Taxonomia e morfoanatomia de taxa relacionados aos cipós do ayahuasca (Malpighiaceae Juss.)

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2026
Autor(a) principal: Biazatti, Scheila Cristina
Orientador(a): Oliveira, Regina Célia de
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: http://repositorio.unb.br/handle/10482/55907
Resumo: Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Biológicas, Departamento de Botânica, Programa de Pós-Graduação em Botânica, 2026.
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spelling Biazatti, Scheila CristinaOliveira, Regina Célia de2026-09-15T17:22:01Z2026-09-15T17:22:01Z2026-09-152026-04-24BIAZATTI, Scheila CristinaTaxonomia e morfoanatomia de taxa relacionados aos cipós do ayahuasca (Malpighiaceae Juss.). 2026. 161 f. Tese (Doutorado em Botânica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2026.http://repositorio.unb.br/handle/10482/55907Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Biológicas, Departamento de Botânica, Programa de Pós-Graduação em Botânica, 2026.A Ayahuasca é uma bebida ritualística amazônica que combina, prioritariamente, caules de Banisteriopsis caapi (Malpighiaceae) e folhas de Psychotria viridis (Rubiaceae). B. caapi é considerada uma “planta sagrada” por diversos povos tradicionais e seu uso expandiu-se globalmente em contextos religiosos, terapêuticos e culturais. A complexidade botânica relacionada aos componentes do chá, especialmente à diversidade de etnotaxa e espécies associadas a B. caapi, ainda representa um desafio à taxonomia, devido à escassez de materiais férteis em coleções científicas e à frequente sobreposição entre etnotaxa tradicionalmente reconhecidos e espécies formalmente descritas. A presente tese adota uma abordagem integrativa com o objetivo de ampliar o conhecimento taxonômico e morfoanatômico de B. caapi, seus etnotaxa e outras espécies de Malpighiaceae associadas ao uso da Ayahuasca. Para isso, foram desenvolvidos estudos de revisão nomenclatural, análises morfonatômicas e do uso ferramentas computacionais de apoio à taxonomia. O primeiro capítulo aborda inconsistências nomenclaturais relacionadas a espécies pouco conhecidas da Ayahuasca. Com base em revisões bibliográficas e análise de tipos históricos, foram identificadas incongruências na circunscrição de espécies de Banisteriopsis, Diplopterys e Tetrapterys. Para solucionar essas questões e garantir estabilidade taxonômica, foram propostas 7 lectotipificações fundamentadas nos preceitos do Código Internacional de Nomenclatura Botânica (ICN), com o intuito de padronizar o uso dos nomes e facilitar futuras investigações etnobotânicas e taxonômicas. No segundo capítulo, avaliou-se a capacidade de algoritmos de aprendizado de máquina em recuperar classificações etnotaxonômicas (categorias tradicionalmente reconhecidas por comunidades Ayahuasqueiras) de B. caapi a partir de imagens digitais de folhas herborizadas. Foram analisadas 768 imagens das faces adaxial e abaxial de folhas provenientes de 47 indivíduos, majoritariamente representando nove etnotaxa de B. caapi, além de Diplopterys cabrerana como grupo externo. Características relacionadas à cor, forma e textura foram extraídas e submetidas a seis algoritmos de classificação. Embora os desempenhos tenham sido estatisticamente semelhantes, o algoritmo Support Vector Machine (SVM) apresentou a maior acurácia geral (70%), especialmente quando consideradas conjuntamente as duas faces foliares. A matriz de confusão indicou elevada precisão para determinados etnotaxa e maior sobreposição morfológica em outros, refletindo padrões parcialmente consistentes com classificações etnobotânicas prévias. Os resultados demonstram que a integração entre morfologia foliar e inteligência artificial constitui ferramenta promissora para a validação e sistematização de categorias etnotaxonômicas, contribuindo para o diálogo entre conhecimento tradicional e taxonomia científica. O terceiro capítulo investiga a diversidade morfoanatômica foliar de etnotaxa de B. caapi e das espécies relacionadas Alicia macrodisca, D. cabrerana e D. pubipetala, integrando análises macromorfológicas, anatômicas e micromorfológicas. Os caracteres foram organizados em matriz comparativa e analisados por métodos multivariados de similaridade. Os resultados evidenciaram delimitação morfoanatômica consistente entre as espécies relacionadas, sustentando sua distinção interespecífica. Em relação aos etnotaxa de B. caapi, observou-se elevada variabilidade morfoanatômica intraespecífica, com ampla sobreposição de caracteres. Embora compartilhem a maior parte dos atributos estruturais avaliados, alguns, especialmente Caupuri e Quebrador, apresentaram caracteres exclusivos e combinações morfoanatômicas raras que promoveram sua segregação consistente nas análises multivariadas. Tais evidências revelam organização morfoanatômica interna em B. caapi, demonstrando que os etnotaxa não constituem categorias arbitrárias, ainda que a formalização de subdivisões taxonômicas exija integração com outros conjuntos de dados. A integração entre caracteres qualitativos e quantitativos demonstrou-se abordagem robusta para distinguir variação intraespecífica de diferenciação interespecífica, especialmente diante da recorrente ausência de material fértil em coleções botânicas. Com tudo, este trabalho contribui para o resgate e sistematização do conhecimento tradicional, promove avanços na taxonomia de um grupo de plantas de alto valor etnobotânico e oferece