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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Semiárido.
Data corrente:  07/02/2023
Data da última atualização:  15/06/2023
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  VERSLYPEA, N. I.; NASCIMENTO, A. C. A. do; MUSSER, R. dos S.; CALDASM R, M. de S.; MARTINS, L. S. S.; LEAO, P. C. de S.
Afiliação:  NINA IRIS VERSLYPEA, UFRPE; ANDRÉ CÂMARA ALVES DO NASCIMENTO, UFRPE; ROSIMAR DOS SANTOS MUSSER, UFRPE; RAPHAEL MILLER DE SOUZA CALDAS, UFRPE; LUIZA SUELY SEMEN MARTINS, UFRPE; PATRICIA COELHO DE SOUZA LEAO, CPATSA.
Título:  Drought tolerance classification of grapevine rootstock by machine learning for the São Francisco Valley.
Ano de publicação:  2023
Fonte/Imprenta:  Smart Agricultural Technology, v. 4, 100192, 2023.
DOI:  https://doi.org/10.1016/j.atech.2023.100192
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  Machine Learning (ML) algorithms are increasingly being used in several areas of agricultural studies, such as plant breeding. ML can assist in the recognition of relevant patterns or groups, or even in the prediction of the outcome under new settings, thus accelerating experiments and interpretating their results. The identification and selection of drought-tolerant grapevine rootstock (Vitis spp.) have become more relevant in late years, motivated mostly by global climate change scenarios. However, the grapevine is a perennial species, with polygenic characteristics and a complex traits inheritance by offspring, thus making it very challenging to discover new, drought tolerant cultivars. For this reason, this study's main objective was to compare the performance of six machine learning models on the prediction of drought tolerance levels of grapevine rootstock cultivars. A dataset with forty-five distinct cultivars was used to evaluate the methods, and the best performing model (AUC 0.9857) was used to predict the drought tolerance class of three cultivars (IAC 313, IAC 572, and IAC 766) whose drought tolerance level was still unknown. The results predicted a high drought tolerance for IAC 313 and IAC 766 cultivars, and a low tolerance for IAC 572.
Palavras-Chave:  Algoritmo; Aprendizado supervisionado; Inteligência artificial; Vale de São Francisco.
Thesagro:  Mudança Climática; Porta Enxerto; Uva.
Thesaurus Nal:  Algorithms; Artificial intelligence; Climate change; Grapes.
Categoria do assunto:  A Sistemas de Cultivo
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/251869/1/Drought-tolerance-classification-of-grapevine-rootstock-by-machine-learning-2023.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Semiárido (CPATSA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CPATSA60280 - 1UPCAP - DD
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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Florestas.
Data corrente:  10/06/2022
Data da última atualização:  06/07/2022
Tipo da produção científica:  Capítulo em Livro Técnico-Científico
Autoria:  CORNACINI, M. R.; ALCANTARA, M. A. M.; SILVA, J. R. da; CORRÊA, A. J. M.; CAMBUIM, J.; MANOEL, R. de O.; ALVES, P. F.; ROSSINI, B. C.; AGUIAR, A. V. de; MORAES, M. L. T. de; MARINO, C. L.
Afiliação:  MAIARA RIBEIRO CORNACINI, Universidade Estadual Paulista; MARCELO AUGUSTO MENDES ALCANTARA, Universidade Estadual Paulista; JANAÍNA RODRIGUES DA SILVA, Universidade Estadual Paulista; APARECIDA JULIANA MARTINS CORRÊA, UFSCar; JOSÉ CAMBUIM, Universidade Estadual Paulista; RICARDO DE OLIVEIRA MANOEL, Universidade Estadual Paulista; PATRÍCIA FERREIRA ALVES, Universidade Estadual Paulista; BRUNO CÉSAR ROSSINI, Universidade Estadual Paulista; ANANDA VIRGINIA DE AGUIAR, CNPF; MÁRIO LUIZ TEIXEIRA DE MORAES, Universidade Estadual Paulista; CELSO LUIS MARINO, Universidade Estadual Paulista.
Título:  Florescimento em teste de procedência e progênies de Astronium fraxinifolium Schott (Anacardiaceae) em três eventos reprodutivos.
Ano de publicação:  2020
Fonte/Imprenta:  In: FELSEMBURGH, C. A. (org.). A produção do conhecimento na engenharia florestal. Ponta Grossa: Atena, 2020. cap. 9.
Páginas:  p. 82-91.
ISBN:  978-65-5706-500-6
DOI:  10.22533/at.ed.006202610
Idioma:  Português
Conteúdo:  RESUMO: O desbalanceamento da razão sexual no caso de espécies dioicas implica na contribuição desigual do número de gametas, o que reduz o tamanho efetivo populacional. Nesse sentido, realizou-se a identificação sexual de indivíduos de Astronium fraxinifolium, espécie madeireira pertencente à família Anacardiaceae, dioica, e que habita naturalmente a região de A Produção do Conhecimento na Engenharia FlorestalCapítulo 9 83 transição de Floresta Estacional Semidecidual e o Cerrado. Os indivíduos estão localizados em teste de procedências e progênies na Fazenda de Ensino e Pesquisa da FEIS/UNESP, em Selvíria ? MS, instalado em 1996 no delineamento experimental de blocos completos casualizados, com 30 tratamentos (famílias) de Mato Grosso do Sul (MS) e 30 de São Paulo (SP), 5 repetições e 10 plantas por parcela, no espaçamento de 3 m × 1,5 m, em plantio alternado com Jacaranda cuspidifolia. A identificação sexual das árvores ocorreu nos anos de 2014, 2017 e 2018 com base na visualização das flores masculinas e femininas. Na estação reprodutiva de 2014, 2017 e 2018 foram observadas flores em 130, 186 e 335 em indivíduos de SP, respectivamente, e 194, 331 e 542 em indivíduos de MS, respectivamente. Nos três eventos a procedência de MS teve uma porcentagem maior de florescimento (16%, 28% e 47%) que SP (11%, 17% e 31%) e a razão sexual foi tendenciosa para as flores masculinas: 2,34, 2 e 1,14 para MS e 2,78, 1,69 e 1,39 para SP. Foi possível perceber o aumento do florescimento e ... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Biologia reprodutiva; Conservação genética; Genetic conservation; Reproductive biology.
Thesagro:  Astronium Fraxinifolium; Reprodução Vegetal.
Categoria do assunto:  K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1143925/1/Aguiar-Atena-ProducaoDoConhecimentoNaEngenhariaFlorestal-cap9.pdf
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Registro original:  Embrapa Florestas (CNPF)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPF58290 - 1UPCPL - DD
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