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Titre: Modelling propagule effects in bean white mould epidemics
Autre(s) titre(s): Modelagem do efeito dos propágulos em epidemias de mofo-branco do feijoeiro
Auteur(s): Geraldine, Alaerson Maia
Orientador(es):: Café Filho, Adalberto Corrêa
Coorientador(es):: Savary, Serge
Assunto:: Feijão - doenças e pragas
Mofo (Botânica)
Plantas - doenças e pragas
Infecção - fungos
Date de publication: 5-fév-2016
Référence bibliographique: GERALDINE, Alaerson Maia. Modelling propagule effects in bean white mould epidemics. 2015. xviii, 160 f., il. Tese (Doutorado em Fitopatologia)—Universidade de Brasília, Brasília, 2015.
Résumé: Apesar do grande número de estudos sobre doenças causadas por Sclerotiniasclerotiorum, os processos componentes do ciclo das doenças nos diferentes hospedeiros são quase sempre estudados independentemente. O ciclo das doenças causadas por Sclerotiniaé bastante complexo, e pode ser dividido em quatro fases, correspondendo a estruturas típicas do ciclo de vida do patógeno. Essas fases correspondem à formação e função biológica de quatro tipos de propágulos: (1) escleródios, (2) apotécios e ascósporos, (3) pétalas infectadas, e (4) hifas infecciosas. Um etográfico serve para sintetizar o conhecimento relevante sobre a epidemiologia de uma doença. No primeiro capítulo, versões sucessivas de um etográfico são usadas para discutir a fenomenologia do mofo-branco do feijoeiro, enfatizando as relações entre propágulos de S. sclerotiorum, os sucessivos estágios da doença e os estágios de desenvolvimento do hospedeiro. O etográfico descreve a fenomenologia do mofo-branco do feijoeiro através do exame dos vários estágios do ciclo da doença em maior detalhamento do que geralmente é apresentado, e leva em consideração a concatenação de eventos pertinente ao ciclo. O método é útil em identificar os estágios-chave do ciclo e em explicitar as relações entre os estágios da doença, os quatro tipos de propágulos e os fatores que afetam seus respectivos processos de infecção. A abordagem também é útil como primeiro passo para modelagem quantitativa do mofo-branco do feijoeiro. No capítulo 2, foram analisados os estágios sucessivos (fases das epidemias), bem como seus processos de regulação e fatores envolvidos. Foram estudadas epidemias em lavouras de feijão, em condições ambientais naturais prevalecentes no período de inverno no Brasil Central. Os conjuntos de epidemias experimentais objetivaram promover uma série de epidemias de mofo branco. Cinquenta e sete epidemias, representando uma grande variação em níveis de severidade e formas de progresso da doença foram monitorados com atenção específica para os quatro tipos de propágulos considerados. As epidemias foram analisadas por diferentes técnicas estatísticas e três grupos (A, B e C) de epidemias foram identificados. O Grupo A inclui epidemias de lento estabelecimento, desenvolvidas em uma baixa taxa de infecção e levaram a incidências e severidades finais muito baixas. As epidemias no Grupo C tiveram um início precoce, progrediram muito rapidamente com uma taxa de infecção inicialmente elevada, seguida de estabilização. As epidemias no Grupo B apresentaram um comportamento intermediário, inicialmente com baixa taxa de progresso da doença, seguido por um forte aumento da taxa de infecção da folhagem em fases posteriores. Supõe-se que a infeção planta-a-planta (infecção secundária) ocorre raramente em epidemias do grupo A devido menor frequência de contatos efetivos, resultando em um pequeno número de lesões na folhagem e baixa incidência de plantas doentes (média de 12% de incidência). Por outro lado, presume-se que, em epidemias do Grupo C, infecções planta-a-planta ocorrem com frequência, devido maior frequência de contatos efetivos, que conduz a um número muito maior de lesões e maior incidência de plantas doentes (média de 81% de plantas doentes). Portanto, mesmo considerando a relevância do inóculo primário na forma de escleródios e a subsequente formação de apotécios, o papel das infecções subsequentes por outros propágulos em epidemias de mofo-branco deve ser levado em conta. No capítulo 3 é descrita a estrutura de um modelo de epidemias de mofo-branco em feijão que enfatiza os sucessivos tipos de propágulos do patógeno e sua interação com plantas hospedeiras. Um etográfico descrevendo o ciclo de infecção em feijão mofo-branco foi desenvolvido utilizando símbolos e conceitos desenvolvidos para análise de sistemas. Em seguida um modelo simplificado foi construído utilizando o programa STELLA® 10,6 (Isee system, EUA). Em seguida, oito parâmetros do modelo foram ajustados para variar em quatro níveis. Análises de sensibilidade e métodos estatísticos foram então conduzidos a fim de identificar lacunas, quais parâmetros mais contribuem para variabilidade dos resultados e quais parâmetros são altamente correlacionados com as saídas do modelo. A análise de sensibilidade do sub-modelo de germinação de escleródios mostrou que mudanças na taxa relativa de escleródios germinados (RRGSC) causou variação na área abaixo da curva de progresso da doença (AUDPC), que foram menores do que os causados pela variação no número de inicial de escleródios (SC). A análise de sensibilidade do sub-modelo de infecção de flor mostrou que alterações nos valores da taxa relativa de senescência floral (RRFS) causou menor variação na AUDPC do que mudanças na taxa relativa de infecção floral (RRFI). No terceiro sub-modelo de simulação de infecção da folhagem de feijão, a taxa relativa de infecção primária na folhagem (RRP) teve o mais forte efeito sobre os valores AUDPC. Diferentes análises (análise de variância e análise de componentes principais) indicam que SC, RRGS, RRFI, RRP e RRS foram os parâmetros mais importantes do modelo de simulação de epidemias de mofo-branco. Três grupos de epidemias foram estabelecidas utilizando os resultados do modelo (valores de AUDPC) como um critério para a formação de grupos. Como resultados, os três grupos de epidemias foram confirmados pela análise de discriminante envolvendo uma combinação de parâmetros do modelo de simulação mofo branco. Claramente, o patossistemaPhaseolusvulgaris - Sclerotiniasclerotiorum é muito mais complexo do que o modelo teórico geral para doenças "de juros simples", mesmo que a quantidade de inóculo inicial (na forma de propágulo 1, escleródios) permaneça como um dos mais importantes parâmetros, como mostrado por análise de sensibilidade.
