Autoria: 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.

Resumo: 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.

Ano de publicação: 2020

Tipo de publicação: Folhetos

Unidade: Embrapa Algodão

Palavras-chave: Algodão, Anthracnose, Antracnose, Cotton, Fungo, Fungus physiology