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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
15/08/2018 |
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Data da última atualização: |
24/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
MICHEREFF, M. M.; MAGALHÃES, D. M.; HASSEMER, M. J.; LAUMANN, R. A.; ZHOU, J.-J.; RIBEIRO, P. E. de A.; VIANA, P. A.; GUIMARAES, P. E. de O.; SCHIMMELPFENG, P. H. C.; BORGES, M.; PICKETT, J. A.; BIRKETT, M. A.; MORAES, M. C. B. |
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Afiliação: |
Mirian F. F. Michereff; Diego M. Magalhães; Marla J. Hassemer; Raúl A. Laumann; Jing?Jiang Zhou; PAULO EDUARDO DE AQUINO RIBEIRO, CNPMS; PAULO AFONSO VIANA, CNPMS; PAULO EVARISTO DE O GUIMARAES, CNPMS; Pedro H. C. Schimmelpfeng; MIGUEL BORGES, Cenargen; John A. Pickett; Michael A. Birkett; MARIA CAROLINA BLASSIOLI MORAES, Cenargen. |
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Título: |
Variability in herbivore-induced defence signalling across different maize genotypes impacts significantly on natural enemy foraging behaviour. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Journal of Pest Science, v. 92, p. 723-736, 2019. |
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DOI: |
10.1007/s10340-018-1033-6 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
'Smart' plants that release volatile defence compounds in response to pest damage, and which recruit beneficial natural enemies, offer an opportunity for exploiting biological control in future crop protection strategies. Using six maize genotypes, Zapalote Chico (?landrace?), Mirt2A, Sintético Spodoptera (SS), L3, and two commercial hybrids BRS 4103 and BRS 1040, the aim of this work was to evaluate maize responses to larval damage from the fall armyworm Spodoptera frugiperda, a major maize pest in Brazil, and the ability of the egg parasitoid Telenomus remus to respond to HIPVs induced by S. frugiperda damage. Y-tube olfactometer bioassays with T. remus showed preferential responses to the S. frugiperda-induced volatiles of SS and BRS 4103 compared to constitutive volatiles of the same genotypes, but to none of the other genotypes tested. Chemical analysis of maize volatile extracts showed that SS produced more volatile compounds in response to S. frugiperda damage, followed by BRS 4103. In addition, higher levels of mono, homo-, or sesquiterpenes, together with green leaf volatiles (GLVs) were the most attractive blend for T. remus; however, there was no attraction when only GLVs were produced in higher levels. In summary, these results show that volatile defence signalling produced by maize plants due to S. frugiperda damage varies significantly depending on maize genotype and this variability influences T. remus foraging behaviour. |
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Thesagro: |
Genótipo; Inimigo Natural; Milho. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/199226/1/Variability-herbivore.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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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 Florestas. |
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Data corrente: |
03/01/2018 |
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Data da última atualização: |
03/01/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 4 |
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Autoria: |
LAGROTTA, M. R.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, M.; DUARTE, D. A. S.; AZEVEDO, C. F.; MOTA, R. R. |
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Afiliação: |
Marcos Rodrigues Lagrotta, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri; Fabyano Fonseca e Silva, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; Moysés Nascimento, UFV; Darlene Ana Souza Duarte, UFV; Camila Ferreira Azevedo, UFV; Rodrigo Reis Mota, University of Liège. |
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Título: |
Computação paralela aplicada à seleção genômica via inferência Bayesiana. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Biometria, Lavras, v. 35, n. 3, p. 440-448, 2017. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Em seleção genômica (SG), o grande número de marcadores moleculares utilizados, bem como a demanda computacional dos modelos bayesianos, fundamentados nos algoritmos Monte Carlo Via Cadeias de Markov, faz com que as análises exijam semanas ou até meses de processamento. A computação paralela representa uma solução natural para este problema, visto que esta subdividi um algoritmo em várias tarefas independentes, as quais podem ser processadas em paralelo, reduzindo o tempo de processamento. Objetivou-se comparar a eficiência de processamento do método BayesCπ programado em paralelo com o seu algoritmo sequencial padrão. Duas estratégias de paralelização foram estudadas. A primeira envolveu a análise de múltiplas cadeias MCMC em paralelo, e a segunda referiu-se à paralelização de uma única cadeia MCMC. Utilizou-se a biblioteca MPI e o pacote OpenMPI associado ao compilador gfortran para execução em paralelo desses algoritmos. Foram utilizados dados simulados considerando 10.000 marcadores SNPs e 4.100 indivíduos. O algoritmo sequencial padrão foi processado em 77,29 horas. Ao usar múltiplas cadeias em paralelo o processamento foi 77% mais rápido (17,75hs), enquanto que a estratégia de paralelização de uma única cadeia apresentou um ganho de desempenho de 15% (65,37hs). Conclui-se que a computação paralela é eficiente e pode ser aplicada à SG. |
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Palavras-Chave: |
Marcadores SNP; Regressão Bayesiana. |
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Thesaurus NAL: |
Genetic improvement; Statistics. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/170170/1/2017-M.Deon-RBM-Computacao.pdf
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Marc: |
LEADER 02126naa a2200241 a 4500
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100 1 $aLAGROTTA, M. R.
245 $aComputação paralela aplicada à seleção genômica via inferência Bayesiana.$h[electronic resource]
260 $c2017
520 $aEm seleção genômica (SG), o grande número de marcadores moleculares utilizados, bem como a demanda computacional dos modelos bayesianos, fundamentados nos algoritmos Monte Carlo Via Cadeias de Markov, faz com que as análises exijam semanas ou até meses de processamento. A computação paralela representa uma solução natural para este problema, visto que esta subdividi um algoritmo em várias tarefas independentes, as quais podem ser processadas em paralelo, reduzindo o tempo de processamento. Objetivou-se comparar a eficiência de processamento do método BayesCπ programado em paralelo com o seu algoritmo sequencial padrão. Duas estratégias de paralelização foram estudadas. A primeira envolveu a análise de múltiplas cadeias MCMC em paralelo, e a segunda referiu-se à paralelização de uma única cadeia MCMC. Utilizou-se a biblioteca MPI e o pacote OpenMPI associado ao compilador gfortran para execução em paralelo desses algoritmos. Foram utilizados dados simulados considerando 10.000 marcadores SNPs e 4.100 indivíduos. O algoritmo sequencial padrão foi processado em 77,29 horas. Ao usar múltiplas cadeias em paralelo o processamento foi 77% mais rápido (17,75hs), enquanto que a estratégia de paralelização de uma única cadeia apresentou um ganho de desempenho de 15% (65,37hs). Conclui-se que a computação paralela é eficiente e pode ser aplicada à SG.
650 $aGenetic improvement
650 $aStatistics
653 $aMarcadores SNP
653 $aRegressão Bayesiana
700 1 $aSILVA, F. F. e
700 1 $aRESENDE, M. D. V. de
700 1 $aNASCIMENTO, M.
700 1 $aDUARTE, D. A. S.
700 1 $aAZEVEDO, C. F.
700 1 $aMOTA, R. R.
773 $tRevista Brasileira de Biometria, Lavras$gv. 35, n. 3, p. 440-448, 2017.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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