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| Registros recuperados : 17 | |
| 6. |  | GUIMARAES, C. C.; ASSIS, C.; SIMEONE, M. L. F.; SENA, M. M. Use of near-infrared spectroscopy, partial least-squares, and ordered predictors selection to predict four quality parameters of sweet sorghum juice used to produce bioethanol. Energy & Fuels, Washington, v. 30, p. 4137- 4144, 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 8. | | GUIMARÃES, C. C.; ROSA, S. D. V. F. da; MALTA, M. R.; CARVALHO, M. H.; OLIVEIRA, R. M. E. Lipid content and fatty acid profile in Embryos, endosperm, and seeds of dried Coffea arabica. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON COFFEE SCIENCE, 26., 2016, Kunming,Yunnan, China. Proceedings... ASIC - Association for Science and Information on Coffee, 2016. p. 120.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 10. | | SALAZAR, D. U.; DEMATTÊ, J. A. M.; VICENTE, L. E.; GUIMARAES, C. C.; PADILHA, M. C. de C.; MELLO, F. A. de O.; SOUZA, A. B. Emissividade via laboratório e satélite como abordagem na análise textural de solos. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019. Artigo 95977. p. 1-4.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 11. | | SALAZAR, D. U.; DEMATTÊ, J. A. M.; VICENTE, L. E.; GUIMARÃES, C. C.; SOUZA, A. B. de; INFORSATO, L.; CARVALHO, H. W. L. de. Spectral range (FRX-VIS-NIR-SWIR-MIR) interaction on the organic matter prediction. In: WORLD CONGRESS OF SOIL SCIENCE, 21., 2018, Rio de Janeiro. Soil science: beyond food and fuel: abstracts. Viçosa, MG: SBCS, 2018. Trabalho 392.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 12. | | URBINA SALAZAR, D. F.; DEMATTÊ, J. A. M.; VICENTE, L. E.; GUIMARAES, C. C. B.; SAYÃO, V. M.; CERRI, C. E. P.; PADILHA, M. C. de C.; MENDES, W. de S. Emissivity of agricultural soil attributes in southeastern Brazil via terrestrial and satellite sensors. Geoderma, v. 361, article 114038, 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 13. | | GUIMARÃES, M. F. (Org).; TAVARES FILHO, J.; GUIMARÃES, C. C. M.; CASTRO FILHO, C.; VAZ, C. M. P.; MORAES, M. H.; ZIMBACH, C. R. L.; JORGE, L. A. C.; RALISCH, R. Manual de metodologias para avaliação de manejo do solo. Londrina : Editora UEL, 1999.| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 14. | | CARVALHO, M. H. de; ROSA, S. D. V. F. da; COELHO, S. V. B.; GUIMARÃES, C. C.; MARTINS, R. de S.; CLEMENTE, A. da C. S.; PAIVA, L. V. Drying of arabica coffee and its effect on the gene expression and activity of enzymes linked to seed physiological quality. Acta Scientiarum: Agronomy, v. 45, e56908, 2023.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 15. | | SANTOS, U. J. dos; DEMATTÊ, J. A. de M.; MENEZES, R. S. C.; DOTTO, A. C.; GUIMARÃES, C. C. B.; ALVES, B. J. R.; PRIMO, D. C.; SAMPA, E. V. de S. B. Predicting carbon and nitrogen by visible near-infrared (Vis-NIR) .and mid-infrared (MIR) spectroscopy in soils of Northeast Brazil Geoderma Regional, v. 23, e00333, December 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia. |
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| 16. | | PADILHA, M. C. de C.; VICENTE, L. E.; DEMATTÊ, J. A. M.; LOEBMANN, D. G. dos S. W.; VICENTE, A. K.; URBINA SALAZAR, D. F.; GUIMARÃES, C. C. B. Using Landsat and soil clay content to map soil organic carbon of oxisols and Ultisols near São Paulo, Brazil. Geoderma Regional, v. 21, e00253, 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 17. | | DEMATTÊ, J. A. M.; DOTTO, A. C.; PAIVA, A. F. S.; SATO, M. V.; DALMOLIN, R. S. D.; ARAÚJO, M. do S. B. de; SILVA, E. B. da; NANNI, M. R.; CATEN, A. ten; NORONHA, N. C.; LACERDA, M. P. C.; ARAUJO FILHO, J. C. de; RIZZO, R.; BELLINASO, H.; FRANCELINO, M. R.; SCHAEFER, C. E. G. R.; VICENTE, L. E.; SANTOS, U. J. dos; SAMPAIO, E. V. de S. B.; MENEZES, R. S. C.; SOUZA, J. J. L. L. de; ABRAHÃO, W. A. P.; COELHO, R. M.; GREGO, C. R.; LANI, J. L.; FERNANDES, A. R.; GONÇALVES, D. A. M.; SILVA, S. H. G.; MENEZES, M. D. de; CURI, N.; COUTO, E. G.; ANJOS, L. H. C. dos; CEDDIA, M. B.; PINHEIRO, E. F. M.; GRUNWALD, S.; VASQUES, G. de M.; MARQUES JÚNIOR, J.; SILVA, A. J. da; BARRETO, M. C. de V.; NÓBREGA, G. N.; SILVA, M. Z. da; SOUZA, S. F. de; VALLADARES, G. S.; VIANA, J. H. M.; TERRA, F. da S.; HORÁK-TERRA, I.; FIORIO, P. R.; SILVA, R. C. da; FRADE JÚNIOR, E. F.; LIMA, R. H. C.; FILIPPINI ALBA, J. M.; SOUZA JUNIOR, V. S. de; BREFIN, M. de L. M. S.; RUIVO, M. de L. P.; FERREIRA, T. O.; BRAIT, M. A.; CAETANO, N. R.; BRINGHENTI, I.; MENDES, W. de S.; SAFANELLI, J. L.; GUIMARÃES, C. C. B.; POPPIEL, R. R.; SOUZA, A. B. e; QUESADA, C. A.; COUTO, H. T. Z. do. The Brazilian Soil Spectral Library (BSSL): a general view, application and challenges. Geoderma, v. 354, 113793, 2019. Na publicação: Gustavo M. Vasques.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Clima Temperado; Embrapa Cocais; Embrapa Meio Ambiente; Embrapa Milho e Sorgo; Embrapa Solos. |
