Uso do R-shiny para execução de modelos matemáticos via web: estudo de caso sobre a dinâmica de propagação do HLB do citros.

RESUMO - O Huanglongbing (HLB ou Greening) é a doença mais importante e destrutiva da citricultura mundial. Presente de forma endêmica nos continentes asiático e africano há várias décadas, essa doença foi constatada no Brasil em 2004, sendo transmitida pelo psilídeo Diaphorina citri e causada por bactérias de floema Candidatus Liberibacter spp. Para auxiliar o estudo da doença, foram desenvolvidos modelos matemáticos para avaliação da propagação do HLB Citros. Este trabalho tem por objetivo a criação de um sistema para execução via web de um destes modelos, permitindo aos profissionais de diversas formações, em especial os das áreas biológicas, que são os especialistas do domínio em estudo, acesso rápido aos resultados fornecidos pelo modelo matemático, eliminando ainda a necessidade de conhecimento prévio em alguma linguagem de programação ou de métodos de resolução de equações diferenciais. O sistema foi completamente implementado em R, tendo sido o pacote deSolve usado para solução do modelo matemático e o framework web Shiny para a interface com usuário, sendo todos open source.

Aspectos introdutórios de um modelo baseado no indivíduo para estudo da dinâmica espacial do HLB do citros.

RESUMO - O Huanglongbing (HLB) é uma doença incurável que afeta plantas de citros em todo o país. Como o Brasil é um dos maiores produtores de citros do mundo, essa doença pode causar um grande impacto econômico na agricultura brasileira. Visando contribuir para novas estratégias de controle da doença, estão sendo realizados estudos focados na modelagem baseada no indivíduo (MBI) para avaliar a propagação espaço-temporal da doença em áreas de plantio com a presença de um novo hospedeiro alternativo mais atrativo. Este trabalho tem como objetivo desenvolver a estrutura computacional de um MBI, utilizando o software R e o pacote Shiny que possibilita executar as simulações via web, a partir de premissas e estudos biológicos prévios da doença. As simulações iniciais indicam que a estrutura computacional concebida possibilita uma melhor visualização da progressão da doença, bem como facilita o teste de diferentes geometrias de plantio envolvendo os hospedeiros principal e alternativo.