Ocorrência de antracnose em plântulas de pessegueiro-bravo (Prunus sellowii).

Resumo

Utilização de meio de aveia para estimular a produção de conídios de Botrytis cinerea.

Resumo

Ocorrência de tombamento de plântula de bracatinga (Mimosa scabrella Bentham) causado por Rhizoctonia sp.

Resumo

Uso de extrato aquoso e óleo de eucaliptos no controle de fungos fitopatogênicos in vitro.

Resumo

Adaptabilidade e estabilidade produtiva de linhagens de soja na Macrorregião sojícola 3, Brasil.

O objetivo deste trabalho foi avaliar a adaptabilidade e estabilidade de 25 genótipos de soja (21 linhagens experimentais e 4 cultivares testemunhas), de ciclo precoce, avaliados em oito locais dentro da Macrorregião sojícola 3 (301, 302, 303 e 304), na safra 2010/2011. Para isso, utilizou-se a análise AMMI (modelo de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa), aplicada a dados de rendimento de grãos de ensaios delineados em blocos casualizados, com quatro repetições. Todos os sete eixos principais da análise (IPCAs) estiveram relacionados ao padrão da interação de genótipos com ambientes (GxA), segundo a significância das respectivas somas de quadrados. Com isso, não houve descarte de ruído adicional, além daquele associado ao erro experimental médio, no ajuste das médias de tratamentos (genótipos) e das estimativas de interação GxA. As linhagens G20, G8, G21 e as testemunha G23 e G24 foram as mais estáveis e com boas médias de produtividade (adaptabilidade geral). O ambiente A2 (Rio Verde) foi o mais favorável à manifestação da produtividade dos genótipos, e o ambiente A6 (Itumbiara), aquele com as piores produtividades

Agentes etiológicos de doenças identificados, em diversas espécies vegetais, na clínica fitopatológica da EBDA.

As doenças constituem um fator de risco importante na agricultura, visto que ocasionam grandes prejuízos, comprometendo a produção e a produtividade. Estima-se que são responsáveis por perdas anuais de produção de 15 a 20%, podendo algumas atingir cerca de 100%. Entretanto, um problema enfrentado na área agrícola, diz respeito à diagnose dessas doenças, o que implica na necessidade de recorrer a especialistas, para evitar a adoção de medidas de controle inadequadas, notadamente, quando envolve o uso de agrotóxicos. Nesse contexto, a Clínica Fitopatológica da EBDA foi criada, como um serviço do Laboratório de Fitopatologia, para atender a agricultores, órgãos públicos de âmbito federal, estadual e municipal, extensionistas e pesquisadores, no que se refere às análises de materiais vegetais, inclusive sementes, visando à diagnose de doenças em plantas de interesse tanto econômico como particular. Ressalta-se que essa atividade contribui para o desenvolvimento de pesquisas, além de ser uma fonte sobre a ocorrência, a frequência e a distribuição espacial de doenças. De acordo com o exposto, o presente trabalho apresenta os agentes etiológicos identificados em diversas espécies vegetais, na Clínica Fitopatológica da EBDA.PDF. 089

Relevance of additive and non-additive genetic relatedness for genomic prediction in rice population under recurrent selection breeding

In genomic recurrent selection programs of self-pollinated crops, additive genetic effects (breeding values) are effectively relevant for selection of superior progenies as new parents. However, considering additive and nonadditive genetic effects can improve the prediction of genome-enhanced breeding values (GEBV) of progenies, for quantitative traits. In this study, we assessed the magnitude of additive and nonadditive genetic variances for eight key traits in a rice population under recurrent selection, using marker-based relationship matrices. We then assessed the goodness-to-fit, bias, stability and accuracy of prediction for breeding values and total (additive plus nonadditive) genetic values, in five genomic best linear unbiased prediction (GBLUP) models, ignoring or not nonadditive genetic effects. The models were compared using 6174 single nucleotide polymorphisms (SNP) markers from 174 S1:3 progenies evaluated in field yield trial. We found dominance effects accounting for a substantial proportion of the total genetic variance for the key traits in rice, especially for days to flowering. In average of the traits, the component of variance additive, dominance, and epistatic contributed to about 34%, 14% and 9% for phenotypic variance. Additive genomic models, ignoring nonadditive genetic effects, showed better fit to the data and lower bias, in addition to greater stability and accuracy for predict GEBV of progenies. These results improve our understanding of the genetic architecture of the key traits in rice, evaluated in early-generation testing. Clearly, this study highlighted the advantages of additive models using genome-wide information, for genomic prediction applied to recurrent selection in a self-pollinated crop