| |
|
|
|
Registro Completo |
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Trigo. |
|
Data corrente: |
09/02/2021 |
|
Data da última atualização: |
09/02/2021 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
|
Autoria: |
SCHMITZ, M. F.; CECHIN, J.; VARGAS, A. A. M.; HENCKES, J. R.; VARGAS, L.; AGOSTINETTO, D.; ROCHA, B. H. G.; BOBROWSKI, V. L. |
|
Afiliação: |
MAICON FERNANDO SCHMITZ, Universidade Federal de Pelotas – Departamento de Fitossanidade – Capão do Leão (RS), Brazil. 2. Universidade Estadual de Ponta Grossa – Departamento de Fitotecnia e Fitossanidade – Ponta Grossa; JOANEI CECHIN, Universidade Estadual de Ponta Grossa – Departamento de Fitotecnia e Fitossanidade – Ponta Grossa; ANDRÉS ANTONIO MONGE VARGAS, Universidade Federal de Pelotas – Departamento de Fitotecnia – Capão do Leão (RS), Brazil.; JONAS RODRIGO HENCKES, Universidade Estadual de Maringá – Departamento de Agronomia – Maringá (PR), Brazil.; LEANDRO VARGAS, CNPT; DIRCEU AGOSTINETTO, Universidade Federal de Pelotas – Departamento de Fitossanidade – Capão do Leão (RS), Brazil.; BEATRIZ HELENA GOMES ROCHA, Universidade Federal de Pelotas – Departamento de Biologia – Capão do Leão (RS), Brazil.; VERA LUCIA BOBROWSKI, Universidade Federal de Pelotas – Departamento de Biologia – Capão do Leão (RS), Brazil. |
|
Título: |
May the crossing between diploid and tetraploid Italian ryegrass transfer glyphosate resistance to the next generation? |
|
Ano de publicação: |
2020 |
|
Fonte/Imprenta: |
Bragantia, v. 79, p. 335-345, 2020. |
|
Idioma: |
Inglês |
|
Conteúdo: |
Italian ryegrass (Lolium multiflorum Lam.) is a grass weed found in winter cereals, with several glyphosate-resistant diploid populations. Furthermore, the use of Italian ryegrass tetraploid genotypes creates an opportunity to increase the forage demand in replacement of diploid populations. The aim of this research was to evaluate the crossing capacity between glyphosate-resistant diploid and tetraploid Italian ryegrass to transfer glyphosate resistance to the next generation. Reciprocal crosses were performed using the susceptible tetraploid cultivar INIA Titan and resistant diploid (SVA04 biotype) plants to obtain the F1 progeny. Germination testing, survival percentage, inheritance of glyphosate-resistance, and ploidy level were evaluated in F1 progeny. Crossing of susceptible tetraploid plants ♂ and glyphosate-resistant diploid ♀ affected the germination and exhibited 4.5% of triploid plants. F1 progeny from the glyphosate-resistant diploid ♂ and susceptible tetraploid ♀ did not show germination problems, but 46% of the plants died during the initial seedling stage. For this progeny, 10 and 25% of the seedlings were composed of triploid and pentaploid individuals, respectively. Crosses between susceptible tetraploid ♀ and resistant diploid ♂ did not transfer the glyphosate-resistant for the plants. Susceptible tetraploid ♂ crossing with diploid resistant ♀ had a reduction of 47% the glyphosate-resistant plants compared to the homozygous glyphosate-resistant progeny. Overall, tetraploid Italian ryegrass can be a safe tool to reduce and manage the increase of glyphosate-resistant diploid ryegrass in field conditions. Key words: Lolium multiflorum Lam., ploidy level, chromosome counting, resistance. MenosItalian ryegrass (Lolium multiflorum Lam.) is a grass weed found in winter cereals, with several glyphosate-resistant diploid populations. Furthermore, the use of Italian ryegrass tetraploid genotypes creates an opportunity to increase the forage demand in replacement of diploid populations. The aim of this research was to evaluate the crossing capacity between glyphosate-resistant diploid and tetraploid Italian ryegrass to transfer glyphosate resistance to the next generation. Reciprocal crosses were performed using the susceptible tetraploid cultivar INIA Titan and resistant diploid (SVA04 biotype) plants to obtain the F1 progeny. Germination testing, survival percentage, inheritance of glyphosate-resistance, and ploidy level were evaluated in F1 progeny. Crossing of susceptible tetraploid plants ♂ and glyphosate-resistant diploid ♀ affected the germination and exhibited 4.5% of triploid plants. F1 progeny from the glyphosate-resistant diploid ♂ and susceptible tetraploid ♀ did not show germination problems, but 46% of the plants died during the initial seedling stage. For this progeny, 10 and 25% of the seedlings were composed of triploid and pentaploid individuals, respectively. Crosses between susceptible tetraploid ♀ and resistant diploid ♂ did not transfer the glyphosate-resistant for the plants. Susceptible tetraploid ♂ crossing with diploid resistant ♀ had a reduction of 47% the glyphosate-resistant plants compared to ... Mostrar Tudo |
|
Palavras-Chave: |
Chromosome counting; Lolium multiflorum Lam; Ploidy level; Resistance. |
|
Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/221023/1/Schmitz-2020-335.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 02526naa a2200253 a 4500
001 2129876
005 2021-02-09
008 2020 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aSCHMITZ, M. F.
