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metadata.dc.type: Dissertação
Title: ASPECTOS EPIDEMIOLÓGICOS DE Sclerotinia sclerotiorum NA CULTURA DA SOJA E OTIMIZAÇÃO DE MÉTODO DE DETECÇÃO DE ASCÓPOROS VIA PCR EM TEMPO REAL
metadata.dc.creator: Souza, Eide
metadata.dc.contributor.advisor1: Geraldine, Alaerson
metadata.dc.contributor.advisor-co1: Sperandio, Eugenio
metadata.dc.contributor.advisor-co2: Castro, Leonardo
metadata.dc.contributor.referee1: Lobo, Murillo
metadata.dc.contributor.referee2: Silva, Fernando
metadata.dc.description.resumo: A doença mofo branco (Sclerotinia sclerotiorum) encontra-se presente na maioria das regiões produtoras de soja do Brasil. Por se tratar de uma doença de difícil controle devido a suas estruturas de resistência, aliado ao fato da ausência de cultivares resistentes e fungicidas que atuem diretamente no controle dos escleródios no solo, o uso de modelos ou sistemas de previsão de doenças para S. sclerotiorum auxiliam na determinação do risco de ocorrência da doença. O patógeno possui quatro tipos de propágulos: escleródios, apotécios e ascósporos, pétalas infectadas (os ascosporos atingem a flor, a mesma é abortada e cai em um tecido sadio da planta, einicia a infecção da doença) e hifas infecciosas. Porém, a principal via de infecção é pelos ascósporos nos tecidos florais, que ocorre depois da formação do apotécio, onde os ascosporos são ejetados e atingem a flor da cultura. Este trabalho fornece informações e um banco de dados para complementar e auxiliar em modelos de previsão de ocorrência da doença mofo-brando. Assim, no primeiro capítulo, foi realizado o estudo do desenvolvimento de epidemias de S. sclerotiorum na cultura da soja. Cinquenta e duas epidemias foram estudadas e representaram uma grande variação nas curvas de progresso da doença. As epidemias foram analisadas por diferentes técnicas estatísticas e foram separadas de acordo com a similaridade utilizando o método UPGMA (Unweighted Pair Group Method using Arithmetic averages) e distância euclidiana no desenvolvimento da doença em três grupos (A, B e C). O grupo A é composto por epidemias de lento estabelecimento e com baixa taxa de desenvolvimento, ocasionando em epidemias com baixa incidência e severidade da doença. Enquanto o grupo B e C, é composto por epidemias de incidência e severidade intermediária e alta, respectivamente. Considerando a importância do estudo do patógeno em populações e necessidade de detecção rápida e eficiente de ascósporos de S. sclerotiorum, no campo no segundo capitulo foi avaliado três métodos de extração de DNA de ascósporos de S. sclerotiorum para otimização da detecção via PCR (Polymerase Chain Reaction) quantitativa (qPCR). A curva padrão foi determinada a partir de amostras de ascósporos coletadas no laboratório. O método de extração de Kurtgma & Fell (1998) e Reader & Broda(1985) foi o mais eficiente na extração de DNA de Sclerotinia sclerotiorum a partir de ascósporos. A otimização da detecção e quantificação de ascósporos por meio da qPCR são práticas úteis para detecção precoce e orientar medidas preventivas e no manejo do mofo branco da soja, além de auxiliar no desenvolvimento modelos de previsão de doença.
Abstract: The white mold disease (Sclerotinia sclerotiorum) is present in most of the soy producing regions of Brazil. It is a disease that is difficult to control due to its resistance structures, and as there are no resistant varieties and fungicides that act directly in the control of sclerotia in the soil, models or systems for predicting diseases for S. sclerotiorum help to determine the risk of the occurrence of disease. The pathogen has 4 types of propagules: sclerotia, apothecium and ascospores, infected petals and infectious hyphae. However, the main route of infection is by ascospores in floral tissues. In the first chapter, the study of the development of S. sclerotiorum epidemics in soybean was carried out. Fifty-two epidemics were studied and represented a wide variation in disease progress curves. Epidemics were analyzed using different statistical techniques and were separated according to the similarity in the development of the disease in three groups (A, B and C). Group A is composed of epidemics of slow establishment and with a low rate of development, causing epidemics with low incidence and severity of the disease. While group B and C, it is composed of intermediate and high epidemics, respectively. Considering the importance of studying the pathogen in the population and the fast and efficient detection of S. sclerotiorum ascospores in the field in the second chapter, three methods of DNA extraction from S. sclerotiorum ascospores were evaluated to optimize detection via PCR (Polymerase Chain Reaction) quantitative (qPCR). Ascospores were obtained with the aid of an automatic spore collector (Burkard) in the 2016/17 harvest in a commercial soybean crop infested with S. sclerotiorum sclerotia. For the choice and optimization of the methodology, the DNA of each sample was extracted and its quantity was measured via qPCR. The standard curve was determined from samples of ascospores collected in the laboratory. The Kurtgma & Fell (1998) and Reader & Broda (1985) extraction method was the most efficient in extracting DNA from Sclerotinia sclerotiorum from ascospores. Optimizing the detection and quantification of ascospores using qPCR are useful practices to guide preventive measures and the management of white soybean mold, as well as assist in the development of disease prediction models.
Keywords: Epidemias. Mofo-branco. Burkard. qPCR
epidemics, white mold, burkard, qPCR
metadata.dc.subject.cnpq: CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::FITOSSANIDADE::FITOPATOLOGIA
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Instituto Federal Goiano
metadata.dc.publisher.initials: IF Goiano
metadata.dc.publisher.department: Campus Rio Verde
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Ciências Agrárias – Agronomia
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
metadata.dc.rights.uri: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/br/
URI: https://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/1501
Issue Date: 26-Oct-2020
Appears in Collections:Mestrado em Ciências Agrárias - Agronomia

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