Análise de sobrevivência do tomateiro a Phytophthora infestans

• Main Author: Araujo, Maria Nilsa Martins de
• Other Authors: Silva, Fabyano Fonseca e
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal de Viçosa 2015
• Subjects: Curvas de progresso de doença; Kaplan-Meier; Teste logrank; Modelo exponencial; Modelo Weibull; Modelo Log-normal; Progress of the disease curve; Logrank test; Exponential model; Weibull model; Log-normal model; CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS
• Online Access: http://locus.ufv.br/handle/123456789/4014

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:32:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 569181 bytes, checksum: 1b525772884dca74fcef6c9c8033aaa5 (MD5) Previous issue date: 2008-09-05 === Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior === Reburning caused by Phytophthora infestansis is characterized as an aggressive disease of great destructive impact, capable of limiting or even hindering the economic cultivation of the tomato plant under conditions of high humidity and low temperatures. In view of the problems reburning can cause to tomato plant crops, this work aimed to: 1) fit models to describe the progress of the disease and form groups of tomato accesses with similar curves; 2) estimate data referring to the number of days to reach 5% severity of the disease, by means of inverse regression; 3) fit survival curves by means of the Kaplan-Meier estimator for the access groups and compare them by means of the Logrank test;4)fit survival curves by means of probabilistic models and compare these curves with Kaplan Meir´s non-parametric technique. Using tomato reburning real data, it was possible to fit the exponential model (Y = y0 exp (rX)) to describe the disease s progress. The means of the parameter estimates were submitted to grouping analysis using the centroid method, generating 10 access groups. Time up to 5% of the disease was calculated via inverse regression. Non-parametric techniques were used to estimate survival function by means of the Kaplan-Meier´s estimator to compare the survival curves by the Logrank test .The survival function was also fit using the probabilistic models, exponential Weibull and Log-normal, respectively, which were compared by means of the verisimilitude ratio test (VRT), considering the generalized Gamma model, as a general case for these models. The methodology applied allowed fitting the exponential model to describe tomato plant reburning progress and to regroup the accesses studied in the 10 groups. The access BGH-6 obtained a smaller disease progress than the others, thus characterizing its higher resistance to the disease; An inverse regression allowed time estimation up to the occurrence of 5% of the severity of the tomato plant reburning. The Kaplan-Meier ´s non-parametric technique allowed estimating the survival curves of the tomato plant accesses belonging to the groups 1, 2, 4, 6 and 8. Utilizing the Logrank test, it could be concluded that most two-by-two comparisons were significant (p<0.05), except in the comparisons of groups 2x4, 4x8 and 6x8. The use of the probabilistic models, exponential Weibull and Log-normal allowed estimating the survival curves of groups 2, 4, 6 and 8, except for group 4, to which the Weibull model was not adequate. Comparing the probabilistic models with the non-parametric technique, the curves of the probabilistic models of groups 2 and 4 presented satisfactory results, compared to the curve estimated by Kaplan-Meier. === A requeima causada por Phytophthora infestans caracteriza-se por ser uma doença agressiva e de grande impacto destrutivo, podendo limitar ou até mesmo impedir o cultivo econômico do tomateiro sob condições de alta umidade e baixas temperaturas. Diante dos problemas que a requeima pode provocar às lavouras de tomate, este trabalho teve por objetivos: 1) ajustar modelos para descrever o progresso da doença e formar grupos de acessos de tomateiro com curvas semelhantes; 2) estimar dados referentes ao número de dias até atingir 5% de severidade da doença, por meio de regressão inversa; 3) ajustar curvas de sobrevivência por meio do estimador de Kaplan-Meier para grupos de acessos e compará-las mediante o uso do teste Logrank; 4) ajustar curvas de sobrevivência por meio de modelos probabilísticos e compará-las com a técnica não-paramétrica de Kaplan-Meier. Utilizando dados reais sobre a requeima do tomateiro, foi possível ajustar o modelo exponencial (Y = y0 exp (rX)) para descrever o progresso da doença. As médias das estimativas dos parâmetros foram submetidas à análise de agrupamento pelo método Centróide, o que gerou 10 grupos de acessos, sendo o tempo até a incidência de 5% da doença calculado via regressão inversa. Foram utilizadas técnicas não-paramétricas para estimar a função de sobrevivência por meio do estimador de Kaplan-Meier e para comparar as curvas de sobrevivência pelo teste Logrank. Foi também ajustada a função de sobrevivência, empregando-se os modelos probabilísticos Exponencial, Weibull e Log-normal, os quais foram comparados por meio do Teste da Razão da Verossimilhança (TRV), considerando-se o modelo Gama generalizado por ser caso geral para esses modelos. A metodologia utilizada permitiu ajustar o modelo Exponencial para descrever o progresso da requeima do tomateiro e agrupar os acessos estudados em 10 grupos. O acesso BGH-6 sofreu um progresso de doença menor que os demais, caracterizando-se, assim, sua maior resistência à enfermidade. A regressão inversa possibilitou estimar o tempo até a ocorrência de 5% da severidade da requeima do tomateiro. Pela técnica não-paramétrica de Kaplan-Meier, foi possível estimar as curvas de sobrevivência dos acessos de tomateiro pertencentes aos grupos 1, 2, 4, 6 e 8. Utilizando o teste Logrank, pode-se concluir que a maioria das comparações duas a duas foi significativa (p<0,05), exceto nas comparações dos grupos 2x4, 4x8 e 6x8. O uso dos modelos probabilísticos Exponencial, Weibull e Log-normal possibilitou a estimação das curvas de sobrevivência nos grupos 2, 4, 6 e 8, exceto no grupo 4, em que o modelo Weibull não foi adequado. Comparando os modelos probabilísticos com a técnica não-paramétrica, as curvas dos modelos probabilísticos dos grupos 2 e 4 apresentaram ajustes satisfatórios com relação à curva estimada por Kaplan-Meier.