Abstract: Despite the large number of studies on Sclerotiniadiseases on several hosts, the processes composing disease cycles are almost always studied separately.The cycle of Sclerotiniadiseases is complex, and can be divided in four broad phases, corresponding to typical structures of the pathogen life cycle. These phases correspond to the formation and the biological functions of four different types of propagules: (1) sclerotia, (2) apothecia and ascospores, (3) infected petals, and (4) infectious hyphae. An ethograph graphically synthesizes knowledge relevant to epidemiology of a disease. In the first chapter, successive versions of an ethograph are used to discuss the phenomenology of the bean white mould cycle and to highlight relationships among S. sclerotiorum propagules, successive stages of the disease and bean developmental stages. The ethograph describe the phenomenology of bean white mould through the examination of the several stages of the disease cycle in more detail than it is usually attempted and taking into account the concatenation of events. The method is useful to identify key stages and to explicit the relationships among disease stages of the disease cycle, the four types of propagules, and the factors that affect their respective processes of infection. It constitutes an initial step to for the development of a quantitative, simulation model. In Chapter 2 we analysed these successive stage (phases), as well as their regulating processes and factors. Sets of experimental epidemics were created in bean fields under natural environmental conditions prevailing in the winter season in Central Brazil. The sets of experimental epidemics aimed to promote a range of white mould epidemics. Fifty-seven epidemics, representing a wide variation in severity levels and in disease progress shapes, were monitored, with specific attention paid to the four considered propagule types. Epidemics were analysed by different statistical techniques and three groups (A, B, or C) of epidemics were distinguished. Group A includes epidemics which were slow to establish, developed at a low rate, and led to very low terminal incidence and severity. Epidemics in Group C had an earlier onset, progressed very rapidly with an initially high rate of increase, followed by stabilization. Epidemics in Group B displayed an intermediate behaviour, with an initially low rate of disease increase, followed by a strong increase of the rate of foliage infection at later stages. It is assumed that plant-to-plant spread (secondary infection) occurs rarely in Group A epidemics because of the lower frequency of effective contacts, resulting into a small number of lesions on the foliage and low incidence of diseased plants (average 0.12% of incidence). By contrast, it is assumed that, in epidemics of Group C, plant-to-plant spread occurs frequently, because of the higher frequency of effective contacts, leading to a much higher number of lesions and higher incidence of diseased plants (average 0.81% of incidence). Therefore, even if the primary inoculum in the form of sclerotia and the subsequent formation of apothecia are, in part, relevant, the role of subsequent infections by other propagules on white mould epidemics must be taken into account. In chapter 3 we described the structure of a model for bean white mould epidemics that emphasizes on the successive types of pathogen propagules and their interaction with host plants. An ethograph describing the infection cycle in bean white mould was developed using symbols and concepts developed for system analysis and a simplified model was built using the STELLA® 10.6 programme (Isee systems, USA). Next, eight model parameters were set to vary in four levels for model evaluation. Sensitivity analyses and statistical methods were then conducted in order to identify gaps, which inputs contribute most to output variability and which parameters are most highly correlated with the outputs. Sensitivity analysis of the sclerotia germination sub-model showed that changes in the relative rate of germinated sclerotia (RRGSC) caused variation in the area under disease progress curve (AUDPC) that were smaller than those caused by variation in the parameter initial number of sclerotia (SC). Sensitivity analysis of the flower infection sub-model showed that changes in values of the relative rate of flower senescence (RRFS) caused narrower AUDPC variation than changes in the relative rate of flower infection, RRFI. In the third sub-model simulating infection of bean foliage, the relative rate of primary infection on foliage, RRP, had the strongest effect on AUDPC values. Different analyses (analyses of variance and principal component analysis) indicate that SC, RRGS, RRFI, RRP and RRS were the most important parameters of the white mould epidemic simulation model. Three epidemics groups were established using the outputs of the model (AUDPC values) as a criterion for group formation. As a result three epidemic groups were defined by discriminant analysis involving a combination of parameters of the white mould simulation model. Clearly, the bean (Phaseolus vulgaris) - Sclerotiniasclerotiorumpathosystem is much more complex than the theoretical general “simple interest” diseases model, even if the amount of initial inoculum (in the form of propagule 1, sclerotia) remains as one of the most important parameters, as shown by sensitivity analysis.
metadata.dc.description.unidade: Instituto de Ciências Biológicas (IB)
Departamento de Fitopatologia (IB FIT)
Description: Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Biológicas, Departamento de Fitopatologia, Programa de Pós-Graduação em Fitopatologia, 2015.
metadata.dc.description.ppg: Programa de Pós-Graduação em Fitopatologia
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DOI: http://dx.doi.org/10.26512/2015.11.T.19456
Collection(s) :Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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