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| Registros recuperados : 17 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Milho e Sorgo. Para informações adicionais entre em contato com cnpms.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
04/12/2014 |
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Data da última atualização: |
04/12/2014 |
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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: |
GUIMARAES, C. C.; SIMEONE, M. L. F.; PARRELLA, R. A. C.; SENA, M. M. |
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Afiliação: |
CRISTIANE DE CARVALHO GUIMARAES, CNPMS; MARIA LUCIA FERREIRA SIMEONE, CNPMS; RAFAEL AUGUSTO DA COSTA PARRELLA, CNPMS. |
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Título: |
Use of NIRS to predict composition and bioethanol yield from cell wall structural components of sweet sorghum biomass. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
Microchemical Journal, New York, v. 117, p. 194-201, 2014. |
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DOI: |
10.1016/j.microc.2014.06.029 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Sweet sorghum biomass is gaining importance as feedstock for second generation bioethanol production. Consequently, breeding programs are seeking to improve the quality of this feedstock in order to increase the productivity, with the generation of a great number of samples to be analyzed. Thus, this paper developed rapid and low cost methods based on partial least squares (PLS) and near infrared reflectance spectroscopy for determining cellulose, hemicellulose, lignin and theoretical ethanol yield (TEY) in sorghum biomass. The models were built with 957 samples, obtained from more than 100 hybrids and inbred strains, in the ranges of 21.4–49.1% w/w, 18.4–34.8% w/w, 1.8–11.5% w/w and 221–412 L t?1 for cellulose, hemicellulose, lignin and TEY, respectively. These models presented root mean square errors of prediction of 1.5%, 1.7%, 0.8% and 12 L t?1 (and ranges of relative errors of prediction between ?5.3 and 6.5%, ?9.8 and 12.2%, ?28.8 and 37.6%, and?5.6 and 6.1%), respectively. The methods were submitted to a complete multivariate analytical validation in accordance with the Brazilian and international guidelines, and considered accurate, linear, sensitive and unbiased. Finally the stability of these methods was monitored for approximately six months by developing appropriate control charts. |
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Palavras-Chave: |
Espectroscopia no infravermelho próximo; Multivariate analytical validation; Near infrared spectroscopy; Saccharine sorghum; Sorgo sacarino; Validação analítica multivariada. |
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Thesagro: |
Biocombustível; Celulose; Lignina; Sorgo açucareiro. |
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Thesaurus NAL: |
Biofuels; Cellulose; Lignin. |
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Categoria do assunto: |
W Química e Física |
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Marc: |
LEADER 02353naa a2200325 a 4500
001 2001603
005 2014-12-04
008 2014 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $a10.1016/j.microc.2014.06.029$2DOI
100 1 $aGUIMARAES, C. C.
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260 $c2014
520 $aSweet sorghum biomass is gaining importance as feedstock for second generation bioethanol production. Consequently, breeding programs are seeking to improve the quality of this feedstock in order to increase the productivity, with the generation of a great number of samples to be analyzed. Thus, this paper developed rapid and low cost methods based on partial least squares (PLS) and near infrared reflectance spectroscopy for determining cellulose, hemicellulose, lignin and theoretical ethanol yield (TEY) in sorghum biomass. The models were built with 957 samples, obtained from more than 100 hybrids and inbred strains, in the ranges of 21.4–49.1% w/w, 18.4–34.8% w/w, 1.8–11.5% w/w and 221–412 L t?1 for cellulose, hemicellulose, lignin and TEY, respectively. These models presented root mean square errors of prediction of 1.5%, 1.7%, 0.8% and 12 L t?1 (and ranges of relative errors of prediction between ?5.3 and 6.5%, ?9.8 and 12.2%, ?28.8 and 37.6%, and?5.6 and 6.1%), respectively. The methods were submitted to a complete multivariate analytical validation in accordance with the Brazilian and international guidelines, and considered accurate, linear, sensitive and unbiased. Finally the stability of these methods was monitored for approximately six months by developing appropriate control charts.
650 $aBiofuels
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653 $aValidação analítica multivariada
700 1 $aSIMEONE, M. L. F.
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700 1 $aSENA, M. M.
773 $tMicrochemical Journal, New York$gv. 117, p. 194-201, 2014.
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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