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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sudeste; Embrapa Pecuária Sul. |
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Data corrente: |
05/03/2024 |
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Data da última atualização: |
05/03/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
NICIURA, S. C. M.; CARDOSO, T. F.; IBELLI, A. M. G.; OKINO, C. H.; ANDRADE, B. G.; BENAVIDES, M. V.; CHAGAS, A. C. de S.; ESTEVES, S. N.; MINHO, A. P.; REGITANO, L. C. de A.; GONDRO, C. |
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Afiliação: |
SIMONE CRISTINA MEO NICIURA, CPPSE; TAINÃ FIGUEIREDO CARDOSO; ADRIANA MERCIA GUARATINI IBELLI, CPPSE; CINTIA HIROMI OKINO, CPPSE; BRUNO GABRIEL ANDRADE, Munster Technological University, Cork, Ireland; MAGDA VIEIRA BENAVIDES, CPPSUL; ANA CAROLINA DE SOUZA CHAGAS, CPPSE; SERGIO NOVITA ESTEVES, CPPSE; ALESSANDRO PELEGRINE MINHO, CPPSE; LUCIANA CORREIA DE ALMEIDA REGITANO, CPPSE; CEDRIC GONDRO, Michigan State University, East Lansing, MI, USA. |
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Título: |
Multi-omics data elucidate parasite-host-microbiota interactions and resistance to Haemonchus contortus. in sheep |
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Ano de publicação: |
2024 |
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Fonte/Imprenta: |
Parasites & Vectors, v. 17, n. 102, 2024. |
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DOI: |
10.1186/s13071-024-06205-9 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
The integration of molecular data from hosts, parasites, and microbiota can enhance our understanding of the complex biological interactions underlying the resistance of hosts to parasites. Haemonchus contortus, the predominant sheep gastrointestinal parasite species in the tropics, causes significant production and economic losses, which are further compounded by the diminishing efficiency of chemical control owing to anthelmintic resistance. Knowledge of how the host responds to infection and how the parasite, in combination with microbiota, modulates host immunity can guide selection decisions to breed animals with improved parasite resistance. This understanding will help refine management practices and advance the development of new therapeutics for long-term helminth control. |
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Palavras-Chave: |
16S rDNA sequencing; Barber’s pole worm; EQTL; GWAS; Parasite resistance; RNA seq. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1162588/1/MultiOmicsDataElucidate.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sudeste (CPPSE) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Territorial. |
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Data corrente: |
03/07/2013 |
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Data da última atualização: |
03/07/2013 |
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Tipo da produção científica: |
Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
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Autoria: |
ANDRADE, R. G.; SILVA, G. B. S. da; OLIVEIRA, B. P. de; VICENTE, L. E.; LEIVAS, J. F. |
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Afiliação: |
RICARDO GUIMARAES ANDRADE, CNPM; GUSTAVO BAYMA SIQUEIRA DA SILVA, CNPM; BIANCA PEDRONI DE OLIVEIRA, CNPM; LUIZ EDUARDO VICENTE, CNPM; JANICE FREITAS LEIVAS, CNPM. |
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Título: |
Metodologia de classificação digital aplicada a imagem de alta resolução espacial. |
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Ano de publicação: |
2012 |
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Fonte/Imprenta: |
Campinas, SP: Embrapa Monitoramento por Satélite, 2012. |
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Páginas: |
19 p. |
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Série: |
(Embrapa Monitoramento por Satélite. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 26) |
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ISSN: |
1806-3322 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Dados de sensoriamento remoto vêm contribuindo durante décadas para identificar, no espaço e no tempo, o uso e a cobertura da terra. Para tal finalidade, a aplicação de metodologias de classificação digital de imagens é fundamental, por implementar regras de decisão que auxiliam na interpretação dos alvos observados. Este estudo objetivou aplicar metodologia baseada na combinação de técnicas de geoprocessamento para classificar imagem de alta resolução espacial. Foi utilizada uma imagem do satélite GeoEye-1 do dia 9 de outubro de 2011 para uma área experimental do projeto GeoRastro. Os resultados revelaram dificuldades para separar projeção de sombra das árvores no solo, dossel sombreado e não sombreado. A metodologia foi satisfatória para classificar pastagem, no entanto, com a imagem fusionada foi possível identificar pixels que representam áreas de solo exposto no meio do pasto. Além disso, no traçado das curvas de nível foram discriminadas as classes de sombra, pastagem e solo exposto. |
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Thesagro: |
Sensoriamento Remoto; Uso da Terra. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/85389/1/037-12.pdf
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Marc: |
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490 $a(Embrapa Monitoramento por Satélite. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 26)
520 $aDados de sensoriamento remoto vêm contribuindo durante décadas para identificar, no espaço e no tempo, o uso e a cobertura da terra. Para tal finalidade, a aplicação de metodologias de classificação digital de imagens é fundamental, por implementar regras de decisão que auxiliam na interpretação dos alvos observados. Este estudo objetivou aplicar metodologia baseada na combinação de técnicas de geoprocessamento para classificar imagem de alta resolução espacial. Foi utilizada uma imagem do satélite GeoEye-1 do dia 9 de outubro de 2011 para uma área experimental do projeto GeoRastro. Os resultados revelaram dificuldades para separar projeção de sombra das árvores no solo, dossel sombreado e não sombreado. A metodologia foi satisfatória para classificar pastagem, no entanto, com a imagem fusionada foi possível identificar pixels que representam áreas de solo exposto no meio do pasto. Além disso, no traçado das curvas de nível foram discriminadas as classes de sombra, pastagem e solo exposto.
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Registro original: |
Embrapa Territorial (CNPM) |
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