DIVERSIDADE GENÉTICA E MODELAGEM PREDITIVA DE DISTRIBUIÇÃO DE Mimosa tenuiflora (Willd) Poiret
jurema-preta, Nicho Ecológico, Marcador Molecular, Caatinga
Mimosa tenuiflora (Fabaceae), conhecida como jurema-preta, possui elevado potencial econômico e ecológico. Devido à alta capacidade de desenvolvimento em terrenos compactados, a espécie é considerada indicadora de estágios iniciais de sucessão e na recuperação da cobertura florestal. O objetivo do estudo foi avaliar a diversidade genética em populações naturais e predizer as áreas climaticamente adequadas para a ocorrência de M. tenuiflora. Foram amostradas 15 populações naturais no estado do Rio Grande do Norte, totalizando 225 indivíduos, obtendo-se os índices de diversidade e estrutura genética por meio de 70 locos ISSR (inter repetições de sequências simples). Foi utilizado o algoritmo de máxima entropia (Maxent) na modelagem de distribuição da espécie, com o uso dos pontos de ocorrência geográfica e 19 variáveis bioclimáticas. A diversidade genética de Nei e o índice de Shannon apresentaram médias de 0,205 (±0,023) e 0,353 (±0,034), respectivamente. As populações mais diversificadas geneticamente foram a ACU (Assú), CRV (Caiçara do Rio do Vento) e MAR (Martins), e a menos diversificada foi a CAR (Caraúbas). Estas populações apresentaram decréscimos populacionais significativos no modelo de alelos infinitos e devem ser prioritárias para conservação. A análise de variância molecular mostrou maior proporção de variação dentro da população (65,33%) do que entre as populações. A análise bayesiana indicou a formação de quatros grupos com maior diferenciação genética, sendo a população ESP (Espírito Santo) a mais diferenciada, explicada pela descontinuidade genética com as demais populações. Foi verificada a ocorrência da espécie quase por totalidade nos estados do Nordeste, com maior frequência de registros na Bahia e com exceção do Maranhão. Dentre as variáveis bioclimáticas analisadas foram selecionadas 11 para o modelo final, após análise da multicolinearidade. A modelagem apresentou índice de AUC (área sob a curva) de 0,939 (±0,019), indicando ajuste adequado ao algoritmo Maxent. A variável precipitação anual apresentou a maior contribuição para o modelo (58,3%). As áreas de adequabilidade ocorreram em maior intensidade e quase que por totalidade nos estados do Ceará e Rio Grande do Norte. Este é um estudo pioneiro sobre diversidade genética em populações naturais e modelagem de nicho ecológico da M. tenuiflora, e os resultados contribuirão na definição de estratégias de manejo e melhoramento genético da espécie.