RESUMO
The use of fungicides in the postharvest treatment of mangoes has been widespread due to the incidence of pathogens, but awareness of the health risks arising from their use has increased, driving the search for more sustainable treatments. This study aimed to evaluate the activity of antifungal treatment of seven essential oils (EO) against four fungi that cause postharvest diseases in mangoes and define the minimum inhibitory concentration (MIC) and chemical composition, analyzed by gas chromatography (GC-MS). The results showed that the EOs of oregano, rosemary pepper, cinnamon bark, and clove inhibited 100% of the mycelial growth of the studied pathogens, with MIC ranging from 250 to 2000 µL.L-1. The main compound found in oregano was carvacrol (69.1%); in rosemary and pepper oil, it was thymol (77.2%); cinnamaldehyde (85.1%) was the main constituent of cinnamon bark, and the eugenol (84.84%) in cloves. When evaluating the antifungal activity of these compounds, thymol and carvacrol showed greater inhibitory activity against fungi. Therefore, this study showed the great potential of oregano, clove, rosemary pepper, and cinnamon bark essential oil as alternative treatments to synthetic fungicides in controlling postharvest diseases in mangoes.
Assuntos
Cimenos , Fungicidas Industriais , Mangifera , Óleos Voláteis , Timol/farmacologia , Antifúngicos/farmacologia , Fungicidas Industriais/farmacologia , Óleos Voláteis/farmacologia , Óleos Voláteis/química , Fungos , Testes de Sensibilidade MicrobianaRESUMO
Risk assessment guidelines for the environmental release of microbial agents are performed in a tiered sequence which includes evaluation of exposure effects on non-target organisms. However, it becomes important to verify whether environmental risk assessment from temperate studies is applicable to tropical countries, as Brazil. Pseudomonas putida is a bacteria showing potential to be used for environmental applications as bioremediation and plant disease control. This study investigates the effects of this bacteria exposure on rodents and aquatic organisms (Daphnia similis) that are recommended to be used as non-target organism in environmental risk assessments. Also, the microbial activity in three different soils under P. putida exposure was evaluated. Rats did not show clinical alterations, although the agent was recovered 16h after the exposure in lung homogenates. The bacteria did not reduce significantly the reproduction and survival of D. similis. The soil enzymatic activities presented fluctuating values after inoculation with bacteria. The measurement of perturbations in soil biochemical characteristics is presented as an alternative way of monitoring the overall effects of the microbial agent to be introduced even in first stage (Tier I) of the risk assessment in tropical ecosystems.
Assuntos
Exposição Ambiental/análise , Pseudomonas putida/patogenicidade , Animais , Biodegradação Ambiental , Daphnia/microbiologia , Exposição Ambiental/efeitos adversos , Feminino , Masculino , Ratos , Ratos Wistar , Medição de Risco , Microbiologia do Solo , Testes de Toxicidade , Clima Tropical , Microbiologia da ÁguaRESUMO
The development of models that allow forecasting yield tendencies is important to all sectors of the citrus industry. This work evaluated the influence of meteorological variables in different phases of the crop cycle in order to propose empirical models to estimate the number of fruits per plant (NFP) of 'Valencia' and 'Hamlin' sweet oranges. NFP sampling data from the citrus juice industry of the State of São Paulo, on the total of 15 harvests (1990/91 to 2004/05), classified into three age classes, and meteorological data of maximum and minimum air temperature and rainfall of Limeira, SP, Brazil, were utilized. Correlation coefficients were initially computed between the number of fruits per plant and each meteorological variable used for water balance and variables related to air temperature, in different periods. Linear multiple regression models were fit to describe the empirical relationship between NFP and the subsets of agrometeorological predictors that presented higher correlations in different phases of the crop cycle. The meteorological conditions during the phases of vegetative summer flush, pre-flowering, flowering and beginning of fruit growth influenced the number of fruits per plant. The proposed models presented adequate goodness-of-fit with determination coefficients varying from 0.72 to 0.87.
