Innovative tools for rational control of the most difficult-to-manage pests (super pests) and the diseases they transmit - Ferramentas inovadoras para o controle racional das pragas mais difíceis de g ...
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AcrónimoSuperPests
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Site
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Fontes de financiamentoHorizonte 2020
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Referência do Projeto773902
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Período do projeto2018-2022
Endura SPA; Universiteit Gent; The University of Exeter; Albert-Ludwigs-Universitaet Freiburg; Institut National de la Recherche Agronomique; Bipa Nv; Ellinikos Georgikos Organismos – Dimitra; Universiteit Van Amsterdam; Agencia Estatal Consejo Superior De investigaciones Cientificas; Universidad Politecnica de Cartagena; Biobest Group NV; The University of Western Ontario
" Entre os desafios mais prementes de muitos produtores de frutas e hortaliças enfrentam atualmente, estão um subconjunto de espécies de pragas de artrópodes, nomeadamente: afídios, moscas-brancas, tripes e ácaros - que são extremamente difíceis de controlar. Estas questões foram causadas, em parte, pela excessiva dependência de inseticidas sintéticos e novos métodos de controlo são urgentemente necessários. Descritores: Pragas"
O projeto SuperPests visa atender a essa necessidade desenvolvendo e avaliando um conjunto de produtos, ferramentas e conceitos inovadores e integrando-os com abordagens existentes em programas de gestão integrado de pragas (IPM) suportados por dados. Essas estratégias de controle garantirão o controle efetivo e sustentável das “superpragas”, com uso substancialmente reduzido de pesticidas. Para alcançar este SuperPests irá desenvolver ferramentas de diagnóstico automatizadas para a obtenção de amostras (biótipos, estado de infeção e perfil de resistência a inseticidas), avaliar bio pesticidas (química verde - extratos de plantas e metabólitos, sinergistas, RNAi e bio-estimulantes), estudar a resistência das plantas hospedeiras a pragas e compatibilidade com o controlo biológico, selecionar inimigos naturais mais adequados a certas culturas e IMP, e desenvolver modelos matemáticos preditivos, validados iterativamente contra dados experimentais, para determinar combinações opcionais para IPM.
Em curso
https://cordis.europa.eu/project/rcn/214751_en.html \n