suporte técnico-científico para estratégias de conservação e reconhecimento da diversidade associada ao uso da Ayahuasca e a biodiversidade Amazônica.Ayahuasca is an Amazonian ritual beverage traditionally prepared by combining stems of Banisteriopsis caapi (Malpighiaceae) and leaves of Psychotria viridis (Rubiaceae). B. caapi is considered a “sacred plant” by many traditional peoples, and its use has expanded globally across religious, therapeutic, and cultural contexts. The botanical complexity associated with the components of the brew, particularly the diversity of ethnotaxa and species related to B. caapi, continues to pose challenges for taxonomy due to the scarcity of fertile material in scientific collections and the frequent overlap between traditionally recognized ethnotaxa and formally described species. This dissertation adopts an integrative approach aimed at expanding the taxonomic and morpho-anatomical knowledge of B. caapi, its ethnottaxa, and other Malpighiaceae species associated with Ayahuasca use. To this end, nomenclatural revision studies, morpho-anatomical analyses, and computational tools supporting taxonomic investigation were developed. The first chapter addresses nomenclatural inconsistencies involving lesser-known species associated with Ayahuasca. Based on bibliographic review and examination of historical type specimens, incongruities were identified in the circumscription of species within Banisteriopsis, Diplopterys, and Tetrapterys. To resolve these issues and ensure taxonomic stability, seven lectotypifications were proposed in accordance with the International Code of Nomenclature for algae, fungi, and plants (ICN), standardizing name usage and facilitating future ethnobotanical and taxonomic research. The second chapter evaluated the ability of machine learning algorithms to recover ethnotaxonomic classifications (categories traditionally recognized by Ayahuasca communities) of B. caapi using digital images of dried leaves. A total of 768 images of adaxial and abaxial leaf surfaces from 47 individuals, mostly representing nine ethnotaxa of B. caapi, with Diplopterys cabrerana included as an outgroup, were analyzed. Features related to color, shape, and texture were extracted and submitted to six classification algorithms. Although algorithm performance did not differ statistically, the Support Vector Machine (SVM) achieved the highest overall accuracy (70%), particularly when both leaf surfaces were analyzed jointly. The confusion matrix revealed high precision for certain ethnotaxa and greater morphological overlap for others, reflecting patterns partially consistent with previous ethnobotanical classifications. These findings demonstrate that integrating leaf morphology and artificial intelligence constitutes a promising tool for validating and systematizing ethnotaxonomic categories, strengthening the dialogue between traditional knowledge and scientific taxonomy. The third chapter investigates the foliar morpho anatomical diversity of B. caapi ethnotaxa and related species Alicia macrodisca, D. cabrerana, and D. pubipetala through integrated macromorphological, anatomical, and micromorphological analyses. Characters were organized into a comparative matrix and analyzed using multivariate similarity methods. Results revealed consistent morpho anatomical delimitation among the related species, supporting their interspecific distinction. In contrast, B. caapi ethnotaxa exhibited high intra-specific morpho anatomical variability and broad character overlap. Although most structural attributes were shared, some groups, particularly Caupuri and Quebrador, displayed exclusive characters and rare morpho-anatomical combinations that resulted in consistent segregation in multivariate analyses. These findings reveal internal morpho-anatomical structuring within B. caapi, indicating that ethnotaxa do not represent arbitrary categories, although the formal recognition of infra-specific subdivisions would require integration with additional data sources. The integration of qualitative and quantitative characters proved to be a robust approach for distinguishing intra-specific variation from interspecific differentiation, particularly in light of the recurrent absence of fertile material in botanical collections. Overall, this work contributes to the recovery and systematization of traditional knowledge, advances the taxonomy of a plant group of high ethnobotanical value, and provides technical-scientific support for conservation strategies and for recognizing the diversity associated with Ayahuasca use and Amazonian biodiversity.Instituto de Ciências Biológicas (IB)Departamento de Botânica (IB BOT)Programa de Pós-Graduação em BotânicaporA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessTaxonomia e morfoanatomia de taxa relacionados aos cipós do ayahuasca (Malpighiaceae Juss.)info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisBanisteriopsis caapiMorfoanatomiaInteligência artificialreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBORIGINALScheilaCristinaBiazatti_TESE.pdfapplication/pdf4428703http://repositorio.unb.br/bitstream/10482/55907/1/ScheilaCristinaBiazatti_TESE.pdf173cfd294bc44b4f3ccc6857097a388fMD51open access10482/559072026-09-16 16:14:22.844open accessoai:repositorio.unb.br:10482/55907Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2026-09-16T19:14:22Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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