Title:	Método para identificação dos agentes causais da ramulose e antracnose em algodoeiro pela tecnologia de imagens químicas.
Authors:	MEDEIROS, E. P. de AIRES, P. S. R. GAMBARRA NETO, F. F. JESUS, H. I. de COUTINHO, W. M. ARAUJO, A. E. de SILVA, G. F. da GOMES, J. P.
Affiliation:	EVERALDO PAULO DE MEDEIROS, CNPA; PRISCILA SIMONE RIBEIRO AIRES; FRANCISCO FERNANDES GAMBARRA NETO; HANNA IBIAPINA DE JESUS; WIRTON MACEDO COUTINHO, CNPA; ALDERI EMIDIO DE ARAUJO, CNPA; GILVAN FERREIRA DA SILVA, CPAA; JOSIVANDA PALMEIRA GOMES.
Date Issued:	2020
Citation:	Campina Grande: Embrapa Algodão, 2020.
Pages:	23 p.
Description:	Um novo método foi desenvolvido para diferenciação de forma precisa e rápida dos fungos que causam a antracnose (Colletotrichum gossypii - CG) e ramulose (Colletotrichum gossypii var. cephalosporioides - CGC) em algodoeiro, crescidos em meio de cultura e utilizando os conceitos da Tecnologia de Imagens Químicas (TIQ) na região do Infravermelho Próximo (NIR). Foram empregados cinco isolados de CG e 46 de CGC. Os diferentes isolados de CG e CGC foram cultivados em meio Czapek-agar com 12h de fotoperíodo durante 15 dias. As medidas espectrais foram realizadas entre 1000 nm a 2500 nm usando uma lente de 50 mm. Nessa região espectral foi realizada a atribuição de grupos químicos específicos característicos de CG e CGC. Um modelo de reconhecimento de padrão foi desenvolvido a partir do Algoritmo das Projeções Sucessivas combinando a Análise Discriminante Linear (APSLDA). As amostras foram separadas usando o algoritmo de seleção de amostras (Kennard-Stone) em três conjuntos com o número de amostras: 3, 1 e 1 para CG e 20, 8, 18 para CGC, totalizando 23 (teste), 9 (validação) e 19 (predição) que somam 51 amostras de isolados de CG e CGC. O modelo APS-LDA com atribuição de variáveis a grupos químicos funcionais forneceu resultados concordantes com o método de PCR-DNA sem evidenciar erros ou de outliers. Portanto, um novo procedimento baseado no conceito de TIQ-NIR usando o APS-LDA para identificação dos fungos CG e CGG é proposto. O novo método TIQ-NIR-APS-LDA para classificação dos patógenos CG e CGC diferencia-se por sua maior velocidade analítica, simplicidade de execução, menor custo e natureza não destrutiva.
Thesagro:	Algodão Fungo Antracnose
NAL Thesaurus:	Cotton Fungus physiology Anthracnose
Series/Report no.:	(Embrapa Algodão. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 103).
ISSN:	0103-0841
Type of Material:	Folhetos
Access:	openAccess
Appears in Collections:	Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento (CPAA)