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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
10/07/2014 |
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Data da última atualização: |
01/06/2017 |
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Autoria: |
BORGES, B. O.; CURI, R. A.; BALDI, F.; FEITOSA, F. L. B.; ANDRADE, W. B. F. de; ALBUQUERQUE, L. G. de; OLIVEIRA, H. N. de; CHARDULO, L. A. L. |
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Título: |
Polymorphisms in candidate genes and their association with carcass traits and meat quality in Nellore cattle. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 49, n. 5, p. 364-371, maio. 2014. |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Título em português: Polimorfismos em genes-candidatos e suas associações com características de carcaça e qualidade da carne em bovinos Nelore. |
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Conteúdo: |
The objective of this work was to estimate the allele polymorphism frequencies of genes in Nellore cattle and associate them with meat quality and carcass traits. Six hundred males were genotyped for the following polymorphisms: DGAT1 (VNTR with 18 nucleotides at the promoter region); ANK1, a new polymorphism, identified and mapped here at the gene regulatory region NW_001494427.3; TCAP (AY428575.1:g.346G>A); and MYOG (NW_001501985:g.511G>C). In the association study, phenotype data of hot carcass weight, ribeye area, backfat thickness, percentage of intramuscular fat, shear force, myofibrillar fragmentation index, meat color (L*, a*, b*), and cooking losses were used. Allele B from the ANK1 gene was associated with greater redness (a*). Alleles 5R, 6R, and 7R from the DGAT1 VNTR gene were associated with increased intramuscular fat, reduced cooking losses and increased ribeye area, respectively. The single nucleotide polymorphism (SNP) of the TCAP gene was not polymorphic, and MYOG alleles were not associated with any of the evaluated characteristics. These results indicate that ANK1 and DGAT1 genes can be used in the selection of Nellore cattle for carcass and meat quality. |
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Palavras-Chave: |
Anquirina; Assisted selection; Miogenina; Seleção assistida; Titina. |
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Thesagro: |
Bos Indicus; Gado de corte. |
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Thesaurus Nal: |
Ankyrins; Beef cattle; myogenin. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/104887/1/Polymorphisms-in-cadidate-genes.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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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 Agricultura Digital; Embrapa Agrossilvipastoril. |
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Data corrente: |
31/01/2020 |
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Data da última atualização: |
31/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SANTOS, E. F. dos; KAMCHEN, S. G.; VENDRUSCULO, L. G.; LOPES, L. B. |
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Afiliação: |
ELTON FERNANDES DOS SANTOS, UNEMAT; SCHEILA GEIELE KAMCHEN, UFMT; LAURIMAR GONCALVES VENDRUSCULO, CNPTIA; LUCIANO BASTOS LOPES, CPAMT. |
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Título: |
Processamento de imagens 3D visando análises morfométricas em bovinos nelore. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS, 3.; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 8., 2019, Sinop. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2019. |
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Páginas: |
p. 91. |
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ISBN: |
978-85-7035-938-4 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Editores Técnicos: Alexandre Ferreira do Nascimento, Bruno Rafael da Silva, Edison Ulisses Ramos Junior, Eulália Soler Sobreira Hoogerheide, Isabela Volpi Furtini, José Ângelo Nogueira de Menezes Júnior, Marina Moura Morales, Silvio Tulio Spera. |
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Conteúdo: |
A agricultura digital 4.0 (Agro 4.0) emprega métodos computacionais de alto desempenho e soluções inteligentes para processamento de volumes consideráveis de dados visando a geração de sistemas de suporte à tomada de decisões do manejo na agropecuária. Os rebanhos, principalmente bovinos, têm se beneficiado pouco das tecnologias do Agro 4.0 em relação as culturas agrícolas. Por isto, o desenvolvimento e teste de algoritmos que visem a melhoria da gestão de rebanhos pelo uso de novos sensores, não evasivos, são necessários. Novos sensores, como câmeras 3D permitem a agilização de medidas morfométricas em animais, facilitando e agilizando a avaliação corporal de rebanho. