Pesquisa Agropecuária Brasileira
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Resultados da Pesquisa
Item Geographical distribution of the incubation period of coffee leaf rust in climate change scenarios(Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Embrapa, 2019) Alfonsi, Waldenilza Monteiro Vital; Coltri, Priscila Pereira; Zullo Júnior, Jurandir; Patrício, Flávia Rodrigues Alves; Gonçalves, Renata Ribeiro do Valle; Shinji, Kaio; Alfonsi, Eduardo Lauriano; Koga-Vicente, AndreaThe objective of this work was to simulate the geographical distribution of the incubation period of coffee leaf rust in Coffea arabica, using data of two regional climate models, Eta-HadGEM2-ES and Eta- MIROC5. The scenario of high greenhouse gas emission (RCP 8.5 W m-2) was used for the states of Minas Gerais and São Paulo, Brazil, for current and future climate scenarios. The behavior of six different regression equations for incubation period (IP), available in the literature, was also analyzed as affected by data from the regional climate models. The results indicate the possibility of an increase in the affected area in the studied region, When the IP is less than 19 days, from 0.5% for Eta-MIROC5 to 14.2% for Eta- HadGEM2-ES. The severity of coffee leaf rust in future scenarios should increase in the hottest and wettest months of the year, extending to the driest and coldest months. The potential of rust infection is estimated differently by the studied equations. In higher temperature scenarios, the Kushalappa & Martins equation indicates a very high severity potential.Item Impacto do aumento da concentração atmosférica de dióxido de carbono sobre a ferrugem e o crescimento do cafeeiro(Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Embrapa, 2016-08) Tozzi, Fernanda Ribeiro Oliveira; Ghini, RaquelO objetivo deste trabalho foi avaliar o efeito do aumento da concentração de dióxido de carbono atmosférico sobre o crescimento de plantas e a severidade da ferrugem (causada por Hemileia vastatrix) em cafeeiro (Coffea arabica). Utilizaram-se as cultivares 'Obatã IAC 1669‐20' e 'Catuaí Vermelho IAC 144', moderadamente resistente e suscetível à doença, respectivamente. Os tratamentos consistiram de 400 e 508 μmol mol ‐1 de CO2 atmosférico, em dois tipos de estufas de topo aberto (OTC). As plantas das duas cultivares, cultivadas nas OTCs com adição de CO2 , apresentaram aumento de área foliar, e da taxa de crescimento em altura e em diâmetro do caule, em comparação às plantas cultivadas em estufas à concentração ambiente de CO2; porém, as cultivares não diferiram quanto ao teor de cera das folhas. Em 'Catuaí Vermelho IAC 144', a severidade da ferrugem diminuiu com o aumento da concentração de CO2, quanto ao número de lesões, área foliar lesionada, número de lesões esporuladas, área lesionada esporulada, percentagem de área foliar lesionada e área abaixo da curva de progresso da doença; no entanto, em 'Obatã IAC 1669‐20', a severidade da doença não variou. A incidência de folhas lesionadas por planta, o período latente, a germinação de urediniósporos e a formação de apressórios não são alterados, à dose de 508 μmol mol ‐1 de CO2, em ambas as cultivares.Item Adubação orgânica, nutrição e progresso de cercosporiose e ferrugem-do-cafeeiro(Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Embrapa, 2008-07) Santos, Florisvalda da Silva; Souza, Paulo Estevão de; Pozza, Edson Ampélio; Miranda, Júlio César; Carvalho, Eudes Arruda; Fernandes, Luiz Henrique Monteiro; Pozza, Adélia Aziz AlexandreO objetivo deste trabalho foi avaliar o efeito de fontes nutricionais orgânicas, no progresso da cercosporiose e da ferrugem-do-cafeeiro, entre novembro/2003 e novembro/2005. Utilizou-se o delineamento de blocos ao acaso, com quatro repetições e seis tratamentos: palha de café + chorume suíno (PC+CS); torta de mamona + crotalária (TM+Cr); palha de café (PC); esterco bovino + crotalária (EB+Cr); palha de café + torta de mamona (PC+TM); e composto orgânico, torta de mamona, chorume suíno e crotalária (testemunha). A maior área abaixo da curva de progresso da incidência da cercosporiose e da ferrugem foi registrada no tratamento PC (respectivamente 62 e 38% superiores à testemunha). O maior progresso das doenças coincidiu com a elevação no teor de K e redução nos teores de Ca foliares no tratamento PC, comparado às demais fontes de adubação, e resultou em maior desfolha e menor produtividade. Os tratamentos PC+TM e PC+CS reduziram a incidência da cercosporiose em 38% e da ferrugem em 31 e 21%, respectivamente, e aumentou o teor de Ca foliar ao final da fase de granação do cafeeiro, em comparação ao tratamento PC. O equilíbrio nutricional desses cafeeiros conferiu- lhes maior resistência e reduziu o efeito da bienalidade nas safras 2003/2004 e 2004/2005.Item Herança da resistência do Híbrido de Timor UFV 443-03 à ferrugem-do-cafeeiro(Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Embrapa, 2009-03) Capucho, Alexandre Sandri; Caixeta, Eveline Teixeira; Zambolim, Eunize Maciel; Zambolim, LaércioO objetivo deste trabalho foi caracterizar a herança da resistência do Híbrido de Timor UFV 443-03 à ferrugem-do-cafeeiro (Hemileia vastatrix). Para isso, a raça II e o patótipo 001 de ferrugem foram inoculados em 246 plantas da população F 2 , 115 plantas do retrocruzamento suscetível (RC S ) e 87 plantas do retrocruzamento resistente (RC R ), originadas do cruzamento entre o genótipo