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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Clima Temperado. |
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Data corrente: |
09/03/2022 |
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Data da última atualização: |
09/03/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
WEBER, D.; HOFFMANN, J. F.; BARRETO, C. F.; ZANDONÁ, G. P.; NACHTIGAL, J. C.; CHAVES, F. C.; MALGARIM, M. B. |
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Afiliação: |
DIEGO WEBER; JESSICA FERNANDA HOFFMANN; CAROLINE FARIAS BARRETO; GIOVANA PAULA ZANDONÁ; JAIR COSTA NACHTIGAL, CPACT; FABIO CLASEN CHAVES; MARCELO BARBOSA MALGARIM. |
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Título: |
Bioactive content of six passion fruit genotypes cultivated in southern Brazil. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
Bioscience Journal, v. 37, e37086, 2021. |
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ISSN: |
1981-3163 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Passion fruit production in Brazil is concentrated in tropical regions, however, recently production has expanded to regions with temperate climate. Cultivar performance in different climate and soil can lead to variation in the contents of bioactive compounds in the juice and rind of the fruit. This study characterized the bioactive content of passion fruit rind and juice of six passion fruit genotypes (?Catarina Roxo?,?Catarina?, ?Urussanga?,?BRS Gigante Amarelo?, ?BRS Rubi do Cerrado?, and?BRS Sol do Cerrado?) cultivated in southern Brazil. Phenolic, flavonoid, anthocyanin, carotenoid, and ascorbic acid contents and the antioxidant potential of each fruit portion from each genotype were evaluated. Fruit composition varied with genotype and evaluated tissue. Bioactive compound contents were greatest in the rind of ?Urussanga? and ?Catarina?, whereas the juice of ?BRS Sol do Cerrado? and ?Catarina Roxo? had the greatest bioactive content. Given cultivar and tissue variability for bioactive content, postharvest use of passion fruit will determine the choice of cultivar to obtain a product with maximum bioactive compounds. Passion fruit genotypes evaluated in this study have shown to be potential sources of bioactive compounds. Fruit rind has the potential to be explored in the scientific and technological scope, due to its high amounts of phenolic compounds and antioxidant activity. |
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Thesagro: |
Maracujá. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/232267/1/Artigo-Bioactive.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Clima Temperado (CPACT) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sudeste. |
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Data corrente: |
07/05/2015 |
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Data da última atualização: |
28/03/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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Autoria: |
HIGA, R. H.; MOKRY, F. B.; MUDADU, M. de A.; LOBO, F. P.; REGITANO, L. C. de A. |
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Afiliação: |
ROBERTO HIROSHI HIGA, CNPTIA; FABIANA BARICHELLO MOKRY, Universidade Federal de São Carlos; MAURICIO DE ALVARENGA MUDADU, CPPSE; FRANCISCO PEREIRA LOBO, CNPTIA; LUCIANA CORREIA DE ALMEIDA REGITANO, CPPSE. |
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Título: |
Estudo de associação genômica empla utilizando Random Forest: estudo de caso em bovinos de corte. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
In: ARBEX, A.; MARTINS, N. F.; MARTINS, M. F. Talking about computing and genomics - TACG: modelos e métodos computacionais em Bioinformática. Brasília, DF: Embrapa, 2014. |
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Páginas: |
p. 71-99. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A aplicação de técnicas de aprendizado de máquina, que consideram o efeito de múltiplos SNPs a problemas de estudos de associação em genônica ampla (GWAS) é de grande interesse, pois essas técnicas são potencialmente capazes de identificar variantes onde o modelo causal é desconhecido e de lidar com o problema de alta dimensionalidade dos dados. |
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Palavras-Chave: |
Associação genômica; Estudo; Random forest. |
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Thesagro: |
Gado de Corte. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1014991/1/EstudoAssociacaoGenomica.pdf
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Marc: |
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300 $ap. 71-99.
520 $aA aplicação de técnicas de aprendizado de máquina, que consideram o efeito de múltiplos SNPs a problemas de estudos de associação em genônica ampla (GWAS) é de grande interesse, pois essas técnicas são potencialmente capazes de identificar variantes onde o modelo causal é desconhecido e de lidar com o problema de alta dimensionalidade dos dados.
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sudeste (CPPSE) |
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