245 $aMay the crossing between diploid and tetraploid Italian ryegrass transfer glyphosate resistance to the next generation?$h[electronic resource]
260 $c2020
520 $aItalian ryegrass (Lolium multiflorum Lam.) is a grass weed found in winter cereals, with several glyphosate-resistant diploid populations. Furthermore, the use of Italian ryegrass tetraploid genotypes creates an opportunity to increase the forage demand in replacement of diploid populations. The aim of this research was to evaluate the crossing capacity between glyphosate-resistant diploid and tetraploid Italian ryegrass to transfer glyphosate resistance to the next generation. Reciprocal crosses were performed using the susceptible tetraploid cultivar INIA Titan and resistant diploid (SVA04 biotype) plants to obtain the F1 progeny. Germination testing, survival percentage, inheritance of glyphosate-resistance, and ploidy level were evaluated in F1 progeny. Crossing of susceptible tetraploid plants ♂ and glyphosate-resistant diploid ♀ affected the germination and exhibited 4.5% of triploid plants. F1 progeny from the glyphosate-resistant diploid ♂ and susceptible tetraploid ♀ did not show germination problems, but 46% of the plants died during the initial seedling stage. For this progeny, 10 and 25% of the seedlings were composed of triploid and pentaploid individuals, respectively. Crosses between susceptible tetraploid ♀ and resistant diploid ♂ did not transfer the glyphosate-resistant for the plants. Susceptible tetraploid ♂ crossing with diploid resistant ♀ had a reduction of 47% the glyphosate-resistant plants compared to the homozygous glyphosate-resistant progeny. Overall, tetraploid Italian ryegrass can be a safe tool to reduce and manage the increase of glyphosate-resistant diploid ryegrass in field conditions. Key words: Lolium multiflorum Lam., ploidy level, chromosome counting, resistance.
653 $aChromosome counting
653 $aLolium multiflorum Lam
653 $aPloidy level
653 $aResistance
700 1 $aCECHIN, J.
700 1 $aVARGAS, A. A. M.
700 1 $aHENCKES, J. R.
700 1 $aVARGAS, L.
700 1 $aAGOSTINETTO, D.
700 1 $aROCHA, B. H. G.
700 1 $aBOBROWSKI, V. L.
773 $tBragantia$gv. 79, p. 335-345, 2020.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Trigo (CNPT) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
|
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Meio Ambiente. |
|
Data corrente: |
27/01/2016 |
|
Data da última atualização: |
26/04/2023 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
|
Autoria: |
LUIZ, A. J. B.; MAIA, A. de H. N.; SANCHES, I. D. A.; GÜRTLER, S.; SOUZA FILHO, C. R. de. |
|
Afiliação: |
ALFREDO JOSE BARRETO LUIZ, CNPMA; ALINE DE HOLANDA NUNES MAIA, CNPMA; IEDA DEL'ARCO SANCHES, INPE; SALETE GURTLER, INPE; CARLOS ROBERTO DE SOUZA FILHO, IG-UNICAMP. |
|
Título: |
Busca de relações quando o número de variáveis é muito maior que o de observações: o caso de dados hiperespectrais. |
|
Ano de publicação: |
2015 |
|
Fonte/Imprenta: |
In: REUNIÃO ANUAL DA REGIÃO BRASILEIRA DA SOCIEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA, 60.; SIMPÓSIO DE ESTATÍSTICA APLICADA À EXPERIMENTAÇÃO AGRONÔMICA, 16., 2015, Presidente Prudente. A estatística e os novos desafios: tratamento e modelagem da informação: anais... Presidente Prudente: Sociedade Internacional de Biometria, 2015. 10 p. |
|
Idioma: |
Português |
|
Conteúdo: |
Resumo: Experimentos em que são coletadas muitas medidas em cada unidade experimental têm matrizes de dados nas quais o número de colunas (variáveis) é muito maior que o de linhas (observações). Dados hiperespectrais são habitualmente coletados por instrumentos que medem instantaneamente as reflectâncias de um alvo em milhares de comprimentos de onda e podemos considerar que cada uma delas constitui uma variável prognóstica num modelo de regressão. A facilidade na obtenção de cada vez maior número de variáveis simultâneas não se repete na obtenção das observações dessas variáveis. A análise de componentes principais (ACP) é indicada para tratar tal quantidade de variáveis e reduzir a dimensionalidade dos dados, mas sua aplicação ainda exige a obtenção de um grande número de medidas. Já a análise discriminante é usada na tentativa de classificar diferentes alvos, mas precisa ser precedida da seleção de um pequeno subconjunto de bandas, geralmente escolhidas com base em informações preexistentes e não nos próprios dados. A regressão linear permite empregar o método stepwise para selecionar um subconjunto de bandas, mas só é indicada para variáveis dependentes quantitativas. O presente trabalho propõe o uso da regressão logística politômica stepwise para selecionar um pequeno conjunto de bandas espectrais que discrimine alvos em k classes, quando a variável resposta de interesse é nominal. Apresentamos um exemplo no qual os dados espectrais são utilizados para construção de modelos logísticos com um pequeno número de