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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Soja. |
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Data corrente: |
11/09/2023 |
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Data da última atualização: |
17/01/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SOUZA, T. D.; GODOY, S. M.; FELICIANO, D. C.; BINNECK, E.; SÓSA-GOMEZ, D. R. |
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Afiliação: |
TAMIRES DE SOUZA, UFPR; SARA M. GODOY, UEL; DANIELE C. FELICIANO, UEL; ELISEU BINNECK, CNPSO; DANIEL RICARDO SOSA GOMEZ, CNPSO. |
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Título: |
Genetic diversity of the entomopathogenic fungus metarhizium rileyi based on SSR. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
In: INTERNATIONAL CONGRESS ON INVERTEBRATE PATHOLOGY AND MICROBIAL CONTROL, 2023; ANNUAL MEETING OF THE SOCIETY FOR INVERTEBRATE PATHOLOGY, 55., 2023, Maryland. Program and abstracts... [Verona]: Society for Invertebrate Pathology, 2023. PF-4. |
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Páginas: |
p. 80. |
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Idioma: |
Inglês |
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Thesagro: |
Fungo Entomógeno. |
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Thesaurus Nal: |
Entomopathogenic fungi. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Soja (CNPSO) |
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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 Algodão; Embrapa Amazônia Ocidental. |
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Data corrente: |
09/12/2021 |
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Data da última atualização: |
28/01/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
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Autoria: |
MEDEIROS, E. P. de; AIRES, P. S. R.; GAMBARRA NETO, F. F.; JESUS, H. I. de; COUTINHO, W. M.; ARAUJO, A. E. de; SILVA, G. F. da; GOMES, J. P. |
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Afiliação: |
EVERALDO PAULO DE MEDEIROS, CNPA; PRISCILA SIMONE RIBEIRO AIRES, UNIVERSIDADE FEDERAL DE CAMPINA GRANDE; FRANCISCO FERNANDES GAMBARRA NETO, UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA; HANNA IBIAPINA DE JESUS, UNIVERSITY OF GEORGIA; WIRTON MACEDO COUTINHO, CNPA; ALDERI EMIDIO DE ARAUJO, CNPA; GILVAN FERREIRA DA SILVA, CPAA; JOSIVANDA PALMEIRA GOMES, UNIVERSIDADE FEDERAL DE CAMPINA GRANDE. |
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Título: |
Método para identificação dos agentes causais da ramulose e antracnose em algodoeiro pela tecnologia de imagens químicas. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Campina Grande: Embrapa Algodão, 2020. |
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Páginas: |
23 p. |
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Série: |
(Embrapa Algodão. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 103). |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Um novo método foi desenvolvido para diferenciação de forma precisa e rápida dos fungos que causam a antracnose (Colletotrichum gossypii - CG) e ramulose (Colletotrichum gossypii var. cephalosporioides - CGC) em algodoeiro, crescidos em meio de cultura e utilizando os conceitos da Tecnologia de Imagens Químicas (TIQ) na região do Infravermelho Próximo (NIR). Foram empregados cinco isolados de CG e 46 de CGC. Os diferentes isolados de CG e CGC foram cultivados em meio Czapek-agar com 12h de fotoperíodo durante 15 dias. As medidas espectrais foram realizadas entre 1000 nm a 2500 nm usando uma lente de 50 mm. Nessa região espectral foi realizada a atribuição de grupos químicos específicos característicos de CG e CGC. Um modelo de reconhecimento de padrão foi desenvolvido a partir do Algoritmo das Projeções Sucessivas combinando a Análise Discriminante Linear (APSLDA). As amostras foram separadas usando o algoritmo de seleção de amostras (Kennard-Stone) em três conjuntos com o número de amostras: 3, 1 e 1 para CG e 20, 8, 18 para CGC, totalizando 23 (teste), 9 (validação) e 19 (predição) que somam 51 amostras de isolados de CG e CGC. O modelo