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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Corte. |
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Data corrente: |
09/11/2017 |
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Data da última atualização: |
16/11/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
CAITANO, M. A. B.; BASTOS, R.; COELHO, M. B.; DIEHL, L. de O.; SANTOS, L. R. dos; SANTANA, M. S.; ROSINHA, G. M. S. |
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Afiliação: |
Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Campo Grande, MS; Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Campo Grande, MS.; CNPGC; LIANGE DE OLIVEIRA DIEHL, CNPT; LENITA RAMIRES DOS SANTOS, CNPGC; Universidade Católica Dom Bosco, Campo Grande, MS.; GRACIA MARIA SOARES ROSINHA, CNPGC. |
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Título: |
Avaliação do sistema de entrega e estabilidade de uma vacina de DNA contendo o gene ssiv DE Brucella abortus, encapsulada em nanopartículas de quitosana. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO DE IMUNOLOGIA DO CENTRO-OESTE, I., Goiânia, 2017. Revista de Patologia Tropical, v. 46, supl. 1, p. 16, 2017. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Brucelose bovina é uma zoonose infecciosa de evolução crônica, provocada por bactérias do gênero Brucella. Vacinação é uma das medidas mais efetivas para reduzir a prevalência desta doença e, devido a algumas desvantagens das vacinas atualmente utilizadas, novas formulações, como as vacinas de DNA, estão em testes. Nanopartículas são potenciais carreadores de vacinas de DNA e, entre os polímeros de origem natural, a quitosana tem se mostrado apropriada por ser biodegradável, biocompatível e não tóxico. O complexo vacina de DNA e nanopartículas de quitosana poderá prevenir a degradação da vacina por nucleases e otimizar a entrega de genes no interior das células de mamíferos, melhorando assim a resposta imune efetiva. |
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Palavras-Chave: |
Quitosana; Vacina de DNA. |
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Thesagro: |
Bactéria; Brucella abortus; Brucelose; DNA; Vacinação; Zoonose. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/166487/1/Avaliacao-do-sistema-de-entrega-e-estabilidade.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Gado de Corte (CNPGC) |
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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 Territorial. Para informações adicionais entre em contato com cnpm.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Territorial. |
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Data corrente: |
09/08/2017 |
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Data da última atualização: |
09/08/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
BRANDAO, Z. N.; GREGO, C. R.; MANJOLIN, R. C. |
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Afiliação: |
ZIANY NEIVA BRANDAO, CNPA; CELIA REGINA GREGO, CNPM; RODOLFO CORREA MANJOLIN, Estagiário CNPM. |
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Título: |
Geoestatistical tools and spectral measurements from AWiFs data for evaluation of N and P contents in cotton leaves. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 18., 2017, Santos. Anais ... Santos: INPE, 2017. |
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Páginas: |
p. 2408-2415 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Satellite images and geostatistics are useful tools to assess the nutritional status of plants, and thus, understanding the variability of cotton yield in farmers' fields. The resulting kriged maps provide a unique opportunity to overcome both spatial and temporal scaling challenges and understanding the factors that led to crop yield. To support decisions on improving cotton yield, this study combines the conventional statistic analysis, spatial regression modeling of georreferenced data and AWiFs' vegetations indices assessment. The experiments were carried out in a 47.4 ha commercial field of Goiás state, Brazil. Multispectral satellite images at 56 m spatial resolution were collected in a rainfed cotton field in two dates, on 04/01/2011 and 04/10/2012, from AWiFS sensor during the flowering cotton stage. Measures of leaf nitrogen (N) and phosphorus (P) contents were determined over previously georreferenced central points of 70 plots, each one measuring 80X80 m. Data were analyzed using descriptive statistics and geostatistical analyses by building and setting semivariograms and kriging interpolation. Best correlation was found between IVs and nitrogen contents of cotton leaves. Results indicated that NDVI, MSAVI and SAVI were the best indices to estimate P contents at cotton peak flowering. Identifications of spatial differences were possible using geostatistical methods with remote sensing data obtained from medium resolution satellite images, allowing to identify distinct nutritional needs and growth status of canopy to cotton plants. MenosSatellite images and geostatistics are useful tools to assess the nutritional status of plants, and thus, understanding the variability of cotton yield in farmers' fields. The resulting kriged maps provide a unique opportunity to overcome both spatial and temporal scaling challenges and understanding the factors that led to crop yield. To support decisions on improving cotton yield, this study combines the conventional statistic analysis, spatial regression modeling of georreferenced data and AWiFs' vegetations indices assessment. The experiments were carried out in a 47.4 ha commercial field of Goiás state, Brazil. Multispectral satellite images at 56 m spatial resolution were collected in a rainfed cotton field in two dates, on 04/01/2011 and 04/10/2012, from AWiFS sensor during the flowering cotton stage. Measures of leaf nitrogen (N) and phosphorus (P) contents were determined over previously georreferenced central points of 70 plots, each one measuring 80X80 m. Data were analyzed using descriptive statistics and geostatistical analyses by building and setting semivariograms and kriging interpolation. Best correlation was found between IVs and nitrogen contents of cotton leaves. Results indicated that NDVI, MSAVI and SAVI were the best indices to estimate P contents at cotton peak flowering. Identifications of spatial differences were possible using geostatistical methods with remote sensing data obtained from medium resolution satellite images, allowing to identify dist... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Índices de vegetação; Spatial variability. |
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Thesagro: |
Agricultura de Precisão; Algodão; Sensoriamento remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Cotton; Precision agriculture; Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
LEADER 02369nam a2200241 a 4500
001 2073817
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008 2017 bl uuuu u00u1 u #d
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245 $aGeoestatistical tools and spectral measurements from AWiFs data for evaluation of N and P contents in cotton leaves.$h[electronic resource]
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520 $aSatellite images and geostatistics are useful tools to assess the nutritional status of plants, and thus, understanding the variability of cotton yield in farmers' fields. The resulting kriged maps provide a unique opportunity to overcome both spatial and temporal scaling challenges and understanding the factors that led to crop yield. To support decisions on improving cotton yield, this study combines the conventional statistic analysis, spatial regression modeling of georreferenced data and AWiFs' vegetations indices assessment. The experiments were carried out in a 47.4 ha commercial field of Goiás state, Brazil. Multispectral satellite images at 56 m spatial resolution were collected in a rainfed cotton field in two dates, on 04/01/2011 and 04/10/2012, from AWiFS sensor during the flowering cotton stage. Measures of leaf nitrogen (N) and phosphorus (P) contents were determined over previously georreferenced central points of 70 plots, each one measuring 80X80 m. Data were analyzed using descriptive statistics and geostatistical analyses by building and setting semivariograms and kriging interpolation. Best correlation was found between IVs and nitrogen contents of cotton leaves. Results indicated that NDVI, MSAVI and SAVI were the best indices to estimate P contents at cotton peak flowering. Identifications of spatial differences were possible using geostatistical methods with remote sensing data obtained from medium resolution satellite images, allowing to identify distinct nutritional needs and growth status of canopy to cotton plants.
650 $aCotton
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650 $aAgricultura de Precisão
650 $aAlgodão
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700 1 $aMANJOLIN, R. C.
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Embrapa Territorial (CNPM) |
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