MANEJOS DE INDUÇÃO DE RESISTÊNCIA ALTERAM ARQUITETURA, COMPONENTES DE RENDIMENTO E PRODUTIVIDADE DA SOJA
DOI:
https://doi.org/10.66104/6rws9277Palavras-chave:
Análises multivariadas; eficiência reprodutiva; Glycine max; resistência induzida; sanidade foliar.Resumo
O estudo avaliou diferentes manejos de indução de resistência em soja, destacando que combinações de indutores e fungicidas podem modificar de forma significativa a arquitetura das plantas, os componentes de rendimento e a produtividade sob condições do Cerrado. A pesquisa enfatiza a importância econômica da cultura, os impactos de doenças foliares e de final de ciclo, as limitações do controle químico isolado e o potencial dos indutores de resistência para otimizar a sanidade e o desempenho morfofisiológico. O experimento foi conduzido em Mineiros (GO), em Latossolo sob clima tropical Aw, utilizando delineamento em blocos ao acaso com quatro manejos (ISR1–ISR4) aplicados à cultivar Brasmax Olimpo IPRO. Os tratamentos foram realizados em estádios vegetativos e reprodutivos, avaliando-se variáveis estruturais (ramificações, número de nós, altura e diâmetro do caule), reprodutivas (número de vagens e grãos por classe) e produtividade. As análises incluíram estatística descritiva, PCA, LASSO e análise de trilha para identificar as variáveis mais influentes no rendimento. ISR1 e ISR2 promoveram maior vigor vegetativo, aumento de vagens com três e quatro grãos e produtividades superiores, atingindo até 70,09 sc ha⁻¹. ISR3 resultou em arquitetura mais compacta e menor rendimento, enquanto ISR4 apresentou desempenho intermediário. A análise de trilha revelou P3S, P4S, BRN, MNN, PLH e TPD como contribuintes positivos ao rendimento. Conclui-se que manejos que equilibram vigor vegetativo e proporção elevada de vagens com três e quatro grãos são mais eficientes para maximizar a produtividade da soja.
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Referências
Ceresini, P. C., Silva, T. C., Vicentini, S. N. C., Júnior, R. P. L., Moreira, S. I., Castro-Ríos, K., de Jesus Júnior, W. C. (2024). Strategies for managing fungicide resistance in the Brazilian tropical agroecosystem: Safeguarding food safety, health, and the environmental quality. Tropical Plant Pathology, 49(1), 36-70. DOI: https://doi.org/10.1007/s40858-023-00632-2
Chicowski, A. S., Bredow, M., Utiyama, A. S., Marcelino-Guimarães, F. C., Whitham, S. A. (2023). Soybean–Phakopsora pachyrhizi interactions: advances and challenges in understanding soybean rust. Tropical Plant Pathology, 48(1), 75–90.
Cruz, C. D., Nascimento, M., Regazzi, A. J., Carneiro, P. C. S. (2020). Multivariate approaches in selecting superior soybean genotypes based on agronomic and physiological traits. Euphytica, 216(5), 1–16.
Fontes, B. A., Silva, L. C., Picanço, B. M., Guimarães, F. M., Zambolim, L., Rodrigues, F. A. (2024). Resistance in soybean against infection by Phakopsora pachyrhizi: current knowledge and future perspectives. Plants, 13(5), 1–25. DOI: https://doi.org/10.3390/plants13223161
Gabardo, G. C., Santos, I. dos, Costa, A. T., & Vargas, L. (2021). Alternative products to control late season diseases in soybean. Ciência Rural, 51(3), e20200432.
Khan, J., Akhtar, J., Rafique, M., & Saleem, N. (2025). Comparative evaluation of hybrid and individual models for soybean disease severity prediction using machine learning approaches. Scientific Reports, 15(1), 1125–1140. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-99427-5
Klosowski, A. C., May De Mio, L. L., Mezzomo, R. F., Ward, N. A., Godoy, C. V. (2021). Sensitivity of Phakopsora pachyrhizi to fungicides and implications for disease management in soybean. Plant Disease, 105(3), 698–706.
Li, C., Wang, Y., Zhao, L., & Liu, B. (2024). Molecular and genetic basis of plant architecture in soybean. Frontiers in Plant Science, 15, 1–18. DOI: https://doi.org/10.3389/fpls.2024.1477616
Obua, T., Egesa, S. A., & Osiru, D. (2024). Unravelling yield and yield-related traits in soybean using GGE biplot and path analysis. Agronomy, 14(4), 915. DOI: https://doi.org/10.3390/agronomy14122826
Paraginski, R. T., Luz, A. R., Thiel, A. M., Castagnaro, R., Sponchiado, J. C., Pivetta, L. A. (2024). Correlation between productive components and grain yield of soybean cultivars sown in the northwest region of Rio Grande do Sul. Revista Ceres, 71(2), 153–162. DOI: https://doi.org/10.1590/0034-737x2024710017
Picanço, M. C., Silva, L. C., Azevedo, L. A. S., Moraes, M. C. B., Faria, M. V., Rodrigues, F. A. (2022). Potentiation of soybean resistance against Phakopsora pachyrhizi infection using phosphite combined with free amino acids. Plant Pathology, 71(7), 1355–1367. DOI: https://doi.org/10.1111/ppa.13582
Rigon, J. P. G., Capuani, S., Rosa, T. C., Lenz, G., Zanon, A. J. (2020). Effects of plant density on soybean agronomic traits and grain yield. Pesquisa Agropecuária Brasileira, 55, e01693.
Siqueira Filho, J. A., Silva, D. C. G., Juliatti, F. C., Juliatti, B. C., Rios, J. A. (2025). Fungicide mixtures to control Asian soybean rust. Revista de Ciências Agrárias, 48(1), 88–97.
Yang, Y., Liu, Z., Zhao, H., Li, Z., Li, W., Yang, C., Wang, Z. (2023). Induced defense response in soybean to Sclerotinia sclerotiorum by the antibiotic wuyiencin. Plant Disease, 107(5), 1323–1332. DOI: https://doi.org/10.1094/PDIS-03-22-0582-RE
Zuffo, A. M., Bruzi, A. T., Zambiazzi, E. V., Soares, I. O., Silva, K. B., Rezende, P. M. (2020). Correlations and path analysis in agronomic traits of soybeans under defoliation. Bioscience Journal, 36(2), 515–523. DOI: https://doi.org/10.14393/BJ-v36n5a2020-48220
Zuffo, A. M., Bruzi, A. T., Zambiazzi, E. V., Soares, I. O., Silva, K. B., Rezende, P. M. (2025). Correlations and path analysis of soybean cultivars sown in two seasons. Contribuciones a las Ciencias Sociales, 16(1), 54–68. DOI: https://doi.org/10.55905/revconv.18n.2-182
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