APS-LDA com atribuição de variáveis a grupos químicos funcionais forneceu resultados concordantes com o método de PCR-DNA sem evidenciar erros ou de outliers. Portanto, um novo procedimento baseado no conceito de TIQ-NIR usando o APS-LDA para identificação dos fungos CG e CGG é proposto. O novo método TIQ-NIR-APS-LDA para classificação dos patógenos CG e CGC diferencia-se por sua maior velocidade analítica, simplicidade de execução, menor custo e natureza não destrutiva. MenosUm novo método foi desenvolvido para diferenciação de forma precisa e rápida dos fungos que causam a antracnose (Colletotrichum gossypii - CG) e ramulose (Colletotrichum gossypii var. cephalosporioides - CGC) em algodoeiro, crescidos em meio de cultura e utilizando os conceitos da Tecnologia de Imagens Químicas (TIQ) na região do Infravermelho Próximo (NIR). Foram empregados cinco isolados de CG e 46 de CGC. Os diferentes isolados de CG e CGC foram cultivados em meio Czapek-agar com 12h de fotoperíodo durante 15 dias. As medidas espectrais foram realizadas entre 1000 nm a 2500 nm usando uma lente de 50 mm. Nessa região espectral foi realizada a atribuição de grupos químicos específicos característicos de CG e CGC. Um modelo de reconhecimento de padrão foi desenvolvido a partir do Algoritmo das Projeções Sucessivas combinando a Análise Discriminante Linear (APSLDA). As amostras foram separadas usando o algoritmo de seleção de amostras (Kennard-Stone) em três conjuntos com o número de amostras: 3, 1 e 1 para CG e 20, 8, 18 para CGC, totalizando 23 (teste), 9 (validação) e 19 (predição) que somam 51 amostras de isolados de CG e CGC. O modelo APS-LDA com atribuição de variáveis a grupos químicos funcionais forneceu resultados concordantes com o método de PCR-DNA sem evidenciar erros ou de outliers. Portanto, um novo procedimento baseado no conceito de TIQ-NIR usando o APS-LDA para identificação dos fungos CG e CGG é proposto. O novo método TIQ-NIR-APS-LDA para classificação dos ... Mostrar Tudo |
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Thesagro: |
Algodão; Antracnose; Fungo. |
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Thesaurus NAL: |
Anthracnose; Cotton; Fungus physiology. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/228923/1/Boletim-de-Pesquisa-103.pdf
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Marc: |
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520 $aUm novo método foi desenvolvido para diferenciação de forma precisa e rápida dos fungos que causam a antracnose (Colletotrichum gossypii - CG) e ramulose (Colletotrichum gossypii var. cephalosporioides - CGC) em algodoeiro, crescidos em meio de cultura e utilizando os conceitos da Tecnologia de Imagens Químicas (TIQ) na região do Infravermelho Próximo (NIR). Foram empregados cinco isolados de CG e 46 de CGC. Os diferentes isolados de CG e CGC foram cultivados em meio Czapek-agar com 12h de fotoperíodo durante 15 dias. As medidas espectrais foram realizadas entre 1000 nm a 2500 nm usando uma lente de 50 mm. Nessa região espectral foi realizada a atribuição de grupos químicos específicos característicos de CG e CGC. Um modelo de reconhecimento de padrão foi desenvolvido a partir do Algoritmo das Projeções Sucessivas combinando a Análise Discriminante Linear (APSLDA). As amostras foram separadas usando o algoritmo de seleção de amostras (Kennard-Stone) em três conjuntos com o número de amostras: 3, 1 e 1 para CG e 20, 8, 18 para CGC, totalizando 23 (teste), 9 (validação) e 19 (predição) que somam 51 amostras de isolados de CG e CGC. O modelo APS-LDA com atribuição de variáveis a grupos químicos funcionais forneceu resultados concordantes com o método de PCR-DNA sem evidenciar erros ou de outliers. Portanto, um novo procedimento baseado no conceito de TIQ-NIR usando o APS-LDA para identificação dos fungos CG e CGG é proposto. O novo método TIQ-NIR-APS-LDA para classificação dos patógenos CG e CGC diferencia-se por sua maior velocidade analítica, simplicidade de execução, menor custo e natureza não destrutiva.
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Registro original: |
Embrapa Algodão (CNPA) |
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