Método automatizado para estimativa da biomassa de foraminíferos bentônicos

Abstract

Foraminíferos possuem um papel importante na transferência de energia e consumo de carbono no fundo marinho. A contribuição efetiva destes organismos como componentes heterotróficos nas comunidades bentônicas é frequentemente negligenciada pela falta de métodos quantitativos viáveis que descrevam a sua biomassa com estimativas precisas e realistas. Os métodos não destrutivos disponíveis mais utilizados, como o biovolume, são limitados pelo tempo de processamento demorado e o esforço de amostragem. Desse modo, o objetivo desse estudo foi desenvolver uma estratégia de automatização da aquisição de dados de biovolume e biomassa de foraminíferos através do processamento de imagens dos organismos. O pacote FORIMAGE, desenvolvido em linguagem R, possui funções para: (i) o processamento de fotomicrografias e seus meta-arquivos, (ii) a detecção do contorno dos indivíduos, (iii) a medição das dimensões dos eixos das carapaças, (iv) a realização de cálculos volumétricos e (v) a estimativa da biomassa de espécimes com base em fatores de conversão disponíveis na literatura. A comparação entre os valores de área total obtidos pelo processamento automatizado do pacote e aqueles determinados a partir de medidas manuais convencionais levaram a valores estatisticamente semelhantes para a maioria dos táxons analisados. As recomendações de qualidade de imagem descritas no pacote devem ser seguidas para manter a acurácia das mensurações. O pacote é uma ferramenta de código aberto que orienta a aquisição de dados biométricos através do ambiente R. Ele (i) reduz a subjetividade na obtenção das métricas, permitindo a comparação de resultados entre diferentes grupos de pesquisa; (ii) minimiza o tempo de processamento em cerca de 98%, otimizando a aquisição de maior quantidade de dados; (iii) sintetiza e hierarquiza as etapas metodológicas envolvidas na determinação de biomassa. Os resultados desse estudo demonstram a viabilidade desta abordagem metodológica e usabilidade do pacote FORIMAGE para a estimativa de biomassa de foraminíferos, e sua possível aplicação em diversas áreas da Biologia, Oceanografia e Paleontologia.

Abstract: Foraminifera have an important role in energy transfer and carbon consumption on the sea floor. The effective contribution of these organisms as heterotrophic components of benthic assemblages is often neglected by the lack of viable quantitative methods that describe their biomass with accurate and realistic estimations. The currently available nondestructive methods, such as the biovolume, are limited by measurement effort and time-consumption procedures. Considering these issues, this study aimed to develop an automated procedure for foraminiferal biomass data acquisition. The FORIMAGE package, developed in R programming language, combines functions to (i) read image files and metafiles, (ii) detect object?s outline, (iii) measure specimens? dimensions, (iv) perform volumetric analysis, and to (v) estimates specimen?s biomass based on conversion factors available in the literature. The comparisons between the total area obtained with the automated processing and those determined from conventional manual measurements led to statistically similar values for most analyzed taxa. The image quality recommendations described in this study should be followed to maintain the measurements accuracy. The package is an open source tool that guides biometric data acquisition through R environment. It (i) reduces subjectivity in obtained metrics allowing comparison between distinct research studies; (ii) minimizes processing time by 98%, optimizing the acquisition of greater amount of data; (iii) synthesizes and hierarchizes the methodological steps involved in biomass determination. The results showed here demonstrate the feasibility of this methodological approach and FORIMAGE usability to foraminiferal biomass estimation and its possible application in microfossils and other unicellular groups studies that can be used as a proxy of ocean (paleo) productivity.