suscetível cv. Catuaí Amarelo IAC 64 e a fonte de resistência Híbrido de Timor UFV 443-03. Para ambos os inóculos, a cv. Catuaí Amarelo IAC 64 foi suscetível, enquanto o Híbrido de Timor UFV 443-03, a planta representante da geração F 1 e as plantas do RC R foram resistentes. As plantas F 2 , quando inoculadas com a raça II, apresentaram dois padrões de segregação signifi cativos: 15:1 e 61:3. A herança da resistência foi confi rmada pela inoculação das plantas do RC S , que segregaram na proporção de 3:1, padrão esperado para herança condicionada por dois genes. A hipótese de segregação 7:1 para três genes foi rejeitada. Resultados semelhantes foram obtidos para o patótipo 001. Dois genes dominantes e independentes conferem a resistência genética do Híbrido de Timor UFV 443-03 à raça II e ao patótipo 001 de H. vastatrix.Item Modelos de alerta para o controle da ferrugem-do-cafeeiro em lavouras com alta carga pendente(Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Embrapa, 2009-03) Meira, Carlos Alberto Alves; Rodrigues, Luiz Henrique Antunes; Moraes, Sérgio Almeida deO objetivo deste trabalho foi desenvolver árvores de decisão como modelos de alerta da ferrugem-do- cafeeiro em lavouras de café (Coffea arabica L.) com alta carga pendente de frutos. Dados de incidência mensal da doença no campo coletados durante oito anos foram transformados em valores binários considerando limites de 5 e 10 pontos percentuais na taxa de infecção. Foi gerado um modelo para cada taxa de infecção binária a partir de dados meteorológicos e do espaçamento entre plantas. O alerta é indicado quando a taxa de infecção, prevista para o prazo de um mês, atingir ou ultrapassar o respectivo limite. A acurácia do modelo para o limite de 5 pontos percentuais foi de 81%, por validação cruzada, chegando até 89% segundo estimativa otimista. Esse modelo apresentou bons resultados para outras medidas de avaliação importantes, como sensitividade (80%), especifi cidade (83%) e confi abilidades positiva (79%) e negativa (84%). O modelo para o limite de 10 pontos percentuais teve acurácia de 79%, e não apresentou o mesmo equilíbrio entre as demais medidas. Em conjunto, esses modelos podem auxiliar na tomada de decisão referente ao controle da ferrugem-do-cafeeiro no campo. A indução de árvores de decisão é alternativa viável às técnicas convencionais de modelagem e facilita a compreensão dos modelos.Item Marcadores moleculares derivados de sequências expressas do genoma café potencialmente envolvidas na resistência à ferrugem(Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Embrapa, 2011-08) Alvarenga, Samuel Mazzinghy; Caixeta, Eveline Teixeira; Hufnagel, Bárbara; Thiebaut, Flávia; Maciel‑Zambolim, Eunize; Zambolim, Laércio; Sakiyama, Ney SussumuO objetivo deste trabalho foi identificar marcadores moleculares relacionados à resistência do cafeeiro (Coffea arabica) à ferrugem (Hemileia vastatrix). Foram identificadas sequências de DNA potencialmente envolvidas na resistência do cafeeiro a doenças, por meio de análise “in silico”, a partir das informações geradas pelo Projeto Brasileiro do Genoma Café. A partir das sequências mineradas, foram desenhados 59 pares de iniciadores para amplificá‐las. Os 59 iniciadores foram testados em 12 cafeeiros resistentes e 12 susceptíveis a H. vastatrix. Vinte e sete iniciadores resultaram em bandas únicas e bem definidas, enquanto um deles amplificou fragmento de DNA em todos os cafeeiros resistentes, mas não nos suscetíveis. Esse marcador molecular polimórfico amplificou uma região do DNA que corresponde a uma janela aberta de leitura parcial do genoma de C. arabica que codifica uma proteína de resistência a doenças. O marcador CARF 005 é capaz de diferenciar os cafeeiros analisados em resistentes e susceptíveis a H. vastatrix.Item Artificial neural networks compared with Bayesian generalized linear regression for leaf rust resistance prediction in Arabica coffee(Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Embrapa, 2017-03) Silva, Gabi Nunes; Nascimento, Moysés; Sant’Anna, Isabela de Castro; Cruz, Cosme Damião; Caixeta, Eveline Teixeira; Carneiro, Pedro Crescêncio Souza; Rosado, Renato Domiciano Silva; Pestana, Kátia Nogueira; Almeida, Dênia Pires de; Oliveira, Marciane da SilvaThe objective of this work was to evaluate the use of artificial neural networks in comparison with Bayesian generalized linear regression to predict leaf rust resistance in Arabica coffee (Coffea arabica). This study used 245 individuals of a F 2 population derived from the self-fertilization of the F 1 H511-1 hybrid, resulting from a crossing between the susceptible cultivar Catuaí Amarelo IAC 64 (UFV 2148-57) and the resistant parent Híbrido de Timor (UFV 443-03). The 245 individuals were genotyped with 137 markers. Artificial neural networks and Bayesian generalized linear regression analyses were performed. The artificial neural networks were able to identify four important markers belonging to linkage groups that have been recently mapped, while the Bayesian generalized model identified only two markers belonging to these groups. Lower prediction error rates (1.60%) were observed for predicting leaf rust resistance in Arabica coffee when artificial neural networks were used instead of Bayesian generalized linear regression (2.4%). The results showed that artificial neural networks are a promising approach for predicting leaf rust resistance in Arabica coffee.