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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Amazônia Ocidental. Para informações adicionais entre em contato com cpaa.biblioteca@embrapa.br. |
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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Ocidental. |
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Data corrente: |
08/01/2015 |
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Data da última atualização: |
03/05/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
BRAGA, I. G.; ALMEIDA, H.; CORRÊA, R. B.; MARTINS, G. C.; OLIVEIRA JUNIOR, R. C. de O.; TEIXEIRA, W. G.; LIMA, A. B.; MUNIZ, A. W. |
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Afiliação: |
Italo Gomes Braga; Hosana Almeida; Rafaella Barbosa Corrêa; GILVAN COIMBRA MARTINS, CPAA; Raimundo Cosme de Oliveira Júnior; WENCESLAU GERALDES TEIXEIRA, CNPS; Amanda Barbosa Lima; ALEKSANDER WESTPHAL MUNIZ, CPAA. |
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Título: |
Análise de componentes principais de características químicas de terra preta de índio no município de Santarém, PA. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
In: FERTBIO, 2014. Araxá. Fertilidade e biologia do solo: integração e tecnologia para todos. Viçosa: SBCS, 2014. |
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Páginas: |
1 p. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Os solos na Amazônia apresentam baixa fertilidade. Assim, para diminuir a degradação provocada pela atividade agrícola faz-se necessário o desenvolvimento de modelos adequados do uso do solo. Para isso, pode-se utilizar a Terra Preta de Índio como modelo para agricultura tropical. Essa TPI foi criada pela população ameríndia a aproximadamente 2500 anos. Dessa forma, o objetivo desse trabalho foi realizar uma análise de componentes principais (ACP) em Terra Preta de Índio sob floresta no município de Santarém, PA. O solo foi coletado em três áreas de terra preta de índio nesse município. As amostras foram coletadas em uma grade de pontos estabelecida e georeferenciada em área coberta por floresta nativa nos dois municípios. Essa grade foi composta de 22 pontos distanciados 25 metros entre si. As amostras foram peneiradas em malha de 2 mm e encaminhadas para análise química. As análises de carbono (C), matéria orgânica (MO)fósforo (P), potássio (K), sódio (Na), cálcio (Ca), magnésio (Mg) pH, alumínio (Al,) H+Al, soma de bases trocáveis (SB), capacidade de troca de cátions a pH 7,0 (T), t (capacidade de troca de cátions efetiva), saturação de bases (V), saturação por alumínio (m), ferro (Fe), cobre (Cu), zinco (Zn) e manganês (Mn). Foram realizadas de acordo com o manual de métodos de análise de solo da Embrapa. Os dados obtidos foram submetidos ACP com rotação VARIMAX. Essa análise foi realizada com auxílio do programa SAS 9.1. Como resultado da análise foram obtidos dois fatores, que explicaram 69,93 % da variância. O fator 1 explica 43,79 % dessa variância, enquanto o fator 2 explica 26,13 %.As cargas fatoriais significativas para o fator 1 foram obtidas para pH (0,88), Ca (0,97), Mg (0,83), Al (-0,72), SB (0,98), t (0,97), V (0,84), m (-0,79) e Mn (0,72). As cargas fatoriais significativas para o fator 2 foram obtidas para C (0,83), MO (0,83), H+Al (0,75) e T (0,94). A estrutura dos fatores foi bem definida, pois os valores das cargas fatoriais foram superiores a 0,7. As comunalidades obtidas para pH, C, MO, Ca, Mg, Al, H+Al, SB, t ,T, V, m e Mn foram 0,88; 0,81; 0,81; 0,96; 0,71; 0,80; 0,92; 0,97; 0,94; 0,89; 0,96; 0,81; e 0,71, respectivamente. Essa comunalidade representou a variância compartilhada entre as variáveis e os fatores obtidos. O pH, Ca, Mg, Al, SB, t, V, m e Mn apresentam maior correlação com o fator 1. O C, MO, H+Al e T apresentaram maior correlação com o fator 2. As variáveis com maior carga fatorial corresponderam a 50,25 % da variância total explicada pelos fatores obtidos. Essas variáveis corresponderam a 71,86 % da variância explicada pelos fatores 1 e 2. A ACP permite a diminuição das variáveis químicas para estudos de TPI no município de Santarém. As variáveis que mais contribuem para explicar a variância da TPI nesse município são pH, C, MO, Ca, Mg, Al, H+Al, SB, t, T, V, m e Mn. MenosOs solos na Amazônia apresentam baixa fertilidade. Assim, para diminuir a degradação provocada pela atividade agrícola faz-se necessário o desenvolvimento de modelos adequados do