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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Café; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia.
Data corrente:  17/12/2021
Data da última atualização:  27/01/2022
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  ALMEIDA, J. D. de; MOTTA, I. O.; VIDAL, L. A.; NASCIMENTO, E. F. M. B.; BILIO, J.; PUPE, J. M.; VEIGA, A. D.; CARVALHO, C. H. S. de; LOPES, R. B.; ROCHA, T. L.; SILVA, L. P. da; PUJOL-LUZ, J. R.; FREIRE, E. V. S. A.
Afiliação:  JULIANA DANTAS DE ALMEIDA, Cenargen; ISABELA O. MOTTA; LEONARDO A. VIDAL; ELIZA F. M. B. NASCIMENTO; JOÃO BILIO; JÚLIA M. PUPE; ADRIANO DELLY VEIGA, CPAC; CARLOS HENRIQUE S DE CARVALHO, CNPCa; ROGERIO BIAGGIONI LOPES, Cenargen; THALES LIMA ROCHA, Cenargen; LUCIANO PAULINO DA SILVA, Cenargen; JOSÉ R. PUJOL-LUZ, UNB; ERIKA VALERIA SALIBA ALBUQUERQUE FR, Cenargen.
Título:  A comprehensive review of the coffee leaf miner leucoptera coffeella (lepidoptera: lyonetiidae): a major pest for the coffee crop in Brazil and others neotropical countries.
Ano de publicação:  2021
Fonte/Imprenta:  Insects, v. 12, n. 12, 2021.
DOI:  https://doi.org/10.3390/insects12121130
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  The coffee leaf miner (CLM) Leucoptera coffeella moth is a major threat to coffee production. Insect damage is related to the feeding behavior of the larvae on the leaf. During the immature life stages, the insect feeds in the mesophyll triggering necrosis and causing loss of photosynthetic capacity, defoliation and significant yield loss to coffee crops. Chemical control is used to support the coffee production chain, though market requirements move toward conscious consumption claiming for more sustainable methods. In this overview, we discuss aspects about the CLM concerning biology, history, geographical distribution, economic impacts, and the most relevant control strategies in progress. Insights to develop an integrated approach for a safer and eco-friendly control of the CLM are discussed here, including bio-extracts, nanotechnology, pheromones, and tolerant cultivars.
Palavras-Chave:  Biopesticide; CLM; Cultivar; Life cycle; Resistance.
Thesaurus Nal:  Biological control; Biopesticides; Chemical control; Varietal resistance; Varieties.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/230564/1/A-Comprehensive-Review-of-the-Coffee-Leaf.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Café (CNPCa)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CENARGEN38719 - 1UPCAP - DD
CNPCa - SAPC1570 - 1UPCAP - DD
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Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Pecuária Sudeste. Para informações adicionais entre em contato com cppse.biblioteca@embrapa.br.

Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Pecuária Sudeste.
Data corrente:  27/02/2023
Data da última atualização:  27/02/2023
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  A - 1
Autoria:  SANTOS, I. G. DOS; PEIXOTO, M. A.; CRUZ, C. D.; FERREIRA, R. de P.; NASCIMENTO, M.; ROSADO, R. D. S.; SANT ANNA, I. DE C.
Afiliação:  IARA GONÇALVES DOS SANTOS, Federal Univ. of Viçosa; MARCO ANTÔNIO PEIXOTO, Federal Univ. of Viçosa; COSME DAMIÃO CRUZ, Federal Univ. of Viçosa; REINALDO DE PAULA FERREIRA, CPPSE; MOYSÉS NASCIMENTO, Federal Univ. of Viçosa; RENATO DOMICIANO SILVA ROSADO, Federal Univ. of Viçosa; ISABELA DE CASTRO SANT ANNA, Agronomic Institute of Campinas.
Título:  A novel approach to determine tropical persistence on alfalfa germplasm.
Ano de publicação:  2022
Fonte/Imprenta:  Agronomy Journal, v. 114, p. 3225-3233, 2022.
DOI:  https://doi.org/10.1002/agj2.21147
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  Persistence plays a key role in alfalfa (Medicago sativa L. ssp. sativa) cultivation in tropical areas, but it is still a restriction for breeding programs. The objectives of this study were to identify persistent alfalfa accessions evaluated under tropical conditions, and to propose a method for selecting persistent accessions based on random regression (RR) models using artificial neural networks (ANN). Dry matter yield (DMY) of 77 alfalfa accessions from 24 cuts was measured to evaluate persistence using different RR models. A persistence method was proposed based on the trajectory curves of the accessions. The fitted curves showed a great amplitude regarding DMY over time, which suggest high persistence variability. The three-step method for accessing persistence presented in this study included RR modeling to obtain trends of persistence, k-means to define different persistence clusters, and ANN to perform persistence classification in an automated way. When new accessions are evaluated by an alfalfa breeding program, they will be classified according to their genetic values scores using the same ANN previously fitted. The ANN will greatly enhance the decision-making process.
Palavras-Chave:  Alfalfa germplasm.
Thesagro:  Alfafa; Medicago Sativa.
Categoria do assunto:  F Plantas e Produtos de Origem Vegetal
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Pecuária Sudeste (CPPSE)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CPPSE25921 - 1UPCAP - DDPROCI-2022.00196SAN2023.00026
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