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    Genetic parameters and selection of sugarcane for borer resistance in the advanced selection stage
    (Crop Breeding and Applied Biotechnology, 2020) Tomaz, Adriano Cirino; Gonçalves, Mateus Teles Vital; Resende, Marcos Deon Vilela de; Brasileiro, Bruno Portela; Peternelli, Luiz Alexandre; Barbosa, Márcio Henrique Pereira
    This study aimed to investigate genetic parameters and selection strategies for sugarcane resistance to borer and determine the effects of selection for borer resistance on yield traits. The infestation index by borer (IIB) and yield traits were assessed over 3 years in 35 sugarcane clones planted in four locations in southeastern Brazil. There was no genotype × environment (year or location) interaction for borer resistance. Consequently, selection may be performed at only one location and year or by the mean of clones in several locations and/or years. The borer population affected the genotypic variance for borer resistance but when genotypic variance was significant, heritability was elevated and suitable genetic gain was achieved. Selection for borer resistance reduced the genetic gains for tons of cane per hectare, theoretical recoverable sugar, and tons of sugar per hectare; however, satisfactory selection gains for both borer resistance and yield were achieved using selection index.
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    Produção e refino de bio-óleo de microalgas visando a remoção de nitrogênio e transformação em combustível sustentável de aviação: avaliação técnica, econômica e ambiental.
    (Universidade Federal de Viçosa, 2026-03-03) Araujo, Piêtro Viana; Calijuri, Maria Lucia; http://lattes.cnpq.br/4550143576277693
    A biomassa de microalgas cultivada em águas residuárias apresenta elevado potencial para aplicação em rotas tecnológicas sustentáveis voltadas à produção de biocombustíveis avançados. O presente estudo avaliou a produção e o refino de bio- óleo de microalgas visando à obtenção de combustível sustentável de aviação (SAF) através da superação do gargalo da remoção de compostos nitrogenados. Inicialmente, a biomassa microalgal produzida em mistura de águas residuárias domésticas e industriais foi convertida em bio-óleo por meio do processo de liquefação hidrotérmica (LHT), apresentando rendimentos de 20% (em base seca). O bio-óleo bruto indicou poder calorífico superior (PCS) de aproximadamente 40 MJ kg1, contendo teores de nitrogênio (N), enxofre (S) e oxigênio (O) de 6 %, 1 % e 4 %, respectivamente. No refino, investigou-se o hidrotratamento catalítico focado na remoção de N, via hidrodesnitrogenação (HDN) utilizando catalisadores bimetálicos de níquel-rutênio (NiRu) suportados em diferentes materiais. Com o intuito de selecionar o sistema catalítico mais eficiente, realizou-se primeiramente uma triagem utilizando o indol (C8H7N), principal composto nitrogenado recalcitrante, como molécula modelo. O catalisador NiRu/Al2O3 apresentou o melhor desempenho na conversão da molécula modelo e foi posteriormente aplicado ao hidrotratamento do bio-óleo real, promovendo uma redução de 13 % no teor de N, 100 % de O e 13 % de S, um aumento de 22 % na razão H/C e melhoria nas propriedades energéticas do combustível. Paralelamente, a simulação do processo em escala industrial indicou um preço mínimo de venda do combustível (PMVC) de 12,36 USD/GGE. Os custos foram influenciados significativamente pelo sistema de tratamento de efluentes (63,7 % do CAPEX) e pelo elevado consumo de hidrogênio (67,3 % do OPEX). A avaliação do ciclo de vida demonstrou benefícios ambientais, com a rota atuando como dreno de carbono (impacto de -7,5 em aquecimento global) e apresentando reduções em categorias como eutrofização de águas doces (-13,5) e escassez de recursos minerais (-7,1). Conclui-se que a integração entre cultivo em efluentes, LHT e hidrotratamento catalítico constitui uma rota tecnicamente viável, sendo a remoção catalítica de nitrogênio a etapa crítica para a consolidação tecnológica do processo.
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    Processamento de biomassa microalgal-bacteriana em reator anaeróbio contínuo.