O desenvolvimento de modelos para previsões de tendências de produtividade é de grande importância para todos os elos da cadeia produtiva de citros. Buscou-se avaliar a influência de variáveis meteorológicas, em diferentes fases do ciclo da cultura, para propor modelos empíricos para estimação do número de frutos por planta em laranjeira 'Valência' e laranjeira 'Hamlin'. Utilizaram-se dados amostrais, provenientes da indústria de suco paulista, de número de frutos por planta (NFP), em três classes de idade, referentes aos valores estimados anuais de produtividade, no total de 15 safras (1990/91 a 2004/05), e dados meteorológicos (temperatura do ar e precipitação pluvial) para o município de Limeira, SP, Brasil. Foram determinados os coeficientes de correlação linear entre NFP e variáveis meteorológicas componentes do balanço hídrico e temperatura, em diferentes períodos. Modelos de regressão linear múltipla foram ajustados para os subconjuntos de variáveis meteorológicas que apresentaram as maiores correlações significativas com o NFP em diferentes fases do ciclo da cultura. As condições meteorológicas durante as fases de crescimento vegetativo de verão, pré-florescimento, florescimento e início de crescimento dos frutos influenciaram a produção de frutos por planta. Os modelos apresentaram boa qualidade de ajuste, com coeficiente de determinação variando de 0,72 a 0,87.
RESUMO
The development of models that allow forecasting yield tendencies is important to all sectors of the citrus industry. This work evaluated the influence of meteorological variables in different phases of the crop cycle in order to propose empirical models to estimate the number of fruits per plant (NFP) of 'Valencia' and 'Hamlin' sweet oranges. NFP sampling data from the citrus juice industry of the State of São Paulo, on the total of 15 harvests (1990/91 to 2004/05), classified into three age classes, and meteorological data of maximum and minimum air temperature and rainfall of Limeira, SP, Brazil, were utilized. Correlation coefficients were initially computed between the number of fruits per plant and each meteorological variable used for water balance and variables related to air temperature, in different periods. Linear multiple regression models were fit to describe the empirical relationship between NFP and the subsets of agrometeorological predictors that presented higher correlations in different phases of the crop cycle. The meteorological conditions during the phases of vegetative summer flush, pre-flowering, flowering and beginning of fruit growth influenced the number of fruits per plant. The proposed models presented adequate goodness-of-fit with determination coefficients varying from 0.72 to 0.87.
O desenvolvimento de modelos para previsões de tendências de produtividade é de grande importância para todos os elos da cadeia produtiva de citros. Buscou-se avaliar a influência de variáveis meteorológicas, em diferentes fases do ciclo da cultura, para propor modelos empíricos para estimação do número de frutos por planta em laranjeira 'Valência' e laranjeira 'Hamlin'. Utilizaram-se dados amostrais, provenientes da indústria de suco paulista, de número de frutos por planta (NFP), em três classes de idade, referentes aos valores estimados anuais de produtividade, no total de 15 safras (1990/91 a 2004/05), e dados meteorológicos (temperatura do ar e precipitação pluvial) para o município de Limeira, SP, Brasil. Foram determinados os coeficientes de correlação linear entre NFP e variáveis meteorológicas componentes do balanço hídrico e temperatura, em diferentes períodos. Modelos de regressão linear múltipla foram ajustados para os subconjuntos de variáveis meteorológicas que apresentaram as maiores correlações significativas com o NFP em diferentes fases do ciclo da cultura. As condições meteorológicas durante as fases de crescimento vegetativo de verão, pré-florescimento, florescimento e início de crescimento dos frutos influenciaram a produção de frutos por planta. Os modelos apresentaram boa qualidade de ajuste, com coeficiente de determinação variando de 0,72 a 0,87.
RESUMO
One of the main risks associated to transgenic crops expressing Bacillus thuringiensis (Bt) toxins is the evolution of pest resistance. The adoption of Bt crops requires environmental risk assessment that includes resistance risk estimation, useful for definition of resistance management strategies aiming to delay resistance evolution. In this context, resistance risk is defined as the probability of the Bt toxin resistance allele frequency (RFreq) exceeding a critical value (CriticalFreq). Mathematical simulation models have been used to estimate (RFreq) over pest generations. In 1998, Caprio developed a deterministic simulation model with few parameters that can be used to obtain RFreq point estimates from point information about model parameters and decision variables involved in that process. In this work, the resistance risk was estimated using Caprio´s model, by incorporating uncertainty to the resistance allele initial frequency (InitialFreq). The main objective was to evaluate the influence of different probability distribution functions on the risk estimates. The simulation results showed that the influence of InitialFreq input distributions on the risk estimates changes along pest generations. The risk estimates considering input Normal distribution for InitialFreq are similar to those ones obtained considering Triangular distribution if their variances are equal. The use of Uniform distribution instead the Normal or Triangular due to the lack of information about InitialFreq leads to an overestimation of risk estimates for the initial generations and sub estimation for the generations after the one for which the critical frequency is achieved.
