249 resultados para Fungi in agriculture


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Pós-graduação em Agronomia (Proteção de Plantas) - FCA

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Agronomia (Proteção de Plantas) - FCA

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Pós-graduação em Agronomia (Genética e Melhoramento de Plantas) - FCAV

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Estudos sobre a ecologia de organismos envolvidos no processo de produção são necessários para o desenvolvimento de uma agricultura sustentável, e hoje, a sustentabilidade está intimamente ligada à rentabilidade de produção. Objetivou-se com este trabalho verificar a ocorrência de fungos micorrízicos arbusculares em plantas daninhas de lavouras brasileiras e avaliar o potencial de solubilização de fosfato inorgânico da microbiota associada. 36 espécies de plantas daninhas foram avaliadas quanto à ocorrência de micorrizas, e 11 foram selecionadas para avaliação do potencial de solubilização total e relativa de fosfato. Todas as espécies apresentaram colonização por micorrizas, inclusive um exemplar da família Brassicaceae, geralmente enquadrada como não micorrizada. Na maioria das espécies, os tipos morfológicos de arbúsculos e enovelados de hifas foram observados, sendo os enovelados mais comuns entre as gramíneas. Fungos endofíticos do tipo dark septate foram visualizados na maioria das plantas. As plantas daninhas apresentaram distintos potenciais de solubilização de P na rizosfera. Amaranthus retroflexus, Bidens pilosa e Leonotis nepetaefolia apresentaram elevados valores de solubilização relativa de fosfato. Este é o primeiro relato de micorrizas e da atividade de solubilização de fosfato em plantas daninhas no Brasil.

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Esse estudo apresenta os resultados obtidos quando da inoculação de Trychophyton mentagrophytes na bolsa jugal do hamster, local imunologicamente privilegiado. Foram utilizados 42 animais: 21 inoculados com 10(6) fungos na bolsa jugal (grupo 1) e, 21 inicialmente inoculados com 10(6) fungos no coxim plantar e, 15 dias após, na bolsa jugal com a mesma quantidade fúngica (grupo 2). Os animais foram sacrificados às 20 h, 3, 7, 14, 30, 60 e 120 dias; foram coletadas amostras da bolsa jugal inoculada, e das patas submetidas ao teste do coxim plantar (TCP). Independente do grupo e do tempo de evolução da infecção, os animais não desenvolveram hipersensibilidade tardia avaliada através do TCP. A pré-inoculação de fungos no coxim plantar não alterou a morfologia das lesões induzidas na bolsa jugal. Assim, nos animais do grupo 1 e grupo 2, a introdução do fungo na bolsa jugal, resultou em lesão focal, constituída por infiltrado inflamatório agudo estéril, com formação de abscesso, que evoluiu para reação macrofágica e, posteriormente, para a resolução mesmo na ausência de resposta imune detectável pelo TCP. Nossos resultados indicam que, apesar do importante papel da resposta imune na regressão espontânea da dermatofitose, outros fatores são, também, parte integral da defesa contra esta infecção fúngica.

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The accurate identification of the nitrogen content in plants is extremely important since it involves economic aspects and environmental impacts, Several experimental tests have been carried out to obtain characteristics and parameters associated with the health of plants and its growing. The nitrogen content identification in plants involves a lot of non-linear parameters and complexes mathematical models. This paper describes a novel approach for identification of nitrogen content thought SPAD index using artificial neural networks (ANN). The network acts as identifier of relationships among, crop varieties, fertilizer treatments, type of leaf and nitrogen content in the plants (target). So, nitrogen content can be generalized and estimated and from an input parameter set. This approach can form the basis for development of an accurate real time system to predict nitrogen content in plants.