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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
13/06/2012 |
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Data da última atualização: |
16/05/2022 |
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Autoria: |
PANDORFI, H.; GUISELINI, C.; MARIN, F. R.; SILVA, I. J. O. da. |
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Afiliação: |
HÉLITON PANDORFI; CRISTIANE GUISELINI; FABIO RICARDO MARIN, CNPTIA; IRAN JOSÉ OLIVEIRA DA SILVA. |
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Título: |
Modelo agrometeorológico aplicado a estimativa de produtividade para a cultura do sorgo na região de Ribeirão Preto, SP e sua aproximação por meio de redes neurais artificiais. |
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Ano de publicação: |
2005 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 14., 2005, Campinas. "Agrometeorologia, agroclimatologia e agronegócio": caderno de resumos. Campinas: SBA: UNICAMP, 2005. |
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Páginas: |
p. 38. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi empregar as proposições de Doorembos & Kassan (1994) e sua aproximação por meio de uma rede neural, gerando saídas que se aproximasse das saídas "verdadeiras" (Modelo Agrometeorológico) para estimativa da produtividade real do sorgo granífero para região de Ribeirão Preto, SP, considerando-se a variação temporal para cada decêndio ao longo de 5 anos (1980-1985). O trabalho baseou-se em séries históricas de dados de temperatura média (oC), insolação (horas) e precipitação (mm) da localidade de Ribeirão Preto. A rede neural artificial empregada foi a backpropagation (Neural Works). Os modelos neurais apresentaram um desempenho previsível, de forma genérica, para a produtividade real da cultura. O número de neurônios utilizados na camada oculta (hidden 1) na fase de treinamento da rede foi de 25, correspondendo aproximadamente 6 vezes o número de estimadores de entrada (inputs) mais a saída (output). Neste aspecto, concluiu-se que é possível efetuar-se previsões agrícolas com numero relativamente pequeno de repetições, <5 anos/safras, ficando claro que o ajuste dos modelos depende mais da qualidade e representatividade dos dados do que da sua quantidade. |
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Palavras-Chave: |
Modelo agrometeorológico; Produtividade de sorgo; Redes neurais artificiais. |
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Thesaurus Nal: |
Models; Neural networks. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/926441/1/PC-Modelo-agrometeorologico-CBAgro-2005.pdf
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Marc: |
LEADER 02102naa a2200229 a 4500
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100 1 $aPANDORFI, H.
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260 $c2005
300 $ap. 38.
520 $aO objetivo deste trabalho foi empregar as proposições de Doorembos & Kassan (1994) e sua aproximação por meio de uma rede neural, gerando saídas que se aproximasse das saídas "verdadeiras" (Modelo Agrometeorológico) para estimativa da produtividade real do sorgo granífero para região de Ribeirão Preto, SP, considerando-se a variação temporal para cada decêndio ao longo de 5 anos (1980-1985). O trabalho baseou-se em séries históricas de dados de temperatura média (oC), insolação (horas) e precipitação (mm) da localidade de Ribeirão Preto. A rede neural artificial empregada foi a backpropagation (Neural Works). Os modelos neurais apresentaram um desempenho previsível, de forma genérica, para a produtividade real da cultura. O número de neurônios utilizados na camada oculta (hidden 1) na fase de treinamento da rede foi de 25, correspondendo aproximadamente 6 vezes o número de estimadores de entrada (inputs) mais a saída (output). Neste aspecto, concluiu-se que é possível efetuar-se previsões agrícolas com numero relativamente pequeno de repetições, <5 anos/safras, ficando claro que o ajuste dos modelos depende mais da qualidade e representatividade dos dados do que da sua quantidade.
650 $aModels
650 $aNeural networks
653 $aModelo agrometeorológico
653 $aProdutividade de sorgo
653 $aRedes neurais artificiais
700 1 $aGUISELINI, C.
