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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados; Embrapa Pesca e Aquicultura; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
29/05/2013 |
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Data da última atualização: |
11/07/2013 |
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Tipo da produção científica: |
Comunicado Técnico/Recomendações Técnicas |
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Autoria: |
GUIMARAES, T. G.; DIANESE, A. de C.; OLIVEIRA, C. M. de; MADALENA, J. O. de M.; FALEIRO, F. G.; JUNQUEIRA, N. T. V.; LIMA, H. C. de; CAMPOS, G. A. |
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Afiliação: |
TADEU GRACIOLLI GUIMARAES, CPAC; ALEXEI DE CAMPOS DIANESE, CPAC; CHARLES MARTINS DE OLIVEIRA, CPAC; JOSE ORLANDO DE MELO MADALENA, CPAC; FABIO GELAPE FALEIRO, CPAC; NILTON TADEU VILELA JUNQUEIRA, CPAC; HERBERT CAVALCANTE DE LIMA, CPAC; GUSTAVO AZEVEDO CAMPOS, CNPASA. |
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Título: |
Recomendações técnicas para o cultivo de Passiflora setaceae cv. BRS Pérola do Cerrado. |
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Ano de publicação: |
2013 |
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Fonte/Imprenta: |
Planaltina, DF: Embrapa Cerrados, 2013. |
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Páginas: |
6 p. |
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Série: |
(Embrapa Cerrados. Comunicado Técnico, 174). |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Exigências de clima e solo para o cultivo comercial; Preparo, correção do solo e dimensões de covas para plantio; Espaçamento de plantio; Adubação orgânica e mineral para plantio e instalação das mudas em campo; Adubação em cobertura e manejo nutricional; Sistemas de condução das plantas; Irrigação; Pragas e doenças. |
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Palavras-Chave: |
BRS Pérola do Cerrado; Maracujazeiro; Passiflora setacea; Passionfruit; Pérola do Cerrado; Savanna. |
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Thesagro: |
Cerrado; Maracujá; Melhoramento genético vegetal; Prática cultural. |
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Thesaurus Nal: |
Passiflora. |
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Categoria do assunto: |
--
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/83602/1/comtec-174.pdf
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Marc: |
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245 $aRecomendações técnicas para o cultivo de Passiflora setaceae cv. BRS Pérola do Cerrado.
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700 1 $aCAMPOS, G. A.
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Registro original: |
Embrapa Cerrados (CPAC) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Soja. Para informações adicionais entre em contato com valeria.cardoso@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Soja. |
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Data corrente: |
19/01/2011 |
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Data da última atualização: |
03/06/2011 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SILLA, P. R.; CAMARGO-BRUNETTO, M. A. de O.; BINNECK, E. |
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Afiliação: |
PAULO R. SILLA, UEL; MARIA ANGÉLICA DE O. CAMARGO-BRUNETTO, UEL; ELISEU BINNECK, CNPSO. |
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Título: |
Using a support vector machine to identify Pre-miRNAs in soybean (Glycine max) introns. |
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Ano de publicação: |
2010 |
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Fonte/Imprenta: |
In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT SYSTEMS DESIGN AND APPLICATIONS, 2010, Cairo. Proceedings... [Cairo]: IEEE, 2010. CD-ROM. |
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Páginas: |
P. 1235-1241. |
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ISBN: |
978-1-4244-8135-4 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
MicroRNAs (miRNAs) are small Ribonucleic Acid (RNA) molecules ?18?22 nucleotides (nt) in length that regulates gene expression in animals, plants and viruses. Due to its small size and occurrence in different development stages of organisms, the experimental identification of miRNAs becomes difficult, and computational approaches are being developed in order to precede and guide biological experiments. This paper describes our approach based on a Support Vector Machine (SVM) algorithm to identify miRNA?s precursor (pre-miRNA) in soybean (Glycine max) transcript introns, that was developed using a secondary structure predictor of pre-miRNAs sequences to establish the feature set for training, testing and validation phases of SVM algorithm. |
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Palavras-Chave: |
Bioinformática. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
LEADER 01346nam a2200169 a 4500
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245 $aUsing a support vector machine to identify Pre-miRNAs in soybean (Glycine max) introns.
260 $aIn: INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT SYSTEMS DESIGN AND APPLICATIONS, 2010, Cairo. Proceedings... [Cairo]: IEEE, 2010. CD-ROM.$c2010
300 $aP. 1235-1241.
520 $aMicroRNAs (miRNAs) are small Ribonucleic Acid (RNA) molecules ?18?22 nucleotides (nt) in length that regulates gene expression in animals, plants and viruses. Due to its small size and occurrence in different development stages of organisms, the experimental identification of miRNAs becomes difficult, and computational approaches are being developed in order to precede and guide biological experiments. This paper describes our approach based on a Support Vector Machine (SVM) algorithm to identify miRNA?s precursor (pre-miRNA) in soybean (Glycine max) transcript introns, that was developed using a secondary structure predictor of pre-miRNAs sequences to establish the feature set for training, testing and validation phases of SVM algorithm.
653 $aBioinformática
700 1 $aCAMARGO-BRUNETTO, M. A. de O.
700 1 $aBINNECK, E.
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Registro original: |
Embrapa Soja (CNPSO) |
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