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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
28/11/2017 |
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Data da última atualização: |
30/01/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
DIAS, K. O. das G.; PASTINA, M. M.; GUIMARAES, P. E. de O.; SANTOS, J. R. P. dos; KRAUSE, M. D.; FERRÃO, L. F. V.; GARCIA, A. A. F. |
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Afiliação: |
Kaio Olímpio das Graças Dias, Bolsista; MARIA MARTA PASTINA, CNPMS; PAULO EVARISTO DE O GUIMARAES, CNPMS; Jhonathan Rigal Pedroso dos Santos, Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz"; Matheus Dalsente Krause, Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz"; Luís Felipe Ventorim Ferrão, Bolsista; Antonio Augusto Franco Garcia, Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz". |
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Título: |
Application of multi-environment bayesian models to study genotype-by-environment interaction in maize. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 9., 2017, Foz do Iguaçu. Melhoramento de plantas: projetando o futuro. Foz do Iguaçu: SBMP, 2017. p. 149. |
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Idioma: |
Inglês |
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Palavras-Chave: |
Mehoramento genético vegetal. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/167678/1/Application-multi-environment.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
29/05/2002 |
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Data da última atualização: |
05/11/2018 |
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Autoria: |
VIVAN, L. M.; TORRES, J. B.; VEIGA, A F. de S. L.; ZANUNCIO, J. C. |
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Afiliação: |
Lúcia Madalena Vivan, Universidade Federal Rural de Pernambuco - UFRPE/Departamento de Agronomia; Jorge Braz Torres, Universidade Federal Rural de Pernambuco - UFRPE/Departamento de Agronomia; Antônio Fernando de Sousa Leão Veiga, Universidade Federal Rural de Pernambuco - UFRPE/Departamento de Agronomia; José Cola Zanuncio, Universidade Federal de Viçosa - UFV/Departamento de Fisiologia Animal. |
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Título: |
Comportamento de predação e conversão alimentar de Podisus nigrispinus sobre a traça-do-tomateiro. |
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Ano de publicação: |
2002 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 37, n. 5, p. 581-588, maio. 2002 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Título em inglês: Predatory behavior and food conversion of Podisus nigrispinus preying on tomato leafminer. |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi avaliar o efeito da predação de Tuta absoluta (Meyrick) por ninfas e adultos de Podisus nigrispinus (Dallas) na reprodução desse predador, em casa telada (30±5oC, 61±23% de UR e fotoperíodo natural) e em laboratório (28±1°C, 53±5% de UR e fotoperíodo de 4L:10E). Ninfas de P. nigrispinus, a partir do segundo ínstar e os adultos originados dessas ninfas, foram confinados em folhas de tomate industrial var. IPA-5, com dez lagartas de terceiro ou quarto ínstares de T. absoluta. A taxa de predação do segundo ao quinto ínstar de P. nigrispinus foi de 6,2, 6,6, 8,6 e 15,5 lagartas em casa telada e de 9,1, 11,1, 8,7 e 12,9 lagartas em laboratório, respectivamente. P. nigrispinus predou, durante sua fase ninfal, um número semelhante de lagartas de T. absoluta em casa telada (38,2±1,78) e laboratório (43,1±2,19), alimentando-se, em média, de 2,3 e 2,5 lagartas por dia, respectivamente, nesses dois ambientes. Fêmeas de P. nigrispinus predaram, em média, 50,8±6,1 e 50,3±10,6 lagartas no laboratório e casa telada. A conversão do alimento por fêmea de P. nigrispinus foi semelhante nos dois ambientes, tendo produzido 0,31 ovos/lagarta de T. absoluta consumida em casa telada e 0,41 ovos/lagarta em laboratório. |
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Palavras-Chave: |
Lycopersicum esculentum; Ninfas; Predadores. |
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Thesagro: |
Controle Biológico; Cultivo Protegido. |
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Thesaurus NAL: |
biological control; nymphs; predators; protected cultivation. |
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Categoria do assunto: |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/AI-SEDE/22377/1/0581.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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