Com o objetivo de caracterizar a resistência ao glyphosate em Lolium multiflorum (azevém) foi desenvolvida a pesquisa para: (a) testar a efetividade dos testes de dose-resposta em placas de Petri e em vasos, de acumulação in vivo de ácido shiquímico e de comportamento da fotossíntese líquida, como metodologia de detecção da resistência ao glyphosate em Lolium spp.; (b) caracterizar os mecanismos que conferem a resistência ao glyphosate em azevém e; (c) modelar a relação entre os biótipos susceptível (S) e resistente (R) ao glyphosate por meio de duas variáveis independentes (doses do herbicida e estádios fenológicos) e propor um modelo de predição da resistência ao glyphosate. A avaliação dos testes de detecção permitiu concluir que todos os testes foram adequados para identificar os biótipos resistentes. Na caracterização dos mecanismos de resistência, experimentos foram instalados para analisar o padrão de acúmulo de ácido shiquímico, o comportamento das variáveis fisiológicas e a composição das ceras epicuticulares, assim como, caracterizar a superfície foliar, a absorção e a translocação do 14Cglyphosate. As conclusões foram: as variáveis caracterização da absorção e quantificação e composição química das ceras epicuticulares, não apresentaram distinção entre R e S; todavia, o padrão de distribuição dos tricomas em pares em R difere da distribuição individualizada em S, assim como a translocação do glyphosate foi maior em direção as regiões que não receberam o tratamento no biótipo R. O movimento do glyphosate pelo floema segue a mesma rota dos produtos fotoassimilados sendo diretamente proporcional ao transporte dos carbonos assimilados, como se constatou em R que manteve a taxa de fotossíntese líquida constante durante o experimento. Os baixos níveis de acúmulo de ácido shiquímico constatados em R indicam que o glyphosate não é totalmente inibido de atuar na EPSPs ou que a EPSPs pode ser parcialmente inibida pelo herbicida, permanecendo na forma ativa. Desta forma, a resistência do azevém ao glyphosate, provavelmente, não é atribuída a um único mecanismo de resistência, assim como a maior translocação do herbicida no biótipo R representa um dos prováveis mecanismos que confere resistência. Nos estudos de modelagem, o modelo não-linear que proporcionou uma descrição precisa da relação entre a variável dependente e as variáveis independentes foi a seguinte equação: z = a/{[1+[(x-b)/c]2].[1+[(y-d)/c]2]}, onde z representa a fitomassa fresca relativa (%) na dose x do herbicida; y é o estádio fenológico (número de perfilhos, Np) e a, b, c e d são parâmetros empíricos. Para cada biótipo, ocorre um decréscimo generalizado em relação a fitomassa fresca relativa, comparativamente a respectiva testemunha, com o aumento da dose de glyphosate e com o decréscimo do estádio fenológico (GR50R/S = - 0,0148Np3 + 0,2986Np2 - 1,7758Np + 3,439; R2 = 1,0). O modelo proposto: Z = 100 - {100/[1+[(ax)b]c]}, onde Z representa a porcentagem de controle na dose x do herbicida e a, b, c são parâmetros empíricos que proporcionam um ajuste biológico apropriado aos dados; apresentou o menor quadrado médio do resíduo, comparativamente aos outros modelos utilizados neste tipo de estudo. As informações geradas neste trabalho auxiliam na compreensão da característica da resistência e na interpretação dos efeitos desta nas estratégias de manejo.

With the objective of characterizing the glyphosate resistance in Lolium multiflorum (Italian ryegrass) it was developed this research in order to: (a) test the effectiveness of the doseresponse tests in Petri dishes and in whole-plant, of in vivo test of the shikimic acid accumulation and of net photosynthesis behavior test, as a methodology to detection glyphosate resistance in Lolium spp.; (b) characterize the resistance mechanisms in Italian ryegrass and; (c) modeling the relationship among the susceptible (S) and the resistant (R) biotypes to glyphosate, with two independent variables (doses of herbicide and plant growth stages) and performing a predictive model of the glyphosate resistance in Italian ryegrass. The evaluation of the detection tests allowed concluded that all tests were appropriate to identify the resistant biotypes. In the characterization of the resistance mechanisms, experiments were installed to analyze the pattern of shikimic acid accumulation, the behavior of physiological processes affected by glyphosate and the epicuticular waxes composition, as well as, characterize the foliar surface, the 14C-glyphosate uptake and translocation. The conclusion were: the variables characterization of the uptake and epicuticular waxes quantification and chemical composition, didn't present distinction between R and S; though, the pattern of trichomes distribution on pairs in R biotype differs of the alone distribution in the case of S one, likewise, the glyphosate translocation was greater in direction to the areas that didn't receive the treatment with glyphosate in R biotype. The movement of glyphosate in the phloem follows the same pathway of the photosynthetic products being directly proportional to the transport of carbon fixed, as it was verified in R biotype that maintained the net photosynthesis constant during the experiment. The low levels of shikimic acid accumulation verified in R indicated that either glyphosate is not totally excluded from acting in EPSPs or that EPSPs can be partially inhibited by glyphosate, staying in the active form. Likewise, the glyphosate resistance in Italian ryegrass, probably, it is not attributed to a single resistance mechanism, as well as, the greater translocation of the herbicide in the R biotype probable represents the resistance mechanism. In the modeling studies, the non-linear model that provided a precise description of the relationship among the dependent variable and the independent variables was the following equation: z = a/{[1+[(x-b)/c]2]. [1+[(y-d)/c]2]}, where z represents the shoot biomass (%) at herbicide dose x; y is the growth stage (number of tillers, Nt) and a, b, c and d are empiric parameters. For each biotype, there was a general decreasing in relative shoot biomass in comparison to its respective untreated controls as glyphosate dose increased and growth stage decreased (GR50R/S = - 0.0148Nt3 + 0.2986Nt2 - 1.7758Nt + 3.439; R2 = 1.0). The proposed model: Z = 100 - {100/[1+[(ax)b]c]}, where Z represents the percentage of control at the herbicide dose x and a, b, c are empiric parameters that provide an appropriate biological fit to the data. It presented the smallest mean square error, comparatively to the other models used in this type of study. The information generated in this research help in the understanding of the resistance characteristic and in the interpretation of the effects of the management strategies.