Submitted by Elizabete Silva (elizabete.silva@ufes.br) on 2015-02-25T19:13:48Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertacao.Debora Ferreira Melo.pdf: 1935016 bytes, checksum: 325738396a5f5501e56174a33fbd9e5d (MD5) / Approved for entry into archive by Elizabete Silva (elizabete.silva@ufes.br) on 2015-02-26T19:14:15Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertacao.Debora Ferreira Melo.pdf: 1935016 bytes, checksum: 325738396a5f5501e56174a33fbd9e5d (MD5) / Made available in DSpace on 2015-02-26T19:14:15Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertacao.Debora Ferreira Melo.pdf: 1935016 bytes, checksum: 325738396a5f5501e56174a33fbd9e5d (MD5) Previous issue date: 2014 / A broca-pequena-do-fruto, Neoleucinodes elegantalis (Guenée) (Lepidoptera: Crambidae) é uma praga de grande importância na cultura do tomateiro. Desta forma, métodos de manejo que auxiliem no controle dessa praga e que reduzam a aplicação de agrotóxicos devem ser estudados. O objetivo do presente trabalho foi avaliar métodos alternativos de manejo da broca-pequena-do-fruto, como: o controle biológico, através da utilização de parasitoides do gênero Trichogramma e nematoides entompatogênicos (Heterorhabditis indica e Sterneneima carpocapsae); o controle físico, por meio do ensacamento de cachos de tomate com o tecido-não-tecido (TNT); e o controle químico através do estudo da atividade inseticida de plantas como a pimenta, o fumo, o alho e a mamona nas fases embrionárias, larval, pupal e adulta. Desta forma, por meio das análises foi possível verificar que a espécie e/ou linhagem de Trichogramma que mais se destacou foi T. galloi (Tg1) com características biológicas favoráveis ao manejo de N. elegantalis. Para os nematoides entomopatogênicos, S. carpocapsae, foi o mais efetivo, causando uma mortalidade de 82,93% a uma concentração de 65 juvenis infectivos por pré-pupa da broca-pequena-do-fruto. Através do ensacamento dos frutos, foi possível verificar a redução na oviposição da praga em frutos do tomateiro para quase zero com sacolas de TNT com fundo fechado, não ocorrendo alteração no peso, pH e graus brix do fruto, enquanto que no controle químico através de inseticidas botânicos foi possível verificar o destaque do extrato aquoso de fumo, reduzindo a oviposição, entrada e saída das lagartas nos frutos; causando mortalidade na fase embrionária, lagarta, pré-pupa e pupa da broca-pequena-do-fruto. / The small-fruit-borer, Neoleucinodes elegantalis (Guenée) (Lepidoptera: Crambidae), is considered a major pest in tomato. Thus, management methods that assist in controlling this pest and to reduce the application of pesticides should be studied. The objective of this study was to evaluate alternative management methods of the small-fruit-borer, such as biological control using parasitoids of the genus Trichogramma and entompatognics nematodes (Heterorhabditis indica and Sterneneima carpocapsae); physical control through bagging of bunches of tomatoes with TNT fabric and chemical control by studying the insecticidal activity of plants such as pepper, tobacco, garlic and castor in embryonic, larval, pupal and adult stages. Thus, throughout the analysis we found that the species and/or strain of Trichogramma what stood out was T. galloi (Tg1) with biological characteristics favorable to the management of N. elegantalis. For entomopathogenic nematodes, S. carpocapsae was most effective, causing a mortality rate of 82.93% at a concentration of 65 infective juveniles by pre-pupae of the small-fruit-borer. Through the bagging of fruits, was observed a reduction in oviposition pest in tomato fruits to almost zero with bags of TNT with closed bottom, there is no change in weight, pH and brix of the fruit, while the chemical control through botanical insecticides was possible to verify the highlight of the aqueous extract of tobacco, reducing oviposition, entry and exit of larvae in fruit, causing mortality in embryonic phase, larvae, pupa and pre-pupa of small-fruit-borer.

