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Desenvolvendo capacidade para fenotipagem de alto rendimento na genética e melhoramento de estresses complexos em soja

Processo: 23/00718-0
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de outubro de 2023 - 31 de março de 2025
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Agronomia - Fitotecnia
Convênio/Acordo: Purdue University
Proposta de Mobilidade: SPRINT - Projetos de pesquisa - Mobilidade
Pesquisador responsável:José Baldin Pinheiro
Beneficiário:José Baldin Pinheiro
Pesq. responsável no exterior: Katy Martin Rainey
Instituição no exterior: Purdue University, Estados Unidos
Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:21/05251-8 - Proposta de criação do Centro de Engenharia de Plasticultura, AP.PCPE
Assunto(s):Fenotipagem  Glycine max  Melhoramento genético vegetal 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Fenômica | Fenotipagem | Glycine max | Resistência a estresses | Resistência a percevejos | RGB imaging | Melhoramento de Plantas

Resumo

Os percevejos são uma das pragas de maior risco para a soja. Esses insetos se alimentam diretamente das vagens, afetando os grãos e, portanto, afetando seriamente a produção de sementes, a qualidade fisiológica e sanitária. Entre as espécies de pentatomídeos fitófagos de maior destaque estão Euschistus heros (Fabricius), Nezara viridula (Linnaeus) e Piezodorus guildinii (Westwood), esses três insetos compõem o chamado "complexo de percevejos" da soja. Nossa hipótese é que esses sintomas, juntamente com reduções na taxa de crescimento da cultura e outros indicadores de desenvolvimento, podem ser avaliados com imagens RGB de alta resolução usando UAS. Acreditamos que, uma vez estabelecida, a fenotipagem de alto rendimento da resistência a insetos fornecerá fenótipos quantitativos de vários ambientes. Em combinação com dados genômicos, novos loci que controlam a resistência podem ser identificados, ou insights podem ser fornecidos para loci existentes, e/ou equações de predição genômica que incorporam curvas de crescimento podem ser desenvolvidas. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
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