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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
26/05/2009 |
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Data da última atualização: |
11/05/2018 |
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Autoria: |
YOKOO, M. J. I.; WERNECK, J. N.; PEREIRA, M. C.; ALBUQUERQUE, L. G. de; KOURY FILHO, W.; SAINZ, R. D.; LOBO, R. B.; ARAÚJO, F. R. da C. |
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Afiliação: |
Marcos Jun Iti Yokoo, Universidade Estadual Paulista/Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias/Departamento de Zootecnia; Juliana Nunes Werneck, Universidade Estadual Paulista/Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias/Departamento de Zootecnia; Márcio Cinachi Pereira, Universidade Estadual Paulista/Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias/Departamento de Zootecnia; Lucia Galvão de Albuquerque, Universidade Estadual Paulista/Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias/Departamento de Zootecnia; William Koury Filho, Brasilcomz, Zootecnia Tropica; Roberto Daniel Sainz, University of California/Department of Animal Science; Raysildo Barbosa Lobo, Associação Nacional de Criadores e Pesquisadore; Fabiano Rodrigues da Cunha Araujo, Aval Serviços Tecnológicos. |
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Título: |
Correlações genéticas entre escores visuais e características de carcaça medidas por ultrassom em bovinos de corte. |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 44, n. 2, p. 197-202, fev. 2009 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Título em inglês: Genetic correlations between visual scores and carcass traits measured by real-time ultrasound in beef cattle. |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi estimar correlações genéticas e fenotípicas entre escores visuais e características de carcaça medidas por ultrassom, para verificar a eficácia desses escores na determinação da musculosidade e na avaliação da carcaça. As características de carcaça medidas por ultrassom foram área de olho de lombo (AOL) e espessura de gordura subcutânea (EG), mensuradas entre a região da 12a e 13a costelas, bem como a espessura de gordura subcutânea na garupa (EGP8). As características de estrutura (E), precocidade (P) e musculosidade (M) foram avaliadas por meio de escores visuais. Os componentes de covariância usados para estimar as correlações genéticas e fenotípicas foram obtidos pelo método da máxima verossimilhança restrita, em uma análise multicaracterística. As estimativas de correlações genéticas entre AOL e E, P e M foram 0,54, 0,58 e 0,61, respectivamente, e indicaram que, a longo prazo, a utilização da AOL como critério de seleção poderá produzir animais com maiores escores visuais para essas características. As correlações genéticas estimadas entre as espessuras de gordura (EG e EGP8) e os escores P e M apresentaram comportamento semelhante. Entretanto, as correlações genéticas entre as espessuras de gordura (EG e EGP8) e E foram próximas de zero. As correlações fenotípicas seguiram as mesmas tendências das respectivas correlações genéticas. Essas estimativas indicam que os escores visuais são determinados, em parte, pelos mesmos conjuntos de genes que influenciam a AOL. MenosO objetivo deste trabalho foi estimar correlações genéticas e fenotípicas entre escores visuais e características de carcaça medidas por ultrassom, para verificar a eficácia desses escores na determinação da musculosidade e na avaliação da carcaça. As características de carcaça medidas por ultrassom foram área de olho de lombo (AOL) e espessura de gordura subcutânea (EG), mensuradas entre a região da 12a e 13a costelas, bem como a espessura de gordura subcutânea na garupa (EGP8). As características de estrutura (E), precocidade (P) e musculosidade (M) foram avaliadas por meio de escores visuais. Os componentes de covariância usados para estimar as correlações genéticas e fenotípicas foram obtidos pelo método da máxima verossimilhança restrita, em uma análise multicaracterística. As estimativas de correlações genéticas entre AOL e E, P e M foram 0,54, 0,58 e 0,61, respectivamente, e indicaram que, a longo prazo, a utilização da AOL como critério de seleção poderá produzir animais com maiores escores visuais para essas características. As correlações genéticas estimadas entre as espessuras de gordura (EG e EGP8) e os escores P e M apresentaram comportamento semelhante. Entretanto, as correlações genéticas entre as espessuras de gordura (EG e EGP8) e E foram próximas de zero. As correlações fenotípicas seguiram as mesmas tendências das respectivas correlações genéticas. Essas estimativas indicam que os escores visuais são determinados, em parte, pelos mesmos conjuntos de genes ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
componente de variância; correlação fenotípica; genetic parameter; herdabilidade; muscularity; musculosidade; variance component. |
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Thesagro: |
Parâmetro Genético. |
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Thesaurus Nal: |
heritability; phenotypic correlation. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/106120/1/Correlacoes.pdf
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Marc: |
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245 $aCorrelações genéticas entre escores visuais e características de carcaça medidas por ultrassom em bovinos de corte.
