| |
|
|
|
Registro Completo |
|
Biblioteca(s): |
Biblioteca Rui Tendinha. |
|
Data corrente: |
25/03/2015 |
|
Data da última atualização: |
25/03/2015 |
|
Autoria: |
GOULART, A. C. P. |
|
Título: |
Fungos em sementes de soja : detecção e importância. |
|
Ano de publicação: |
1997 |
|
Fonte/Imprenta: |
Dourados-MT : EMBRAPA-CPAO, 1997. |
|
Páginas: |
58p. |
|
Série: |
(EMBRAPA-CPAO. Documentos, 11). |
|
Idioma: |
Português |
|
Conteúdo: |
A simples indicação das percentagens de pureza, germinação e vigor de um lote de sementes não e suficiente para caracterizar a sua verdadeira qualidade, sendo necessário, obrigatoriamente, levar em conta o somatório dos atributos físicos, genéticos, fisiológicos e sanitários. A condição sanitária e extremamente importante, considerando-se que as sementes são veículos de agentes fito patogênicos, que nelas podem se alojar e com elas serem levados ao campo, provocando redução de germinação e vigor e originando focos primários de doenças. A maioria das doenças de importância econômica que ocorre na soja e causada por patógenos que são transmitidos pelas sementes. Dentre eles, merecem destaque: Phomopsis spp. - anamorfo de Diaporthe spp. (causador do cancro da haste da soja, da seca da haste e da vagem da soja e da deterioração das sementes), Cercospora sojina (causador da mancha olho-de-ra), C. kikuchii (causador da mancha purpura da semente e do crestamento foliar), Colletotrichum truncatum (causador da antracnose), Fusarium semitectum (causador da deterioração das sementes), Aspergillus flavus (fungo de armazenamento), Sclerotinia sclerotiorum (causador da podridão branca da haste e da vagem) e Rhizoctonia solani (causador do tombamento de plântulas e morte em reboleira). Esses patógenos são detectados e identificados nas sementes de soja através da realização de um teste especifico (Teste de Sanidade ou de Patologia de Sementes). Seu objetivo principal é determinar o estado sanitário de uma amostra de sementes. Esse teste e realizado em um laboratório, que precisa ter os seguintes equipamentos: câmaras de incubação, estéreo microscópio binocular (lupa), microscópio composto binocular, recipientes (gerbox e placas de Petri de plastico ou de vidro), substrato (papel de filtro), capela de fluxo laminar, estufas para esterilização (fornos Pasteur), autoclave e outros utensílios (pinças, bisturis, estiletes, tesouras e alcas de platina). Vários testes de laboratório podem ser utilizados para caracterizar o estado sanitário das sementes de soja. O principal, utilizado e recomendado internacionalmente, e o Método do papel de filtro ou Blotter test, que detecta a quantidade total de fungos presentes nas sementes (interna e externamente). Outros métodos também podem ser utilizados, como o Deep Freezing Method e o Método de incubação em agar. Consta ainda neste trabalho um Anexo, contendo as estruturas e descrições dos principais fungos encontrados em sementes de soja. MenosA simples indicação das percentagens de pureza, germinação e vigor de um lote de sementes não e suficiente para caracterizar a sua verdadeira qualidade, sendo necessário, obrigatoriamente, levar em conta o somatório dos atributos físicos, genéticos, fisiológicos e sanitários. A condição sanitária e extremamente importante, considerando-se que as sementes são veículos de agentes fito patogênicos, que nelas podem se alojar e com elas serem levados ao campo, provocando redução de germinação e vigor e originando focos primários de doenças. A maioria das doenças de importância econômica que ocorre na soja e causada por patógenos que são transmitidos pelas sementes. Dentre eles, merecem destaque: Phomopsis spp. - anamorfo de Diaporthe spp. (causador do cancro da haste da soja, da seca da haste e da vagem da soja e da deterioração das sementes), Cercospora sojina (causador da mancha olho-de-ra), C. kikuchii (causador da mancha purpura da semente e do crestamento foliar), Colletotrichum truncatum (causador da antracnose), Fusarium semitectum (causador da deterioração das sementes), Aspergillus flavus (fungo de armazenamento), Sclerotinia sclerotiorum (causador da podridão branca da haste e da vagem) e Rhizoctonia solani (causador do tombamento de plântulas e morte em reboleira). Esses patógenos são detectados e identificados nas sementes de soja através da realização de um teste especifico (Teste de Sanidade ou de Patologia de Sementes). Seu objetivo principal é determinar o estado ... Mostrar Tudo |
|
Palavras-Chave: |
Aspergillus spp; Brasil; Cercospora kikuchii; Cercospora sojina; Cerrado; Colletotrichum truncatum; Disease; Doença; Fungicida; Fungo; Fusarium semitectum; Glycine max; Mato Grosso do Sul; Patologia de semente; Penicillium spp; Phomopsis spp; Rhizoctonia solani; Sclerotinia sclerotiorum; Seed; Semente; Soja; Soybeans; Teste de sanidade. |
|
Categoria do assunto: |
-- |
|
Marc: |
LEADER 03613nam a2200409 a 4500
001 1006006
005 2015-03-25
008 1997 bl uuuu 00u1 u #d
100 1 $aGOULART, A. C. P.
