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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Unidades Centrais.
Data corrente:  04/06/2019
Data da última atualização:  04/06/2019
Autoria:  LOPES, C. A.; MENDONÇA, M. M. de.
Afiliação:  CARLOS ALBERTO LOPES, CNPH; Margarida M. de Mendonça, Universidade Federal de Viçosa - UFV/Instituto de Ciências Biológicas.
Título:  Olho pardo da batata causado por Cylindrocladium clavatsum.
Ano de publicação:  1980
Fonte/Imprenta:  Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 15, n. 1, p. 123-125, jan. 1980
Idioma:  Português
Notas:  Notas Científicas. Título em inglês: Brown eve of potato caused by Cylindrocladium clavatsum.
Conteúdo:  Cylindrocladium clavatsum foi determinado como sendo o agente causador do olho pardo, uma doença recentemente encontrada em tubérculos de batata nos estados de Minas Corais, Goiás e Distrito Federal. O fungo penetra nos tubérculos, principalmente através das lenticelas, provocando lesões marrom-escuras, superficiais, arrendondadas e com margens bem definidas. Devido à similaridade de sintomas, principalmente no início da Infecção, o olho pardo tem sido confundido cem a podridão seca, causada por spp.
Palavras-Chave:  Brasil; Brasilia; Brown eye; Distrito Federal; Fungus; Goias; Minas Gerais; Ocorrencia; Olho pardo; Survey.
Thesagro:  Batata; Cerrado; Cylindrocladium Clavatum; Fungo; Solanum Tuberosum.
Thesaurus Nal:  Brazil; occurrence; potatoes.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/198126/1/Olho-pardo-da-batata-causado.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
AI-SEDE63881 - 1UPEAP - PP630.72081P474
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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Meio-Norte; Embrapa Unidades Centrais.
Data corrente:  01/12/2015
Data da última atualização:  24/02/2016
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  B - 1
Autoria:  TEODORO, P. E.; BARROSO, L. M. A.; NASCIMENTO, M.; TORRES, F. E.; SAGRILO, E.; SANTOS, A. dos; RIBEIRO, L. P.
Afiliação:  Paulo Eduardo Teodoro, Universidade Estadual do Mato Grosso do Sul, Campus Aquidauana, Aquidauna, MS.; Laís Mayara Azevedo Barroso, Universidade Federal de Viçosa, Departamento de Estatística, Viçosa, MG.; Moysés Nascimento, Universidade Federal de Viçosa, Departamento de Estatística, Viçosa, MG.; Francisco Eduardo Torres, Universidade Estadual do Mato Grosso do Sul, Campus Aquidauana, Aquidauna, MS.; EDVALDO SAGRILO, CPAMN; Adriano dos Santos, Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro, Campos dos Goytacazes, RJ.; Larissa Pereira Ribeiro, Universidade Estadual do Mato Grosso do Sul, Campus Aquidauana, Aquidauna, MS.
Título:  Redes neurais artificiais para identificar genótipos de feijão-caupi semiprostrado com alta adaptabilidade e estabilidade fenotípicas.
Ano de publicação:  2015
Fonte/Imprenta:  Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 50, n. 11, p. 1054-1060, nov. 2015.
ISSN:  0100-204X
DOI:  10.1590/S0100-204X2015001100008
Idioma:  Português
Conteúdo:  O objetivo deste trabalho foi verificar a concordância entre as redes neurais artificiais (RNAs) e o método de Eberhart & Russel na identificação de genótipos de feijão-caupi (Vigna unguiculata) com alta adaptabilidade e estabilidade fenotípicas. Utilizou-se o delineamento experimental de blocos ao acaso com quatro repetições. Os tratamentos consistiram de 18 linhagens experimentais e duas cultivares de feijão-caupi. Foram conduzidos quatro ensaios de valor de cultivo e uso nos municípios de Aquidauana, Chapadão do Sul e Dourados, no estado do Mato Grosso do Sul. Os dados de produtividade de grãos foram submetidos às análises de variância individual e conjunta. Em seguida, os dados foram submetidos às análises de adaptabilidade e estabilidade por meio dos métodos de Eberhart & Russell e de RNAs. Houve elevada concordância entre os métodos avaliados quanto à discriminação da adaptabilidade fenotípica dos genótipos de feijão-caupi semiprostrado, o que indica que as RNAs podem ser utilizadas em programas de melhoramento genético. Em ambos os métodos avaliados, os genótipos BRS Xiquexique, TE97-304G-12 e MNC99-542F-5 são recomendados para ambientes desfavoráveis, gerais e favoráveis, respectivamente, por apresentarem produtividade de grãos acima da média geral dos ambientes e alta estabilidade fenotípica.
Palavras-Chave:  Environments interaction; Genotypes; Genotypes x environments interaction; Inteligência artificial; Interação genótipos x ambientes.
Thesagro:  Aclimatação; Feijão de corda; Genótipo; Vigna Unguiculata.
Thesaurus NAL:  Artificial intelligence.
Categoria do assunto:  --
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/134509/1/ArtigoSagriloPABNov2015.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/136530/1/Redes-neurais-artificiais-para-identificar.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Meio-Norte (CPAMN)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
AI-SEDE58540 - 1UPEAP - PP630.72081P474
CPAMN31141 - 1UPCAP - PP630
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