Um dos principais riscos associados às culturas inseticidas que expressam toxinas da bactéria Bacillus thuringiensis (Bt) é a evolução de resistência em pragas alvo. A adoção das culturas Bt requer avaliações prévias de impacto ambiental que incluem quantificação desse risco, informação útil para definição de estratégias de manejo para retardar o processo de evolução da resistência. O risco de resistência é definido como a probabilidade de a freqüência do alelo de resistência à toxina Bt (RFreq) na população da praga alvo ser superior a um valor crítico (CriticalFreq). Modelos matemáticos de simulação têm sido utilizados para estimar RFreq ao longo das gerações da praga. Em 1998, Caprio desenvolveu um modelo determinístico, com poucos parâmetros, que produz estimativas pontuais de RFreq a partir de informações também pontuais sobre os parâmetros e variáveis de decisão envolvidos no processo. Neste trabalho, o risco de resistência foi estimado utilizando o modelo de Caprio, incorporando-se incerteza ao parâmetro freqüência inicial do alelo de resistência (InitialFreq). Avaliou-se o efeito de diferentes distribuições de InitialFreq sobre as estimativas de risco. Observou-se que essas estimativas são afetadas pela distribuição de InitialFreq de modo diferenciado ao longo das gerações. As estimativas obtidas considerando a distribuição Normal são similares àquelas considerando a distribuição Triangular quando as referidas distribuições têm a mesma variância. O uso da distribuição Uniforme, em vez da Normal ou Triangular, leva à superestimação das estimativas de risco de resistência nas gerações iniciais e subestimação nas gerações subseqüentes àquela em que a CriticalFreq é atingida.
RESUMO
One of the main risks associated to transgenic crops expressing Bacillus thuringiensis (Bt) toxins is the evolution of pest resistance. The adoption of Bt crops requires environmental risk assessment that includes resistance risk estimation, useful for definition of resistance management strategies aiming to delay resistance evolution. In this context, resistance risk is defined as the probability of the Bt toxin resistance allele frequency (RFreq) exceeding a critical value (CriticalFreq). Mathematical simulation models have been used to estimate (RFreq) over pest generations. In 1998, Caprio developed a deterministic simulation model with few parameters that can be used to obtain RFreq point estimates from point information about model parameters and decision variables involved in that process. In this work, the resistance risk was estimated using Caprio´s model, by incorporating uncertainty to the resistance allele initial frequency (InitialFreq). The main objective was to evaluate the influence of different probability distribution functions on the risk estimates. The simulation results showed that the influence of InitialFreq input distributions on the risk estimates changes along pest generations. The risk estimates considering input Normal distribution for InitialFreq are similar to those ones obtained considering Triangular distribution if their variances are equal. The use of Uniform distribution instead the Normal or Triangular due to the lack of information about InitialFreq leads to an overestimation of risk estimates for the initial generations and sub estimation for the generations after the one for which the critical frequency is achieved.
Um dos principais riscos associados às culturas inseticidas que expressam toxinas da bactéria Bacillus thuringiensis (Bt) é a evolução de resistência em pragas alvo. A adoção das culturas Bt requer avaliações prévias de impacto ambiental que incluem quantificação desse risco, informação útil para definição de estratégias de manejo para retardar o processo de evolução da resistência. O risco de resistência é definido como a probabilidade de a freqüência do alelo de resistência à toxina Bt (RFreq) na população da praga alvo ser superior a um valor crítico (CriticalFreq). Modelos matemáticos de simulação têm sido utilizados para estimar RFreq ao longo das gerações da praga. Em 1998, Caprio desenvolveu um modelo determinístico, com poucos parâmetros, que produz estimativas pontuais de RFreq a partir de informações também pontuais sobre os parâmetros e variáveis de decisão envolvidos no processo. Neste trabalho, o risco de resistência foi estimado utilizando o modelo de Caprio, incorporando-se incerteza ao parâmetro freqüência inicial do alelo de resistência (InitialFreq). Avaliou-se o efeito de diferentes distribuições de InitialFreq sobre as estimativas de risco. Observou-se que essas estimativas são afetadas pela distribuição de InitialFreq de modo diferenciado ao longo das gerações. As estimativas obtidas considerando a distribuição Normal são similares àquelas considerando a distribuição Triangular quando as referidas distribuições têm a mesma variância. O uso da distribuição Uniforme, em vez da Normal ou Triangular, leva à superestimação das estimativas de risco de resistência nas gerações iniciais e subestimação nas gerações subseqüentes àquela em que a CriticalFreq é atingida.