245 $aFungos em sementes de soja$bdetecção e importância.
260 $aDourados-MT : EMBRAPA-CPAO$c1997
300 $a58p.
490 $a(EMBRAPA-CPAO. Documentos, 11).
520 $aA simples indicação das percentagens de pureza, germinação e vigor de um lote de sementes não e suficiente para caracterizar a sua verdadeira qualidade, sendo necessário, obrigatoriamente, levar em conta o somatório dos atributos físicos, genéticos, fisiológicos e sanitários. A condição sanitária e extremamente importante, considerando-se que as sementes são veículos de agentes fito patogênicos, que nelas podem se alojar e com elas serem levados ao campo, provocando redução de germinação e vigor e originando focos primários de doenças. A maioria das doenças de importância econômica que ocorre na soja e causada por patógenos que são transmitidos pelas sementes. Dentre eles, merecem destaque: Phomopsis spp. - anamorfo de Diaporthe spp. (causador do cancro da haste da soja, da seca da haste e da vagem da soja e da deterioração das sementes), Cercospora sojina (causador da mancha olho-de-ra), C. kikuchii (causador da mancha purpura da semente e do crestamento foliar), Colletotrichum truncatum (causador da antracnose), Fusarium semitectum (causador da deterioração das sementes), Aspergillus flavus (fungo de armazenamento), Sclerotinia sclerotiorum (causador da podridão branca da haste e da vagem) e Rhizoctonia solani (causador do tombamento de plântulas e morte em reboleira). Esses patógenos são detectados e identificados nas sementes de soja através da realização de um teste especifico (Teste de Sanidade ou de Patologia de Sementes). Seu objetivo principal é determinar o estado sanitário de uma amostra de sementes. Esse teste e realizado em um laboratório, que precisa ter os seguintes equipamentos: câmaras de incubação, estéreo microscópio binocular (lupa), microscópio composto binocular, recipientes (gerbox e placas de Petri de plastico ou de vidro), substrato (papel de filtro), capela de fluxo laminar, estufas para esterilização (fornos Pasteur), autoclave e outros utensílios (pinças, bisturis, estiletes, tesouras e alcas de platina). Vários testes de laboratório podem ser utilizados para caracterizar o estado sanitário das sementes de soja. O principal, utilizado e recomendado internacionalmente, e o Método do papel de filtro ou Blotter test, que detecta a quantidade total de fungos presentes nas sementes (interna e externamente). Outros métodos também podem ser utilizados, como o Deep Freezing Method e o Método de incubação em agar. Consta ainda neste trabalho um Anexo, contendo as estruturas e descrições dos principais fungos encontrados em sementes de soja.
653 $aAspergillus spp
653 $aBrasil
653 $aCercospora kikuchii
653 $aCercospora sojina
653 $aCerrado
653 $aColletotrichum truncatum
653 $aDisease
653 $aDoença
653 $aFungicida
653 $aFungo
653 $aFusarium semitectum
653 $aGlycine max
653 $aMato Grosso do Sul
653 $aPatologia de semente
653 $aPenicillium spp
653 $aPhomopsis spp
653 $aRhizoctonia solani
653 $aSclerotinia sclerotiorum
653 $aSeed
653 $aSemente
653 $aSoja
653 $aSoybeans
653 $aTeste de sanidade
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Biblioteca Rui Tendinha (BRT) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
|
|
|
Registro Completo |
|
Biblioteca(s): |
Biblioteca Rui Tendinha. |
|
Data corrente: |
04/07/2018 |
|
Data da última atualização: |
12/04/2024 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
|
Circulação/Nível: |
A - 1 |
|
Autoria: |
FERRÃO, L. F. V.; FERRÃO, R. G.; FERRÃO, M. A. G.; FONSECA, A. F. A. da.; CARBONETTO, P.; STEPHENS, M.; GARCIA, A. A. F. |
|
Afiliação: |
Luis Felipe Ventorim Ferrão, ESALQ; Romário Gava Ferrão, Incaper; Maria Amélia Gava Ferrão, Incaper/Embrapa Café; Aymbiré Francisco Almeida da Fonseca, Incaper/Embrapa Café; Peter Carbonetto, Research Computing Center, University of Chicago; Matthew Stephens, Research Computing Center, University of Chicago; Antonio Augusto Franco Garcia, ESALQ. |
|
Título: |
Accurate genomic prediction of Coffea canephora in multiple environments using whole-genome statistical models. |
|
Ano de publicação: |
2018 |
|
Fonte/Imprenta: |
Heredity, june 2018. |
|
Idioma: |
Português |
|
Conteúdo: |
Genomic selection has been proposed as the standard method to predict breeding values in animal and plant breeding. Although some crops have benefited from this methodology, studies in Coffea are still emerging. To date, there have been no studies describing how well genomic prediction models work across populations and environments for different complex traits in coffee. Considering that predictive models are based on biological and statistical assumptions, it is expected that their performance vary depending on how well these assumptions align with the true genetic architecture of the phenotype. To investigate this, we used data from two recurrent selection populations of Coffea canephora, evaluated in two locations, and single nucleotide polymorphisms identified by Genotyping-by-Sequencing. In particular, we evaluated the performance of 13 statistical approaches