uso do solo. Para isso, pode-se utilizar a Terra Preta de Índio como modelo para agricultura tropical. Essa TPI foi criada pela população ameríndia a aproximadamente 2500 anos. Dessa forma, o objetivo desse trabalho foi realizar uma análise de componentes principais (ACP) em Terra Preta de Índio sob floresta no município de Santarém, PA. O solo foi coletado em três áreas de terra preta de índio nesse município. As amostras foram coletadas em uma grade de pontos estabelecida e georeferenciada em área coberta por floresta nativa nos dois municípios. Essa grade foi composta de 22 pontos distanciados 25 metros entre si. As amostras foram peneiradas em malha de 2 mm e encaminhadas para análise química. As análises de carbono (C), matéria orgânica (MO)fósforo (P), potássio (K), sódio (Na), cálcio (Ca), magnésio (Mg) pH, alumínio (Al,) H+Al, soma de bases trocáveis (SB), capacidade de troca de cátions a pH 7,0 (T), t (capacidade de troca de cátions efetiva), saturação de bases (V), saturação por alumínio (m), ferro (Fe), cobre (Cu), zinco (Zn) e manganês (Mn). Foram realizadas de acordo com o manual de métodos de análise de solo da Embrapa. Os dados obtidos foram submetidos ACP com rotação VARIMAX. Essa análise foi realizada com auxílio do programa SAS 9.1. Como resultado da análise foram obtidos dois fato... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Análise Multivariada; Solos Antrópicos. |
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Thesagro: |
Fertilidade do Solo. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
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520 $aOs solos na Amazônia apresentam baixa fertilidade. Assim, para diminuir a degradação provocada pela atividade agrícola faz-se necessário o desenvolvimento de modelos adequados do uso do solo. Para isso, pode-se utilizar a Terra Preta de Índio como modelo para agricultura tropical. Essa TPI foi criada pela população ameríndia a aproximadamente 2500 anos. Dessa forma, o objetivo desse trabalho foi realizar uma análise de componentes principais (ACP) em Terra Preta de Índio sob floresta no município de Santarém, PA. O solo foi coletado em três áreas de terra preta de índio nesse município. As amostras foram coletadas em uma grade de pontos estabelecida e georeferenciada em área coberta por floresta nativa nos dois municípios. Essa grade foi composta de 22 pontos distanciados 25 metros entre si. As amostras foram peneiradas em malha de 2 mm e encaminhadas para análise química. As análises de carbono (C), matéria orgânica (MO)fósforo (P), potássio (K), sódio (Na), cálcio (Ca), magnésio (Mg) pH, alumínio (Al,) H+Al, soma de bases trocáveis (SB), capacidade de troca de cátions a pH 7,0 (T), t (capacidade de troca de cátions efetiva), saturação de bases (V), saturação por alumínio (m), ferro (Fe), cobre (Cu), zinco (Zn) e manganês (Mn). Foram realizadas de acordo com o manual de métodos de análise de solo da Embrapa. Os dados obtidos foram submetidos ACP com rotação VARIMAX. Essa análise foi realizada com auxílio do programa SAS 9.1. Como resultado da análise foram obtidos dois fatores, que explicaram 69,93 % da variância. O fator 1 explica 43,79 % dessa variância, enquanto o fator 2 explica 26,13 %.As cargas fatoriais significativas para o fator 1 foram obtidas para pH (0,88), Ca (0,97), Mg (0,83), Al (-0,72), SB (0,98), t (0,97), V (0,84), m (-0,79) e Mn (0,72). As cargas fatoriais significativas para o fator 2 foram obtidas para C (0,83), MO (0,83), H+Al (0,75) e T (0,94). A estrutura dos fatores foi bem definida, pois os valores das cargas fatoriais foram superiores a 0,7. As comunalidades obtidas para pH, C, MO, Ca, Mg, Al, H+Al, SB, t ,T, V, m e Mn foram 0,88; 0,81; 0,81; 0,96; 0,71; 0,80; 0,92; 0,97; 0,94; 0,89; 0,96; 0,81; e 0,71, respectivamente. Essa comunalidade representou a variância compartilhada entre as variáveis e os fatores obtidos. O pH, Ca, Mg, Al, SB, t, V, m e Mn apresentam maior correlação com o fator 1. O C, MO, H+Al e T apresentaram maior correlação com o fator 2. As variáveis com maior carga fatorial corresponderam a 50,25 % da variância total explicada pelos fatores obtidos. Essas variáveis corresponderam a 71,86 % da variância explicada pelos fatores 1 e 2. A ACP permite a diminuição das variáveis químicas para estudos de TPI no município de Santarém. As variáveis que mais contribuem para explicar a variância da TPI nesse município são pH, C, MO, Ca, Mg, Al, H+Al, SB, t, T, V, m e Mn.
