Identificación de Hongos Endofíticos de Gramíneas mediante Tecnología NIRS

Petisco, Cristina; Zabalgogeazcoa, Iñigo; Vázquez de Aldana, Beatriz R.; García Criado, Balbino; García Ciudad, Antonia

Identificación de Hongos Endofíticos de Gramíneas mediante Tecnología NIRS

XLVII Reunión Científica de la SEEP Pastos, clave en la gestión de los territorios: Integrando disciplinas Cordoba, 21-24 abril 2008

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Main Authors:	Petisco, Cristina, Zabalgogeazcoa, Iñigo, Vázquez de Aldana, Beatriz R., García Criado, Balbino, García Ciudad, Antonia
Format:	comunicación de congreso biblioteca
Language:	Spanish / Castilian
Published:	Sociedad Española para el Estudio de los Pastos
Subjects:	Hongos, Epichloë, Clasificación, Espectroscopia Vis-NIR, Fungi, Classification, Vis-NIR spectroscopy,
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spelling	dig-irnasa-es-10261-247352022-04-20T14:36:24Z Identificación de Hongos Endofíticos de Gramíneas mediante Tecnología NIRS Identification of Endophytic Fungi of Grasses by NIRS Petisco, Cristina Zabalgogeazcoa, Iñigo Vázquez de Aldana, Beatriz R. García Criado, Balbino García Ciudad, Antonia Hongos Epichloë Clasificación Espectroscopia Vis-NIR Fungi Classification Vis-NIR spectroscopy XLVII Reunión Científica de la SEEP Pastos, clave en la gestión de los territorios: Integrando disciplinas Cordoba, 21-24 abril 2008 {ESP}Se pretende conocer el potencial de la espectroscopía Vis-NIR (400-2498 nm), para la identificación de tres especies morfológicamente similares de hongos endofíticos asociados a gramíneas. Para ello se registraron los espectros de 34 aislados de Epichloë sylvatica, 32 de Epichloë typhina y 38 de Epichloë festucae, sobre micelio intacto. A continuación se desarrollaron los modelos de clasificación mediante un método de análisis discriminante basado en la técnica de regresión por mínimos cuadrados parciales modificada (MPLS), empleando varios pretratamientos espectrales. Los mejores modelos de predicción se obtuvieron aplicando conjuntamente la corrección del efecto multiplicativo de la dispersión (transformación MSC) y primera derivada (1D) de los datos espectrales, tratamiento con el que se consigue clasificar correctamente el 100% de las muestras de validación externa de E. typhina, el 66.7% de E. festucae y el 63.6% de E. sylvatica. Estos resultados preliminares, sugieren que la espectroscopía Vis-NIR puede ser un método rápido y eficaz para la identificación de especies de hongos filamentosos. {ING}In this work we try to know the potential of Vis-NIR spectroscopy (400-2498 nm) for the identification of three morphologically similar species of endophytic fungi of grasses. For this purpose there were recorded spectra using intact mycelium from 34 isolates of Epichloë sylvatica, 32 of Epichloë typhina and 38 of Epichloë festucae. After that, the classification models were developed by means of a discriminant analysis method based on modified partial least squares regression (MPLS), using several spectra pre-treatments. The best prediction models were obtained using jointly multiplicative scatter correction (MSC) and first derivative (1D); with this method, 100% of E. typhina, 66.7% of E. festucae and 63.6% of E. sylvatica samples were successfully classified in the external validation set. These results suggest that Vis-NIR spectroscopy can be a rapid and effective method for the identification of species of filamentous fungi. Este trabajo ha sido financiado con el proyecto AGL2005-02839/AGR del MECD y con el soporte de la beca FPU concedida por el MECD a C. Petisco. Peer reviewed 2008 comunicación de congreso http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 Pastos, clave en la gestión de los territorios: Integrando disciplinas. XLVII Reunión Científica de la SEEP 2008, 105-111 978-84-691-4702-3 10261/24735 es http://www.uco.es/SEEP2008/index.php?option=com_content&task=view&id=31&Itemid=44 Sí open Sociedad Española para el Estudio de los Pastos
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Identificación de Hongos Endofíticos de Gramíneas mediante Tecnología NIRS

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