todos os órgãos em simultâneo (e.g., flores e frutos). Além disso, a natureza discreta do "sim ou não" pode não se adequar perfeitamente a variações morfológicas graduais. Nesses casos, mormente em caracteres estatísticos (dimensões), a chave exprime a moda ou a média, exigindo que o utilizador avalie o caráter várias vezes antes de decidir o caminho a seguir.

Com a prática, o utilizador aprende a contornar estes obstáculos. Se um caráter estiver ausente, pode seguir ambos os caminhos a partir do nó indecidível até encontrar uma bifurcação onde nenhuma das premissas se aplique à sua planta, deduzindo assim que seguiu o ramo errado. Idealmente, o uso de chaves deve ser complementado com a observação de exemplares de herbário previamente identificados, embora no campo isso raramente seja viável.

Atualmente, a construção de chaves apoia-se em algoritmos que dicotomizam matrizes de caracteres codificados numericamente (e.g., Delta e DKey). Existem também versões informáticas interativas que utilizam lógicas bayesianas, fuzzy e IA para sugerir o nome do taxon associado a um grau de probabilidade.

Sistemas de reconhecimento de imagem

Na última década, o surgimento de aplicações para smartphones baseadas em Machine Learning e visão computacional (como o Pl@ntNet, iNaturalist, Flora Incognita ou Seek) revolucionou a identificação botânica. Estas plataformas cruzam as fotografias tiradas pelo utilizador com vastas bases de dados globais, sugerindo identificações em segundos, acompanhadas de uma percentagem de confiança. As aplicações de identificação de plantas estão a evoluir rapidamente e a atingir níveis surpreendentes de precisão (Hart et al., 2023; Rzanny et al., 2024).

Estas aplicações têm uma enorme utilidade prática: no trabalho de campo, funcionam como uma excelente primeira triagem, acelerando o processo de identificação. As identificações podem ser validadas com recurso a chaves botânicas clássicas, complementadas com bases de fotografias e corologia regionais ou nacionais, como o Flora-On.

No entanto, apresentam limitações. A Inteligência Artificial (IA) depende fortemente da qualidade fotográfica e dos ângulos captados (folhas, flores, ritidoma). As aplicações de identificação botânica falham frequentemente na distinção de espécies crípticas, híbridos ou em géneros complexos que exigem uma observação detalhada de caracteres florais, do indumento, da anatomia, ou o cruzamento de vários tipos de caracteres em partes distintas da planta (e.g., Taraxacum, Rubus). Por conseguinte, estas aplicações não substituem o taxonomista nem a flora regional, mas atuam como um poderoso complemento inicial.

DNA barcoding

O DNA barcoding é uma técnica molecular originalmente proposta pelo biólogo canadiano Paul Hebert em 2003, concebida para atenuar a dependência da identificação biológica face à taxonomia morfológica clássica, cujos especialistas são cada vez mais escassos. A premissa é simples: tal como o código de barras de um supermercado identifica um produto, uma curta e padronizada sequência de ADN pode identificar uma espécie.

Princípios metodológicos 

Numa primeira fase, identificam-se marcadores moleculares com três qualidades essenciais: i) taxa de mutação suficiente para distinguir espécies aparentadas; ii) elevada conservação intraespecífica (pouca variação entre indivíduos da mesma espécie); e iii) tamanho reduzido para facilitar a extração e amplificação laboratorial a baixo custo. As sequências de ADN obtidas para cada espécie validada são depositadas em bibliotecas globais de livre acesso (e.g., Barcode of Life Data System - BOLD). Para identificar uma amostra desconhecida — que pode ser apenas um fragmento de folha, uma semente ou material de herbário —, extrai-se e sequencia-se o seu ADN, submetendo-o a um algoritmo de alinhamento (como o BLAST) que procura a correspondência na base de dados.

O desafio nas plantas

Embora o DNA barcoding tenha sido um enorme sucesso no reino animal — onde os primeiros 650 pares de bases do gene mitocondrial citocromo c oxidase subunidade I (COI ou MT-CO1) oferecem uma resolução notável —, a sua aplicação nas plantas terrestres revelou-se complexa. Nas plantas, o genoma mitocondrial evolui de forma demasiado lenta para distinguir espécies próximas.

Como alternativa, o consórcio internacional propôs o uso de dois genes do cloroplasto (rbcL + matK) ou, complementarmente, o espaçador transcrito interno do ADN ribossómico nuclear (ITS) e o espaçador plastidial trnH-psbA (Hollingsworth et al., 2010). Contudo, a hibridação frequente, a poliploidia e o fenómeno de introgressão (típicos das plantas) fazem com que a resolução destes marcadores não seja universal. Em grupos taxonómicos complexos, espécies distintas partilham frequentemente o mesmo "código de barras" (Hollingsworth et al., 2016).

Filogenómica e ultra-barcoding

Devido às limitações dos marcadores curtos, a tecnologia caminha agora para o ultra-barcoding (ou genome skimming). Graças à Sequenciação de Nova Geração (NGS), o foco está a passar da análise de dois ou três genes para a sequenciação completa do genoma cloroplástico, do genoma mitocondrial e das frações ribossómicas (Kane et al., 2012; Ji et al., 2019), oferecendo uma resolução inigualável na distinção de linhagens vegetais.

Vantagens e desvantagens

Apesar dos seus desafios técnicos, o DNA barcoding apresenta benefícios incontestáveis:

• Vantagens: permite a identificação a partir de fragmentos de tecido, raízes ou plantas estéreis (sem flor/fruto); deteta espécies crípticas e atua no combate ao comércio ilegal de espécies protegidas e no controlo de qualidade alimentar (e.g., detetando fraudes em chás e especiarias).
• Desvantagens: exige equipamento laboratorial dispendioso; é impraticável para triagens imediatas de centenas de exemplares no campo; e depende obrigatoriamente de uma taxonomia clássica de excelência a montante para que a "biblioteca" de referência seja fiável.

Em suma, o DNA barcoding não resolve problemas de segregação em espécies que se encontram em processo ativo de especiação. Contrariando os vaticínios iniciais de que iria substituir os botânicos de campo, provou-se que a taxonomia tradicional e a biologia molecular são indissociáveis e complementares (Sheth & Thaker, 2017). A descrição formal de uma nova espécie exige sempre a integração dos dados genéticos com a morfologia clássica e a ecologia.