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Ocidental (CPAA) |
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Biblioteca |
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Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Uva e Vinho. Para informações adicionais entre em contato com cnpuv.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Uva e Vinho. |
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Data corrente: |
27/01/2021 |
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Data da última atualização: |
27/01/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
PEREIRA, G. E.; PADHI, E. M. T.; SUDARSHANA, M. R.; FIALHO, F. B.; MEDINA-PLAZA, C.; GIRARDELLO, R. C.; TSENG, D.; BRUCE, R. C.; ERDMANN, J. E.; SLUPSKY, C. M.; OBERHOLST, A. |
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Afiliação: |
GIULIANO ELIAS PEREIRA, CNPUV; EMILY M. T. PADHI, University of California, Department of Food Science & Technology, Davis, CA95616, EUA; MYSORE R. SUDARSHANA, United States Department of Agriculture, Agricultural Research Service, University of California, Department of Plant Pathology, Davis, CA95616, EUA; FLAVIO BELLO FIALHO, CNPUV; CRISTINA MEDINA-PLAZA, University of California, Department of Viticulture and Enology, Davis, CA95616, EUA; RAUL C. GIRARDELLO, University of California, Department of Viticulture and Enology, Davis, CA95616, EUA; DAVE TSENG, University of California, Department of Viticulture and Enology, Davis, CA95616; ROBERT C. BRUCE, University of California, Department of Viticulture and Enology, Davis, CA95616; JESSE N. ERDMANN, University of California, Department of Viticulture and Enology, Davis, CA95616; CAROLYN M. SLUPSKY, University of California, Department of Food Science & Technology, Davis, CA95616; ANITA OBERHOLST, University of California, Department of Viticulture and Enology, Davis, CA95616. |
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Título: |
Impact of grapevine red blotch disease on primary and secondary metabolites in "Cabernet Sauvignon" grape tissues. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
Food Chemistry, v. 342, e128312, April 2021. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2020.128312 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
The grapevine red blotch disease (GRBD) was first noticed in 2008, impacting grape ripening. In general, GRBD reduces grape and wine quality resulting in significant economic losses. The purpose of the present study was to evaluate the effect of GRBD on agronomical parameters of ?Cabernet Sauvignon? vines at harvest. Using a metabolomics approach, the influence on primary and secondary metabolite profiling in skin + pulp/flesh and seeds were also determined. GRBD influenced °Brix and berry weight, as well as primary and secondary metabolites in both tissues. 1D 1H NMR was effective in quantifying the main primary and secondary metabolites affected by GRBD. RP-HPLC was similarly able to quantify the main phenolics affected. Multivariate analysis showed the influence of the virus on grape metabolites using both tools in two berry tissues. The effectiveness of both tools to describe sample variability was compared and the most affected metabolites in each tissue could be identified. |
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Palavras-Chave: |
1D 1H NMR spectroscopy and RP-HPLC-DAD; Cabernet Sauvignon grape; Grapevine red blotch virus; Organic acids and amino acids. |
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Thesagro: |
Vitis Vinifera. |
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Thesaurus NAL: |
Metabolome; Phenolic compounds; Sugars. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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Marc: |
LEADER 02080naa a2200349 a 4500
001 2129572
005 2021-01-27
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100 1 $aPEREIRA, G. E.
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520 $aThe grapevine red blotch disease (GRBD) was first noticed in 2008, impacting grape ripening. In general, GRBD reduces grape and wine quality resulting in significant economic losses. The purpose of the present study was to evaluate the effect of GRBD on agronomical parameters of ?Cabernet Sauvignon? vines at harvest. Using a metabolomics approach, the influence on primary and secondary metabolite profiling in skin + pulp/flesh and seeds were also determined. GRBD influenced °Brix and berry weight, as well as primary and secondary metabolites in both tissues. 1D 1H NMR was effective in quantifying the main primary and secondary metabolites affected by GRBD. RP-HPLC was similarly able to quantify the main phenolics affected. Multivariate analysis showed the influence of the virus on grape metabolites using both tools in two berry tissues. The effectiveness of both tools to describe sample variability was compared and the most affected metabolites in each tissue could be identified.
650 $aMetabolome
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650 $aSugars
650 $aVitis Vinifera
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653 $aCabernet Sauvignon grape
653 $aGrapevine red blotch virus
653 $aOrganic acids and amino acids
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700 1 $aSUDARSHANA, M. R.
700 1 $aFIALHO, F. B.
700 1 $aMEDINA-PLAZA, C.
700 1 $aGIRARDELLO, R. C.
700 1 $aTSENG, D.
700 1 $aBRUCE, R. C.
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700 1 $aOBERHOLST, A.
773 $tFood Chemistry$gv. 342, e128312, April 2021.
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Registro original: |
Embrapa Uva e Vinho (CNPUV) |
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