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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Meio Norte / UEP-Parnaíba; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Unidades Centrais.
Data corrente:  03/06/1996
Data da última atualização:  16/01/2019
Autoria:  ALBUQUERQUE, F. C. de; DUARTE, M. de L. R.
Afiliação:  FERNANDO CARNEIRO DE ALBUQUERQUE, CPATU; MARIA DE LOURDES REIS DUARTE, CPATU.
Título:  Método rápido para testar eficiência de fungicidas em Phytophthora palmivora MF 4, da pimenta-do-reino.
Ano de publicação:  1983
Fonte/Imprenta:  Belém, PA: EMBRAPA-CPATU, 1983.
Páginas:  3 p.
Série:  (EMBRAPA-CPATU. Pesquisa em andamento, 92).
Idioma:  Português
Notas:  Publicado também como resumo em: Fitopatologia Brasileira, v. 8, n. 3, p. 552, out. 1983, e em CONGRESSO BRASILEIRO DE FITOPATOLOGIA, 16., 1983, Belém, PA. Programa, resumos e colóquios. [S.l.]: Sociedade Brasileira de Fitopatologia, 1983. p. 68-69.
Conteúdo:  O fungo Phytophthora palmivora MF 4 ocorre em vários países que cultivam a pimenta-do-reino. E considerado o principal fitópatogeno da cultura no hemisfério oriental, podendo provocar infecções no sistema radicular e na base do caule, que dependendo das condições ambientais, envoluem até acarretar a morte da pimenteira. Em ambiente de umidade relativa elevada, a produção de zoosporos do fungo intensifica-se, o que ocorre para o desenvolvimento de epidemias, que, normalmente, provocam perdas severas. A doença também pode provocar podridão de estacas no propagador durante o processo de enraizamento e requeima de mudas em saquinhos plásticos em condições de viveiro. Em qualquer situação de ocorrência da doença, torna-se necessário aplicar fungicidas para deter ou reduzir as infecções que tendem a causar preujízos totais.
Palavras-Chave:  Controle; Controle de doença; Disease; Doencas; Fungus; Phytophthora palmivora MF 4; Pimenta-do-reino.
Thesagro:  Controle Químico; Doença de Planta; Fungicida; Fungo; Phytophthora Palmivora; Pimenta do Reino; Piper Nigrum.
Thesaurus Nal:  black pepper; disease control; fungicides.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/57820/1/CPATU-PA92.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/97977/1/p552.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/190750/1/Metodo-rapido.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Amazônia Oriental (CPATU)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
AI-SEDE31957 - 1EMBFL - --07129CPATU07129
CPAA17193 - 1EMBFL - --FOL2458FOL2458
CPAMN12208 - 1EMBFL - --FOL 2502FOL 2502
CPAMN-UEPP6300 - 1EMBFL - --1989.00760
CPATU12453 - 1UMTFL - PP0832208322
CPATU12453 - 2UMTRA - PP632.05F544
CPATU12453 - 3UMTRA - PP632.06081C749p
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Biblioteca(s):  Embrapa Café.
Data corrente:  21/01/2022
Data da última atualização:  21/01/2022
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  A - 2
Autoria:  COSTA, J. A. da; AZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, A. C. C.
Afiliação:  JAQUICELE APARECIDA DA COSTA, UFV; CAMILA FERREIRA AZEVEDO, UFV; MOYSÉS NASCIMENTO, UFV; FABYANO FONSECA E SILVA, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPCa; ANA CAROLINA CAMPANA NASCIMENTO, UFV.
Título:  A comparison of regression methods based on dimensional reduction for genomic prediction.
Ano de publicação:  2021
Fonte/Imprenta:  Genetics and Molecular Research, v. 20, n. 2, p. 1-15, 2021.
DOI:  https://doi.org/10.4238/gmr18877
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  multicollinearity and high dimensionality problems, making it impossible to obtain stable estimates through the traditional method of estimation based on ordinary least squares. To overcome such challenges, dimensionality reduction methods have been proposed, because of their simple theory and easy application. We compared three dimensionality reduction methods: Principal Components Regression (PCR), Partial Least Squares (PLS), and Independent Components Regression (ICR). An important step for dimensionality reduction and prediction is selecting the number of components, as it affects the linear combinations of the explanatory variables. The linear combinations are inserted into the model to predict the response based on a reduced number of parameters. We examined the criteria for the selection of the number of components. The dimensionality reduction methods were applied to genomic and phenotype data. We evaluated 370 accessions of Asian rice, Oryza sativa, which were genotyped for 36,901 SNPs markers considered to predict the genomic values for the number of panicles per plant trait.This data set presented multicollinearity and high dimensionality. The computational time for each method was also recorded. Among the methods, PCR and ICR gave the highest accuracy values, with ICR standing out for presenting estimates of the least biased genomic values. However, ICR required more computational time than the other methodologies.
Thesaurus NAL:  Genomics; Regression analysis.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/230432/1/A-comparison-of-regression-methods.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Café (CNPCa)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPCa - SAPC1547 - 1UPCAP - DD
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