    (Universidade Federal de Viçosa, 2026-03-03) Castro, Ana Paula Maciel de; Calijuri, Maria Lúcia; http://lattes.cnpq.br/6828444774058452
    A biomassa microalgal-bacteriana cultivada em águas residuárias apresenta potencial para integração a rotas tecnológicas de tratamento de efluentes e recuperação de recursos. Rica em matéria orgânica e nutrientes, pode ser direcionada à digestão anaeróbia, visando sua estabilização e a produção de biogás. No presente estudo, avaliou-se o desempenho técnico, ambiental e econômico do processamento anaeróbio de biomassa de microalgas cultivada em águas residuárias domésticas em reator anaeróbio contínuo de leito estruturado, operado sob diferentes cargas orgânicas volumétricas (3 e 5 kg DQO m3 d1) e condições de pH afluente (não ajustado, 5 e 3), com o objetivo inicial de direcionar o processo à produção fermentativa de hidrogênio. Foram avaliados o consumo de matéria orgânica, a conversão de carboidratos, a remoção de compostos nitrogenados, a formação de ácidos graxos voláteis e a produção e composição do biogás. Em ambos os reatores, observou-se consumo de matéria orgânica e elevada remoção de nitrato (77–99%), com formação limitada de metabólitos solúveis e produção residual de metano. A produção fermentativa de hidrogênio não foi estabelecida em nenhuma condição. A baixa disponibilidade de frações prontamente fermentáveis e o elevado teor de nitrogênio da biomassa favoreceram rotas metabólicas competitivas, especialmente a desnitrificação, restringindo a recuperação energética. A avaliação ambiental, conduzida por meio de Análise de Ciclo de Vida (ACV) com dados experimentais primários e modelagem no Aspen Plus, indicou desempenho globalmente favorável, com benefícios líquidos em todas as categorias de impacto avaliadas, com destaque para a toxicidade humana carcinogênica (-48,34%), seguida pelas categorias de ecotoxicidade de água doce (-21,46%) e marinha (- 16,79%), fortemente influenciados pelo uso de águas residuárias e pela recuperação de recursos considerados como produtos evitados. A análise econômica estimou um preço mínimo de venda (PMV) do biogás de USD 270,97 kWh-1 no cenário base, reduzindo-se em até 96,6% com o aumento da capacidade de processamento, mas permanecendo acima dos valores reportados na literatura, o que evidencia que a viabilidade é limitada pelo baixo rendimento de conversão da matéria orgânica em energia. Conclui-se que, embora a produção de H2 não tenha sido alcançada, a condição operacional de 5 kg DQO m-3 d-1 apresentou desempenho mais adequado em termos de processamento do substrato e estabilidade operacional. Nas condições avaliadas, o sistema mostrou-se mais relevante como etapa complementar de manejo e conversão de nutrientes da biomassa no contexto do saneamento ambiental do que como rota eficiente de valorização energética, permanecendo a intensificação da recuperação de energia como perspectiva para estudos futuros.
