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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorMEDEIROS, E. P. de
dc.contributor.authorAIRES, P. S. R.
dc.contributor.authorGAMBARRA NETO, F. F.
dc.contributor.authorJESUS, H. I. de
dc.contributor.authorCOUTINHO, W. M.
dc.contributor.authorARAUJO, A. E. de
dc.contributor.authorSILVA, G. F. da
dc.contributor.authorGOMES, J. P.
dc.date.accessioned2021-12-10T15:02:04Z-
dc.date.available2021-12-10T15:02:04Z-
dc.date.created2021-12-09
dc.date.issued2020
dc.identifier.citationCampina Grande: Embrapa Algodão, 2020.
dc.identifier.issn0103-0841
dc.identifier.urihttp://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1137371-
dc.descriptionUm 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.
dc.language.isopor
dc.relation.ispartofseries(Embrapa Algodão. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 103).
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.titleMétodo para identificação dos agentes causais da ramulose e antracnose em algodoeiro pela tecnologia de imagens químicas.
dc.typeFolhetos
dc.subject.thesagroAlgodão
dc.subject.thesagroFungo
dc.subject.thesagroAntracnose
dc.subject.nalthesaurusCotton
dc.subject.nalthesaurusFungus physiology
dc.subject.nalthesaurusAnthracnose
dc.format.extent223 p.
riaa.ainfo.id1137371
riaa.ainfo.lastupdate2021-12-10
dc.contributor.institutionEVERALDO 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.
Aparece nas coleções:Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento (CPAA)

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