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Registros recuperados : 25 | |
5. | | AZEVEDO, S. M. de; MALUF, W. R.; OLIVEIRA, F. A. de; GOMES, L. A. A.; MARTINS, L. S. Acao do gene Mi em tomateiro no controle de diferentes racas de nematoides das galhas. In: CONGRESSO DA POS-GRADUACAO DA ESAL, 8., 1995, Lavras, MG. Pos-graduacao e mercado de trabalho: anais... Lavras: UFLA, 1995. p.159-160. Biblioteca(s): Embrapa Hortaliças. |
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6. | | WILLADINO, L.; GOMES, E. W. F.; SILVA, E. F. DE F. E.; MARTINS, L. S. S.; CAMARA, T. R. Efeito do estresse salino em genótipos tetraplóides de bananeira. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v.15, n.1, p. 53-59, jan., 2011. Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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7. | | ULISSES, C.; CAMARA, T. R.; WILLADINO, L.; ALBUQUERQUE, C. C. de; MARTINS, L. S. S.; FREITAS, N. S. A. de. Caracterizacao isoenzimatica de clones de bananeira nanicao submetidos a salinidade. Revista Brasileira de Engenharia Agricola e Ambiental, v.6, n.2, p.358-361, 2002. Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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8. | | RIOS, P. R. P.; SILVA NETO, E. B.; SILVEIRA, E. B.; MARTINS, L. S. S.; GOMES, A. M. A. Caracterização de isolados de Colletotrichum lagenarium através de padrões eletroforéticos de isoenzimas. Horticultura Brasileira, Brasília, v. 21, n. 2, jul. 2003. Suplemento 2. Trabalho apresentado no 43º Congresso Brasileiro de Olericultura, 2003. Publicado também como resumo em: Horticultura Brasileira, Brasília, v. 21, n. 2, p. 340, jul. 2003. Suplemento 1. Biblioteca(s): Embrapa Hortaliças. |
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9. | | RIOS, P. R. P.; SILVEIRA, E. B.; MARTINS, L. S. S.; SILVA NETO, E. B.; GOMES, A. M. A. Caracterização de isolados de Colletotrichum lagenarium de pepino com base em marcadores isoenzimáticos. Horticultura Brasileira, Brasília, DF, v. 22, n. 4, p. 729-733, out./dez, 2006. Biblioteca(s): Embrapa Hortaliças. |
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13. | | MARTINS, L. S. S.; FALCÃO, T. M. M. A.; COÊLHO, R. S. B.; BARBOSA, M. A. G.; FREITAS, N. S. A. Identificação de marcadores RAPD ligados à resistência à mancha angular do feijoeiro comum. Summa Phytopathologica, Botucatu, v. 30, n. 2, p. 234-237, Apr./June 2004. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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14. | | JIMENEZ, H. J.; MARTINS, L. S. S.; MONTARROYOS, A. V. V.; SILVA JUNIOR, J. F. da; ALZATE MARIN, A. L.; MORAES FILHO, R. M. Genetic diversity of the Neotropical tree Hancornia speciosa Gomes in natural populations in Northeastern Brazil. Genetics and Molecular Research, Ribeirão Preto, v. 14, n. 4, p. 17749-1775, 2015. Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
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15. | | GOMES, E. W. F.; WILLADINO, L.; MARTINS, L. S. S.; SILVA, S. de O. e; CAMARA, T. R.; MEUNIER, I. M. J. Diplóides (AA) de bananeira submetidos ao estresse salino. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 39, n. 6, p. 525-531, junho 2004 Título em inglês: Banana diploids (AA) submitted to salt stress. Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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17. | | MOTTA, R. G.; MARTINS, L. S. A.; MOTTA, I. G.; GUERRA, S. T.; PAULA, C. L. de; BOLANOS, C. A. D.; SILVA, R. C. da; RIBEIRO, M. G. Multidrug resistant bacteria isolated from septic arthritis in horses. Pesquisa Veterinária Brasileira, Rio de Janeiro, v. 37, n. 4, p. 325-330, abril 2017. Título em português: Bactérias multirresistentes isoladas de artrite séptica equina. Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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18. | | SERRA, I. M. R. de S.; MENEZES, M.; COELHO, R. A. B.; FERRAZ, G. de M. G.; MONTARROYOS, A. V. V.; MARTINS, L. S. S. Morphophysiological and molecular analysis in the differentiation of Colletotrichum gloeosporioides isolates from cashew and mango trees. Anais da Academia Pernambucana de Ciência Agronômica, Recife, v. 3, p. 216-241, 2006. Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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19. | | SANTOS, H. H. D.; MOURA, M. S. B. de; SILVA, T. G. F. da; MARTINS, L. S. S.; LEAO, P. C. de S. Índice de área foliar de 13 variedades viníferas no Submédio do Vale São Francisco. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 20; SIMPÓSIO DE MUDANÇAS CLIMÁTICAS E DESERTIFICAÇÃO NO SEMIÁRIDO BRASILEIRO, 5., 2017, Juazeiro, BA. A agrometeorologia na solução de problemas multiescala: anais. Petrolina: Embrapa Semiárido; Juazeiro: UNIVASF; Campinas: Sociedade Brasileira de Agrometeorologia, 2017. 1 CD-ROM. Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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20. | | SOFIATTI, V.; COSTA, A. G. F.; CAVALIERI, S. D.; MARTINS, L. S.; PEREIRA, C. L.; SILVA, T. R. B.; CLEMENTE, V. V. Selectivity of herbicides applied in preemergence and diuron in postemergence for sesame. Journal of Agricultural Studies, v. 9, n. 4, p. 15-27, 2021 Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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Registros recuperados : 25 | |
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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 |
Circulação/Nível: |
B - 4 |
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
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Marc: |
LEADER 02275naa a2200325 a 4500 001 2151568 005 2023-06-15 008 2023 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.1016/j.atech.2023.100192$2DOI 100 1 $aVERSLYPEA, N. I. 245 $aDrought tolerance classification of grapevine rootstock by machine learning for the São Francisco Valley.$h[electronic resource] 260 $c2023 520 $aMachine 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. 650 $aAlgorithms 650 $aArtificial intelligence 650 $aClimate change 650 $aGrapes 650 $aMudança Climática 650 $aPorta Enxerto 650 $aUva 653 $aAlgoritmo 653 $aAprendizado supervisionado 653 $aInteligência artificial 653 $aVale de São Francisco 700 1 $aNASCIMENTO, A. C. A. do 700 1 $aMUSSER, R. dos S. 700 1 $aCALDASM R, M. de S. 700 1 $aMARTINS, L. S. S. 700 1 $aLEAO, P. C. de S. 773 $tSmart Agricultural Technology$gv. 4, 100192, 2023.
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Embrapa Semiárido (CPATSA) |
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