preditores (bandas) para classificação de folhas verdes em classes correspondentes a três culturas agrícolas: soja perene, milho e braquiária. MenosResumo: Experimentos em que são coletadas muitas medidas em cada unidade experimental têm matrizes de dados nas quais o número de colunas (variáveis) é muito maior que o de linhas (observações). Dados hiperespectrais são habitualmente coletados por instrumentos que medem instantaneamente as reflectâncias de um alvo em milhares de comprimentos de onda e podemos considerar que cada uma delas constitui uma variável prognóstica num modelo de regressão. A facilidade na obtenção de cada vez maior número de variáveis simultâneas não se repete na obtenção das observações dessas variáveis. A análise de componentes principais (ACP) é indicada para tratar tal quantidade de variáveis e reduzir a dimensionalidade dos dados, mas sua aplicação ainda exige a obtenção de um grande número de medidas. Já a análise discriminante é usada na tentativa de classificar diferentes alvos, mas precisa ser precedida da seleção de um pequeno subconjunto de bandas, geralmente escolhidas com base em informações preexistentes e não nos próprios dados. A regressão linear permite empregar o método stepwise para selecionar um subconjunto de bandas, mas só é indicada para variáveis dependentes quantitativas. O presente trabalho propõe o uso da regressão logística politômica stepwise para selecionar um pequeno conjunto de bandas espectrais que discrimine alvos em k classes, quando a variável resposta de interesse é nominal. Apresentamos um exemplo no qual os dados espectrais são utilizados para construção de mod... Mostrar Tudo |
|
Palavras-Chave: |
Polytomous logistic regression; Regressão logística politômica; Seleção de variáveis explicativas; Selection of explanatory variables; Stepwise. |
|
Thesagro: |
Estatística agrícola; Regressão linear; Sensoriamento remoto. |
|
Thesaurus NAL: |
Linear models; Remote sensing. |
|
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/137863/1/2015AA009.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 02972nam a2200277 a 4500
001 2035294
005 2023-04-26
008 2015 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aLUIZ, A. J. B.
245 $aBusca de relações quando o número de variáveis é muito maior que o de observações$bo caso de dados hiperespectrais.$h[electronic resource]
260 $aIn: REUNIÃO ANUAL DA REGIÃO BRASILEIRA DA SOCIEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA, 60.; SIMPÓSIO DE ESTATÍSTICA APLICADA À EXPERIMENTAÇÃO AGRONÔMICA, 16., 2015, Presidente Prudente. A estatística e os novos desafios: tratamento e modelagem da informação: anais... Presidente Prudente: Sociedade Internacional de Biometria, 2015. 10 p.$c2015
520 $aResumo: Experimentos em que são coletadas muitas medidas em cada unidade experimental têm matrizes de dados nas quais o número de colunas (variáveis) é muito maior que o de linhas (observações). Dados hiperespectrais são habitualmente coletados por instrumentos que medem instantaneamente as reflectâncias de um alvo em milhares de comprimentos de onda e podemos considerar que cada uma delas constitui uma variável prognóstica num modelo de regressão. A facilidade na obtenção de cada vez maior número de variáveis simultâneas não se repete na obtenção das observações dessas variáveis. A análise de componentes principais (ACP) é indicada para tratar tal quantidade de variáveis e reduzir a dimensionalidade dos dados, mas sua aplicação ainda exige a obtenção de um grande número de medidas. Já a análise discriminante é usada na tentativa de classificar diferentes alvos, mas precisa ser precedida da seleção de um pequeno subconjunto de bandas, geralmente escolhidas com base em informações preexistentes e não nos próprios dados. A regressão linear permite empregar o método stepwise para selecionar um subconjunto de bandas, mas só é indicada para variáveis dependentes quantitativas. O presente trabalho propõe o uso da regressão logística politômica stepwise para selecionar um pequeno conjunto de bandas espectrais que discrimine alvos em k classes, quando a variável resposta de interesse é nominal. Apresentamos um exemplo no qual os dados espectrais são utilizados para construção de modelos logísticos com um pequeno número de preditores (bandas) para classificação de folhas verdes em classes correspondentes a três culturas agrícolas: soja perene, milho e braquiária.
650 $aLinear models
650 $aRemote sensing
650 $aEstatística agrícola
650 $aRegressão linear
650 $aSensoriamento remoto
653 $aPolytomous logistic regression
653 $aRegressão logística politômica
653 $aSeleção de variáveis explicativas
653 $aSelection of explanatory variables
653 $aStepwise
700 1 $aMAIA, A. de H. N.
700 1 $aSANCHES, I. D. A.
700 1 $aGÜRTLER, S.
700 1 $aSOUZA FILHO, C. R. de
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Expressão de busca inválida. Verifique!!! |
|
|