260 $c2009
500 $aTítulo em inglês: Genetic correlations between visual scores and carcass traits measured by real-time ultrasound in beef cattle.
520 $aO objetivo deste trabalho foi estimar correlações genéticas e fenotípicas entre escores visuais e características de carcaça medidas por ultrassom, para verificar a eficácia desses escores na determinação da musculosidade e na avaliação da carcaça. As características de carcaça medidas por ultrassom foram área de olho de lombo (AOL) e espessura de gordura subcutânea (EG), mensuradas entre a região da 12a e 13a costelas, bem como a espessura de gordura subcutânea na garupa (EGP8). As características de estrutura (E), precocidade (P) e musculosidade (M) foram avaliadas por meio de escores visuais. Os componentes de covariância usados para estimar as correlações genéticas e fenotípicas foram obtidos pelo método da máxima verossimilhança restrita, em uma análise multicaracterística. As estimativas de correlações genéticas entre AOL e E, P e M foram 0,54, 0,58 e 0,61, respectivamente, e indicaram que, a longo prazo, a utilização da AOL como critério de seleção poderá produzir animais com maiores escores visuais para essas características. As correlações genéticas estimadas entre as espessuras de gordura (EG e EGP8) e os escores P e M apresentaram comportamento semelhante. Entretanto, as correlações genéticas entre as espessuras de gordura (EG e EGP8) e E foram próximas de zero. As correlações fenotípicas seguiram as mesmas tendências das respectivas correlações genéticas. Essas estimativas indicam que os escores visuais são determinados, em parte, pelos mesmos conjuntos de genes que influenciam a AOL.
650 $aheritability
650 $aphenotypic correlation
650 $aParâmetro Genético
653 $acomponente de variância
653 $acorrelação fenotípica
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653 $aherdabilidade
653 $amuscularity
653 $amusculosidade
653 $avariance component
700 1 $aWERNECK, J. N.
700 1 $aPEREIRA, M. C.
700 1 $aALBUQUERQUE, L. G. de
700 1 $aKOURY FILHO, W.
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700 1 $aLOBO, R. B.
700 1 $aARAÚJO, F. R. da C.
773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF$gv. 44, n. 2, p. 197-202, fev. 2009
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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| Registros recuperados : 171 | |
| 161. |  | PROENÇA, C. E. B.; SILVA, L. H. S.; RIVEIRA, V. L.; SIMON, M. F.; OLIVEIRA, R. C. de; SANTOS. I. A. dos; BATISTA, J. A. N.; RAMALHO, C. L.; MIRANDA, Z. de J. G.; CARVALHO, F. DE; BARBOZA, M. A. Regionalização, centros de endemismos e conservação com base em espécies de angiospermas indicadoras da biodiversidade do cerrado brasileiro. In: DINIZ, I. R. et al. (Org.). Cerrado: conhecimento científico quantitativo como subsídio para ações de conservação. Brasília: Thesaurus, 2010. p. 89-146.| Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 162. | | OLIVEIRA, R. C. de; REIS, P. A.; CARDOSO, A. G. T.; RIBEIRO, A. R. de O.; BERTO, A. C. V.; PONCIANO, A. I. do C.; MOURA, C. O. de; VALLS, J. F. M. Guia de gramíneas do Cerrado. Brasília, Rede de Sementes do Cerrado, 2016. 210 p.| Tipo: Autoria/Organização/Edição de Livros |
| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 163. | | OLIVEIRA, R. C.; BRITO, L. S.; CORRÊA, A. A. A.; HUACCA, M. E. F.; REGITANO, L. C. de A.; ALTHOFF, S.; ROZENTAL, T.; FERREIRA, C. E. F.; OLIVEIRA, R. A.; LEMOS, E. R. S. DE. Pesquisa de hantavírus em pequenos roedores silvestres capturados no oeste do estado de Santa Catarina, Brasil -resultados preliminares. In: CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE MEDICINA TROPICAL, 40., 2004, Aracaju. