Modelos preditivos como ferramentas para estimar a quantidade de protozoários parasitos em peixes

Abstract

Protozoários parasitos são causadores de mortalidade em peixes cultivados, porém existe um número muito pequeno de trabalhos com análises quantitativas sobre o assunto no Brasil. Uma gama de métodos para quantificar parasitos é conhecida, entretanto eles geralmente requerem equipamentos caros e mão de obra especializada. Neste estudo foi desenvolvido um modelo preditivo e, a partir dele, um software, com o objetivo de auxiliar na quantificação de protozoários parasitos nas brânquias de peixe, tornando-a mais precisa e confiável, levando em consideração a realidade brasileira. Tilápias do Nilo (n=129) foram coletadas e tiveram um total de oito variáveis aferidas e testadas no processo de desenvolvimento do modelo preditivo. Os protocolos de coleta e aferição das variáveis, juntamente com a modelagem por meio de MARSplines, provaram ser eficientes e resultaram em um modelo preditivo bastante preciso e robusto. Esses resultados subsidiaram o desenvolvimento de um software, batizado de ProtoCount, que é capaz de estimar a quantidade total de protozoários nas brânquias, a partir dos valores de peso e comprimento do peixe e da média de protozoários observados em amostras de 1,5 ml, retiradas de 200 ml de solução formalina contendo raspado das brânquias do peixe amostrado e contadas em câmara de McMaster. ProtoCount demonstrou ser prático e confiável, assim, espera-se que sua utilização possa contribuir com a expansão, padronização, precisão e confiabilidade das análises quantitativas feitas por laboratórios nacionais de parasitologia de peixes.

Protozoan parasites are a major cause of cultured fish mortality, but there are surprisingly few data with quantitative measurements in Brazil. There are few reliable methods for quantifying parasite protozoa, but either they require expensive equipments or highly specialized professionals. This study has developed a predictive model and a software, with the objective of providing more precise and reliable quantifications of protozoan parasites on fish gills more, considering Brazilian reality. Nile tilapia (n = 129) were collected and a total of eight variables were measured and tested for the predictive model development. Colleting and measurement procedures, along with MARSplines modeling, were efficient and resulted in a very precise and robust predicting model. Resulting data helped in developing a software, called ProtoCount, that manages to estimate the total protozoa burned on fish gills, based on fish#s weight, length and mean protozoa count on a 1,5 ml sample. Each 1,5 ml corresponds to 10 homogenized samples, taken from 200 ml formalin solution, containing scraped gills from sample fish, and counted using McMaster#s chamber. ProtoCount proved itself to be simples and reliable, therefore capable of increasing the number, standardization, precision and reliability of quantitative analysis performed in national fish parasitology laboratories.