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um sistema eletrônico para captura de imagens de profundidade e estimativa de medidas de interesse na avaliação corporal em rebanho nelore. Uma câmera Intel Realsense d435i foi usada para adquirir imagens de profundidade individuais de 24 novilhas Nelores em 11/06/2019. As imagens foram armazenadas em formato rostbag e os nomes associados aos brincos dos animais. Um shell script foi usado para extrair e organizar os arquivos de texto (CSV) e as imagem de profundidade em png. O processamento foi realizado com auxílio do pacote Image Processing Toolbox do Matlab. O algoritmo é divido nos seguintes passos: segmentação, seleção de objeto de maior área e filtro de media e mediana para suavização. Por fim, recuperação da forma do animal. As medições foram realizadas através da ferramenta Distance com a função imdistline que exibe a distância em pixel entre dois pontos na imagem. Essas medidas foram convertidas posteriormente em centímetros. Os melhores resultados obtidos de correlação entre as medidas coletadas de forma manual (fita métrica) e digital (câmera de profundidade) foram: Altura de garupa (R2 = 0,77) e altura de cernelha (R2 = 0,71). Apesar da estimativa das medidas ainda não estar completamente automatizado, conclui-se que o sistema, em função dos indices de correlação satisfatórios, pode contribuir para facilitar o manejo do rebanho. MenosA agricultura digital 4.0 (Agro 4.0) emprega métodos computacionais de alto desempenho e soluções inteligentes para processamento de volumes consideráveis de dados visando a geração de sistemas de suporte à tomada de decisões do manejo na agropecuária. Os rebanhos, principalmente bovinos, têm se beneficiado pouco das tecnologias do Agro 4.0 em relação as culturas agrícolas. Por isto, o desenvolvimento e teste de algoritmos que visem a melhoria da gestão de rebanhos pelo uso de novos sensores, não evasivos, são necessários. Novos sensores, como câmeras 3D permitem a agilização de medidas morfométricas em animais, facilitando e agilizando a avaliação corporal de rebanho. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um sistema eletrônico para captura de imagens de profundidade e estimativa de medidas de interesse na avaliação corporal em rebanho nelore. Uma câmera Intel Realsense d435i foi usada para adquirir imagens de profundidade individuais de 24 novilhas Nelores em 11/06/2019. As imagens foram armazenadas em formato rostbag e os nomes associados aos brincos dos animais. Um shell script foi usado para extrair e organizar os arquivos de texto (CSV) e as imagem de profundidade em png. O processamento foi realizado com auxílio do pacote Image Processing Toolbox do Matlab. O algoritmo é divido nos seguintes passos: segmentação, seleção de objeto de maior área e filtro de media e mediana para suavização. Por fim, recuperação da forma do animal. As medições foram realizadas através ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Agricultura digital; Processamento de imagem. |
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Thesagro: |
Gado Nelore. |
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Thesaurus NAL: |
Image analysis. |
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Categoria do assunto: |
--
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/210043/1/Processamento-imagens-Jornada.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/210184/1/2019-cpamt-laurimar-vendrusculo-processamento-3d-analise-morfometrica-nelore-p-91.pdf
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Marc: |
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300 $ap. 91.
500 $aEditores Técnicos: Alexandre Ferreira do Nascimento, Bruno Rafael da Silva, Edison Ulisses Ramos Junior, Eulália Soler Sobreira Hoogerheide, Isabela Volpi Furtini, José Ângelo Nogueira de Menezes Júnior, Marina Moura Morales, Silvio Tulio Spera.
520 $aA agricultura digital 4.0 (Agro 4.0) emprega métodos computacionais de alto desempenho e soluções inteligentes para processamento de volumes consideráveis de dados visando a geração de sistemas de suporte à tomada de decisões do manejo na agropecuária. Os rebanhos, principalmente bovinos, têm se beneficiado pouco das tecnologias do Agro 4.0 em relação as culturas agrícolas. Por isto, o desenvolvimento e teste de algoritmos que visem a melhoria da gestão de rebanhos pelo uso de novos sensores, não evasivos, são necessários. Novos sensores, como câmeras 3D permitem a agilização de medidas morfométricas em animais, facilitando e agilizando a avaliação corporal de rebanho. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um sistema eletrônico para captura de imagens de profundidade e estimativa de medidas de interesse na avaliação corporal em rebanho nelore. Uma câmera Intel Realsense d435i foi usada para adquirir imagens de profundidade individuais de 24 novilhas Nelores em 11/06/2019. As imagens foram armazenadas em formato rostbag e os nomes associados aos brincos dos animais. Um shell script foi usado para extrair e organizar os arquivos de texto (CSV) e as imagem de profundidade em png. O processamento foi realizado com auxílio do pacote Image Processing Toolbox do Matlab. O algoritmo é divido nos seguintes passos: segmentação, seleção de objeto de maior área e filtro de media e mediana para suavização. Por fim, recuperação da forma do animal. As medições foram realizadas através da ferramenta Distance com a função imdistline que exibe a distância em pixel entre dois pontos na imagem. Essas medidas foram convertidas posteriormente em centímetros. Os melhores resultados obtidos de correlação entre as medidas coletadas de forma manual (fita métrica) e digital (câmera de profundidade) foram: Altura de garupa (R2 = 0,77) e altura de cernelha (R2 = 0,71). Apesar da estimativa das medidas ainda não estar completamente automatizado, conclui-se que o sistema, em função dos indices de correlação satisfatórios, pode contribuir para facilitar o manejo do rebanho.
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