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Enregistrement W2747278364 · doi:10.11606/d.11.2017.tde-16082017-135321

Análise integrada das variáveis virulência e produção de conídios na seleção de fungos entomopatogênicos para o desenvolvimento de biopesticidas

2017· dissertation· pt· W2747278364 sur OpenAlexaff
Giovani Marcio Coura Júnior

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languept
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEntomopathogenic Microorganisms in Pest Control
Établissements canadiensAdidas (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHorticultureBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

\n Os fungos entomopatogênicos do gênero Metarhizium e Beauveria compreendem um importante grupo de patógenos de artrópodes-praga. A seleção de isolados de fungos promissores é a primeira e uma das mais importantes etapas no desenvolvimento de um biopesticida, pois alguns isolados podem apresentar alta virulência e não necessariamente boa produção em substrato e vice-versa, sendo interessante a combinação desses dois parâmetros para a viabilidade comercial de um produto. A dificuldade de criação ou manutenção de algumas espécies de pragas em laboratório é um limitante para a condução de testes de virulência, tornando-se interessante a utilização de espécies modelo, de fácil criação, nas etapas preliminares de seleção. Nesse sentido, este estudo objetivou selecionar isolados com alta produção de conídios e virulência, comparando a eficiência de controle de M. anisopliae e B. bassiana às pragas alvo Mahanarva fimbriolata e Bemisia tabaci Biótipo B, respectivamente, com a mortalidade em Tenebrio molitor. Inicialmente, foram selecionados 50 isolados a partir de 100 isolados de cada gênero, baseado em avaliações visuais do crescimento e esporulação em meio de cultivo em placas de Petri. Estes isolados selecionados foram cultivados em arroz parboilizado para quantificação do rendimento produtivo de conídios. Os 25 isolados mais produtivos de cada espécie de fungo foram utilizados nos bioensaios com T. molitor. Posteriormente, os cinco isolados que causaram maior e menor mortalidade de cada gênero, foram utilizados nos bioensaios com as respectivas pragas-alvo. A variação no rendimento de conídios de Beauveria spp., foi de 0,3 a 7,7 x 109 conídios.grama de arroz-1 e de Metarhizium spp. foi de 0,1 a 2,5 x 109 conídios.grama de arroz-1. A mortalidade confirmada de larvas de T. molitor por Beauveria spp., variou de 5,5 a 96,4% e por M. anisopliae variou de 29,1 a 89,1%. Alguns isolados causaram mortalidade elevada tanto no inseto modelo quanto na praga-alvo, porém, não foi verificada uma relação entre a virulência para as duas espécies. Da mesma forma, não foi observada associação entre os parâmetros produção de conídios e virulência. O isolado ESALQ 4958 de B. bassiana se destacou nos dois bioensaios apresentando mortalidades elevadas de ninfas de B. tabaci Biótipo B. Nos bioensaios utilizando ninfas de M. fimbriolata, ESALQ 1641 foi o isolado que apresentou os maiores percentuais de mortalidade nos dois bioensaios. Analisando conjuntamente as variáveis produção de conídios e virulência a T. molitor e a espécie alvo, os isolados ESALQ 540 (B. bassiana) e ESALQ 1116 (M. anisopliae) se destacaram por apresentarem valores elevados para todas as variáveis de interesse. Os resultados reforçam a necessidade de uma análise conjunta destas variáveis com um peso diferenciado para cada variável na seleção de isolados para utilização em produtos microbianos para o controle de pragas.\n

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0040,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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