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    Desenvolvimento e validação de marcadores microssatélites para Calonectria pteridis e espécies associadas à mancha-de-calonectria no Sul do Brasil
    (Universidade Federal de Viçosa, 2026-05-27) Cardoso, Renata Sena; Alfenas, Rafael Ferreira; http://lattes.cnpq.br/6077115148753146
    A mancha-de-calonectria constitui uma das principais doenças foliares do eucalipto no Brasil, causando desfolha severa, redução do crescimento e, consequentemente, redução da produtividade de madeira. A etiologia dessa doença é complexa, envolvendo múltiplas espécies do gênero Calonectria, cuja elevada similaridade morfológica e diversidade taxonômica dificultam a identificação precisa dos agentes etiológicos e a compreensão de sua dinâmica epidemiológica. Embora Calonectria pteridis seja amplamente reconhecida como o principal agente causal da doença em regiões tropicais e equatoriais do Brasil, pouco se conhece sobre estrutura genética populacional, variabilidade intraespecífica e dinâmica evolutiva associada aos isolados pertencentes ao complexo Calonectria pteridis. Adicionalmente, evidências recentes indicam que a etiologia da mancha-de-calonectria em regiões subtropicais do Sul do Brasil difere substancialmente daquela observada em áreas de clima mais quente, com predomínio de espécies pertencentes ao complexo Calonectria candelabrum. Nesse contexto, esta tese teve como objetivo ampliar o conhecimento sobre a diversidade e estrutura genética populacional de Calonectria e sobre as espécies associadas à mancha-de-calonectria em eucalipto no Brasil, integrando ferramentas de genética populacional e filogenia. No primeiro capítulo, foram desenvolvidos e validados marcadores microssatélites (SSR) genômicos e gênicos para isolados pertencentes ao complexo Calonectria pteridis, posteriormente aplicados à investigação da diversidade genética e da estrutura populacional em diferentes regiões produtoras de eucalipto no Brasil. Os resultados revelaram diversidade genética moderada, estruturação populacional significativa entre regiões geográficas e evidências de predominância de reprodução clonal, além de elevada transferibilidade dos marcadores para espécies filogeneticamente relacionadas. No segundo capítulo, análises filogenéticas multilocus permitiram identificar as espécies associadas à mancha-de-calonectria em plantios de eucalipto localizados no Sul do Brasil, demonstrando a predominância de espécies pertencentes ao complexo Calonectria candelabrum, além da identificação de linhagens filogeneticamente distintas potencialmente não descritas. Em conjunto, os resultados ampliam o entendimento da diversidade de Calonectria e das espécies associadas à mancha- de-calonectria no Brasil, subsidiando o refinamento taxonômico, o manejo da doença e o melhoramento do eucalipto para resistência. Palavras-chave: marcadores moleculares; filogenia; estudo etiológico; clima; Cylindrocladium.
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    From standard area diagram-aided human assessment to computer vision–assisted severity estimation: a case study of coffee leaf rust
    (Universidade Federal de Viçosa, 2026-03-24) Romero Benavides, Mary Paz; Del Ponte, Emerson Medeiros; http://lattes.cnpq.br/5222998295816930
    Accurate quantification of coffee leaf rust (CLR), caused by Hemileia vastatrix, remains a central challenge in phytopathometry, particularly under heterogeneous field conditions where symptom variability, illumination differences, and observer subjectivity affect disease severity estimates. Because severity is fundamental for epidemic monitoring, resistance screening, and management decision-making, improving both the reliability and operational efficiency of assessment methods is essential. This dissertation addresses CLR severity estimation from two complementary perspectives: human vision–assisted assessment and computer vision–based segmentation. First, a simplified two-color, 10-diagram standard area diagram (SAD) was developed and empirically validated against an existing 21- diagram scale and unaided visual assessment. Across 17 raters, the new SAD achieved high agreement with reference values (Lin’s concordance correlation coefficient > 0.93), improved coverage probability, and maintained strong interrater reliability (ICC > 0.90). Importantly, the simplified design reduced assessment time by approximately 11–13% while preserving predefined precision targets, thereby improving sampling efficiency and operational feasibility in field conditions. Second, a foundation model–assisted computer vision pipeline was developed for quantitative, pixel-level severity estimation. A two-stage detection–segmentation workflow integrating YOLOv8 and Segment Anything Models (SAM2 and zero-shot SAM3) enabled robust leaf extraction and lesion delineation from complex field images. Among evaluated approaches, the zero-shot foundation model (SAM3) achieved the highest segmentation performance (Dice 0.91; IoU 0.83) and the strongest agreement with reference severity estimates at the leaf level, outperforming both classical threshold-based methods and a supervised DeepLabV3+ model. Classical image processing approaches showed systematic positive bias, whereas foundation models provided more balanced precision and recall under heterogeneous acquisition conditions. By jointly evaluating statistical agreement, measurement bias, operational time costs, and computational robustness, this work advances an integrated framework for CLR severity estimation that spans visual and automated approaches. The findings demonstrate that both; the optimized diagrammatic scale and the foundation model–based segmentation canenhance the accuracy, reproducibility, and scalability of disease monitoring, supporting more precise and efficient decision-making in coffee production systems. Keywords: Hemileia vastatrix; Coffea arabica; phytopathometry; standard area diagram.