700 1 $aMARIN, F. R.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Gado de Leite. Para informações adicionais entre em contato com cnpgl.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Leite. |
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Data corrente: |
31/01/2024 |
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Data da última atualização: |
06/03/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
ROCHA, R. de F. B.; GARCIA, A. O.; SANTOS, M. G. dos; OTTO, P. I.; SILVA, M. V. G. B.; MARTINS, M. F.; MACHADO, M. A.; PANETTO, J. C. do C.; CALUS, M. P. L.; VANDENPLAS, J.; GUIMARÃES, S. E. F. |
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Afiliação: |
RENATA DE FATIMA BRETANHA ROCHA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; ARIELLY OLIVEIRA GARCIA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; MATEUS GUIMARÃES DOS SANTOS, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; PAMELA ITAJARA OTTO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA; MARCOS VINICIUS GUALBERTO B SILVA, CNPGL; MARTA FONSECA MARTINS, CNPGL; MARCO ANTONIO MACHADO, CNPGL; JOAO CLAUDIO DO CARMO PANETTO, CNPGL; MARIO P. L. CALUS, WAGENINGEN UNIVERSITY; JEREMIE VANDENPLAS, WAGENINGEN UNIVERSITY; SIMONE ELIZA FACIONI GUIMARÃES, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA. |
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Título: |
Parent-of-origin effects for the number of oocytes and embryos in Gir cattle. |
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Ano de publicação: |
2024 |
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Fonte/Imprenta: |
Livestock Science, v. 280, 105412, 2024. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.livsci.2024.105412 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Imprinting is a phenomenon that alters the expression of genes according to the parental origin of their alleles. A quantitative form to evaluate the imprinting effect is known as parent-of-origin effect. Our aim with this work is to identify parent-of-origin effects that influence the number of oocytes and embryos in Gir dairy cattle. A dataset with 17,526 Ovum Pick Up observations from 1641 Gir donors was used to estimate parent-of-origin effects for the traits number of total oocytes (TO), number of viable oocytes (VO) and number of embryos (EM). To identify parent-of-origin effects, dam and sire gametic effects were included, individually or together, in an animal model for TO, VO and EM traits. For TO, inclusion of paternal origin effects in the model was significant (P < 0.05), and explained 6 % of the total phenotypic variance. For VO and EM no significant parent-of-origin effects were found for either parental line. In conclusion, paternal effects appear to influence the total oocyte production in the Gir cattle breed. |
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Palavras-Chave: |
Características reprodutivas; Efeito paterno; Gametic matrix; Matriz gamética. |
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Thesagro: |
Gado Leiteiro. |
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Thesaurus NAL: |
Dairy cattle; Paternal effect; Reproductive traits. |
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Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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Marc: |
LEADER 02073naa a2200349 a 4500
001 2161495
005 2024-03-06
008 2024 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.1016/j.livsci.2024.105412$2DOI
100 1 $aROCHA, R. de F. B.
245 $aParent-of-origin effects for the number of oocytes and embryos in Gir cattle.$h[electronic resource]
260 $c2024
520 $aImprinting is a phenomenon that alters the expression of genes according to the parental origin of their alleles. A quantitative form to evaluate the imprinting effect is known as parent-of-origin effect. Our aim with this work is to identify parent-of-origin effects that influence the number of oocytes and embryos in Gir dairy cattle. A dataset with 17,526 Ovum Pick Up observations from 1641 Gir donors was used to estimate parent-of-origin effects for the traits number of total oocytes (TO), number of viable oocytes (VO) and number of embryos (EM). To identify parent-of-origin effects, dam and sire gametic effects were included, individually or together, in an animal model for TO, VO and EM traits. For TO, inclusion of paternal origin effects in the model was significant (P < 0.05), and explained 6 % of the total phenotypic variance. For VO and EM no significant parent-of-origin effects were found for either parental line. In conclusion, paternal effects appear to influence the total oocyte production in the Gir cattle breed.
650 $aDairy cattle
650 $aPaternal effect
650 $aReproductive traits
650 $aGado Leiteiro
653 $aCaracterísticas reprodutivas
653 $aEfeito paterno
653 $aGametic matrix
653 $aMatriz gamética
700 1 $aGARCIA, A. O.
700 1 $aSANTOS, M. G. dos
700 1 $aOTTO, P. I.
700 1 $aSILVA, M. V. G. B.
700 1 $aMARTINS, M. F.
700 1 $aMACHADO, M. A.
700 1 $aPANETTO, J. C. do C.
700 1 $aCALUS, M. P. L.
700 1 $aVANDENPLAS, J.
700 1 $aGUIMARÃES, S. E. F.
773 $tLivestock Science$gv. 280, 105412, 2024.
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Embrapa Gado de Leite (CNPGL) |
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