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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Algodão. |
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Data corrente: |
19/11/2018 |
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Data da última atualização: |
19/11/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
SILVA, K. V. P.; GUERRA, Y. L.; ALVES, G. M. R.; MELO-FILHO, P. A.; LIMA, L. M. de; SANTOS, R. C. dos. |
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Afiliação: |
KALINY V. P. SILVA, UFRPE; YRLÂNIA L. GUERRA, UFRPE; GERCKSON M. R. ALVES, UEPB- Campina Grande, PB; PÉRICLES A. MELO FILHO, UFRPE; LIZIANE MARIA DE LIMA, CNPA; ROSEANE CAVALCANTI DOS SANTOS, CNPA. |
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Título: |
Selectivity of geraniol synthase in aromatic species to control of cotton ramulosis. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
Chilean Journal of Agricultural Research, v. 78, n. 2, p. 287-298, Apr./June,2018. |
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DOI: |
10.4067/S0718-58392018000200287 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Ramulosis (Colletotrichum gossypii South var. cephalosporioides Costa) is a fungal disease of cotton (Gossypium hirsutum L.) that causes damage to leaves, stems, and bolls by reducing fiber production; it can be controlled by chemical fungicides. Geraniol is a monoterpenoid produced by some aromatic plant species whose fungicidal properties have been widely reported. Geraniol synthase (GES; EC 3.1.7.11) is the precursor enzyme involved in the biosynthetic chain of geraniol. Geraniol synthase (ges) gene transcripts were prospected in 11 aromatic species with molecular and phytopathological tools to identify promising accessions for further use in in vitro and in vivo assays involving the control of cotton ramulosis. Mentha pulegium L. oil highly expressed ges and inhibited fungal growth at 1000 uL L-1 in an in vitro assay. Validation assays were carried out in two environments and M. pulegium at 2000 uL L-1 reduced the initial and final severity indices of the disease to 48% and 52%, respectively, in preventive treatments; in curative assays, indices were 44% and 54%, respectively. This indicates that it is a promising bioactive compound to control cotton ramulosis. |
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Thesagro: |
Algodão; Colletotrichum Gossypii; Fungo; Gossypium Hirsutum. |
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Thesaurus Nal: |
Cotton; Essential oils; Fungi; Secondary metabolites. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/186278/1/1.-Selectivity-of-geraniol.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Algodão (CNPA) |
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Biblioteca |
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Tipo/Formato |
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Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
29/08/2017 |
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Data da última atualização: |
11/11/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
DART, R. de O.; VASQUES, G. de M.; COELHO, M. R.; FERNENDES, N. F. |
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Afiliação: |
RICARDO DE OLIVEIRA DART, CNPS; GUSTAVO DE MATTOS VASQUES, CNPS; MAURICIO RIZZATO COELHO, CNPS; NELSON FERREIRA FERNENDES, UFRJ. |
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Título: |
Sensoriamento remoto aplicado à predição de classes de solo em Floresta Tropical Seca: comparação entre tipos, fontes e épocas de aquisição. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 18., 2017, Santos. Anais... São José dos Campos: Inpe, 2017. p. 4259-4266. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Nosso objetivo foi: 1) avaliar três tipos de variáveis ambientais com diferentes resoluções espaciais (10, 30 e 90-m) e fontes, a fim de estimar classes de solos a nível de grande grupo de acordo com o Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS; Embrapa, 2006) em uma área plana com Floresta Tropical seca no Brasil, utilizando algoritmo de árvore de classificação (AC); 2) validar os resultados utilizando amostras independentes para validação; e 3) comparar os mapas resultantes dos modelos de AC com o mapa de solos convencional (Coelho et al., 2013). |
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Palavras-Chave: |
Árvore de classificação; Mapeamento digital de solos. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/163097/1/2017-018.pdf
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Marc: |
LEADER 01267nam a2200169 a 4500
001 2074561
005 2021-11-11
008 2017 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aDART, R. de O.
245 $aSensoriamento remoto aplicado à predição de classes de solo em Floresta Tropical Seca$bcomparação entre tipos, fontes e épocas de aquisição.$h[electronic resource]
260 $aIn: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 18., 2017, Santos. Anais... São José dos Campos: Inpe, 2017. p. 4259-4266.$c4266
520 $aNosso objetivo foi: 1) avaliar três tipos de variáveis ambientais com diferentes resoluções espaciais (10, 30 e 90-m) e fontes, a fim de estimar classes de solos a nível de grande grupo de acordo com o Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS; Embrapa, 2006) em uma área plana com Floresta Tropical seca no Brasil, utilizando algoritmo de árvore de classificação (AC); 2) validar os resultados utilizando amostras independentes para validação; e 3) comparar os mapas resultantes dos modelos de AC com o mapa de solos convencional (Coelho et al., 2013).
653 $aÁrvore de classificação
653 $aMapeamento digital de solos
700 1 $aVASQUES, G. de M.
700 1 $aCOELHO, M. R.
700 1 $aFERNENDES, N. F.
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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