to predict three important traits in the coffee?production of coffee beans, leaf rust incidence and yield of green beans. Analyses were performed for predictions within-environment, across locations and across populations to assess the reliability of genomic selection. Overall, differences in the prediction accuracy of the competing models were small, although the Bayesian methods showed a modest improvement over other methods, at the cost of more computation time. As expected, predictive accuracy for within-environment analysis, on average, were higher than predictions across locations and across populations. Our results support the potential of genomic selection to reshape traditional plant breeding schemes. In practice, we expect to increase the genetic gain per unit of time by reducing the length cycle of recurrent selection in coffee. MenosGenomic selection has been proposed as the standard method to predict breeding values in animal and plant breeding. Although some crops have benefited from this methodology, studies in Coffea are still emerging. To date, there have been no studies describing how well genomic prediction models work across populations and environments for different complex traits in coffee. Considering that predictive models are based on biological and statistical assumptions, it is expected that their performance vary depending on how well these assumptions align with the true genetic architecture of the phenotype. To investigate this, we used data from two recurrent selection populations of Coffea canephora, evaluated in two locations, and single nucleotide polymorphisms identified by Genotyping-by-Sequencing. In particular, we evaluated the performance of 13 statistical approaches to predict three important traits in the coffee?production of coffee beans, leaf rust incidence and yield of green beans. Analyses were performed for predictions within-environment, across locations and across populations to assess the reliability of genomic selection. Overall, differences in the prediction accuracy of the competing models were small, although the Bayesian methods showed a modest improvement over other methods, at the cost of more computation time. As expected, predictive accuracy for within-environment analysis, on average, were higher than predictions across locations and across populations. Our... Mostrar Tudo |
|
Palavras-Chave: |
Cafe conilon. |
|
Thesaurus NAL: |
Coffea canephora; Genomic. |
|
Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
|
URL: |
https://biblioteca.incaper.es.gov.br/digital/bitstream/item/4674/1/s41437-018-0105-y.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 02393naa a2200229 a 4500
001 1020469
005 2024-04-12
008 2018 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aFERRÃO, L. F. V.
245 $aAccurate genomic prediction of Coffea canephora in multiple environments using whole-genome statistical models.$h[electronic resource]
260 $c2018
520 $aGenomic selection has been proposed as the standard method to predict breeding values in animal and plant breeding. Although some crops have benefited from this methodology, studies in Coffea are still emerging. To date, there have been no studies describing how well genomic prediction models work across populations and environments for different complex traits in coffee. Considering that predictive models are based on biological and statistical assumptions, it is expected that their performance vary depending on how well these assumptions align with the true genetic architecture of the phenotype. To investigate this, we used data from two recurrent selection populations of Coffea canephora, evaluated in two locations, and single nucleotide polymorphisms identified by Genotyping-by-Sequencing. In particular, we evaluated the performance of 13 statistical approaches to predict three important traits in the coffee?production of coffee beans, leaf rust incidence and yield of green beans. Analyses were performed for predictions within-environment, across locations and across populations to assess the reliability of genomic selection. Overall, differences in the prediction accuracy of the competing models were small, although the Bayesian methods showed a modest improvement over other methods, at the cost of more computation time. As expected, predictive accuracy for within-environment analysis, on average, were higher than predictions across locations and across populations. Our results support the potential of genomic selection to reshape traditional plant breeding schemes. In practice, we expect to increase the genetic gain per unit of time by reducing the length cycle of recurrent selection in coffee.
650 $aCoffea canephora
650 $aGenomic
653 $aCafe conilon
700 1 $aFERRÃO, R. G.
700 1 $aFERRÃO, M. A. G.
700 1 $aFONSECA, A. F. A. da.
700 1 $aCARBONETTO, P.
700 1 $aSTEPHENS, M.
700 1 $aGARCIA, A. A. F.
773 $tHeredity, june 2018.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Biblioteca Rui Tendinha (BRT) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Expressão de busca inválida. Verifique!!! |
|
|