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2018-07-11T12:09:39Z No. of bitstreams: 1 textocompleto.pdf: 925551 bytes, checksum: 6e6a52bb70c4e45081687d495922f845 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-11T12:09:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 textocompleto.pdf: 925551 bytes, checksum: 6e6a52bb70c4e45081687d495922f845 (MD5) Previous issue date: 2018-02-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A seleção genômica (SG) foi proposta como uma forma de aumentar a eficiência e acelerar o melhoramento genético. A SG enfatiza a predição simultânea dos efeitos genéticos de milhares de marcadores dispersos em todo o genoma de um organismo. Algumas metodologias estatísticas têm sido utilizadas em SG para a predição do mérito genético, como por exemplo a Ridge Regression Best Linear Unbiased Prediction (RR- BLUP), Bayesian Lasso (BLASSO). Porém tais metodologias exigem algumas pressuposições a respeito dos dados tais como normalidade da distribuição dos valores fenotípicos. Além disto, a presença de fatores complicadores tais como epistasia e dominância atrapalham a utilização destes modelos, uma vez que exigem que tais efeitos sejam estabelecidos à priori pelo pesquisador. Visando contornar a não normalidade dos valores fenotípicos a literatura sugere o uso dos modelos lineares generalizados sob o enfoque bayesiano (BGLR). Outra alternativa são os modelos baseados em aprendizagem de máquina (AM), representados por metodologias tais como Redes Neurais (RNA), Árvores de Decisão (AD) e seus possíveis refinamentos (Bagging, Random Forest e Boosting) as quais podem incorporar a epistasia e a dominância no modelo além de não exigirem pressuposições quanto ao modelo e a distribuição dos valores fenotípicos. Diante disso, o objetivo deste trabalho foi utilizar AD e seus refinamentos Bagging, Random Forest e Boosting para predição da resistência a ferrugem alaranjada no café arábica. Além disso, AD e seus refinamentos foram utilizadas para identificar a importância dos marcadores relacionados a característica de interesse. Os resultados foram comparados com aqueles provenientes do GBLASSO (Lasso Bayesiano Generalizado) e RNA. Foram utilizados dados da resistência a ferrugem do café de 245 plantas derivadas do cruzamento do Híbrido de Timor e do Catuaí Amarelo, genotipados para 137 marcadores. A AD e seus refinamentos obtiveram resultados satisfatórios, visto que apresentaram valores iguais ou inferiores de Taxa de Erro Aparente comparados com aqueles obtidos pelo GBLASSO e RNA. Ademais, os refinamentos da AD demonstraram ser capazes de identificar marcadores importantes para característica de interesse, visto que dentre os 10 marcadores mais importantes analisados em cada metodologia, 3-4 marcadores estavam próximos a QTL’s relacionados a resistência a doença listados na literatura. Por fim, a AD e seus refinamentos mostraram um melhor desempenho em relação ao GBLASSO e a RNA quanto ao custo computacional. / Genomic selection (GS) has been proposed as a way to increase efficiency and accelerate genetic improvement. GS emphasizes the simultaneous prediction of the genetic effects of thousands of scattered markers throughout an organism's genome. Some statistical methodologies have been used in GS for the prediction of genetic merit, such as Ridge Regression Best Linear Unbiased Prediction (RR-BLUP), Bayesian Lasso (BLASSO). However such methodologies require some assumptions about the data such as normality of the distribution of phenotypic values. In addition, the presence of complicating factors such as epistasis and dominance hinder the use of these models, since they require that such effects be established a priori by the researcher. In order to avoid the non-normality of phenotypic values, the literature suggests the use of Bayesian Generalized Linear Regression (BGLR). Another alternative is the models based on machine learning, represented by methodologies such as Artificial Neural Networks (ANN), Decision Trees (DT) and their possible refinements such as Bagging, Random Forest and Boosting, which can incorporate epistasis and dominance in the model, besides not requiring assumptions about the model and the distribution of phenotypic values. The aim of this work was to use DT and its refinements Bagging, Random Forest and Boosting for prediction of resistance to orange rust in arabica coffee. In addition, DT and its refinements were used to identify the importance of markers related to the characteristic of interest. The results were compared with those from GBLASSO (Generalized Bayesian Lasso) and ANN. Data from the coffee rust resistance of 245 plants derived from the hybrid of the Timor Hybrid and the Yellow Catuaí, genotyped for 137 markers were used. The DT and its refinements obtained satisfactory results, since they presented equal or inferior values of Apparent Error Rate compared to those obtained by GBLASSO and RNA. In addition, DT refinements seem to be able to identify important markers for characteristic of interest, since among the 10 most important markers analyzed in each methodology, 3-4 markers were close to QTLs related to resistance to disease listed in the literature. Finally, the Decision Tree and its refinements showed a better performance in relation to the GBLASSO and RNA regarding computational cost.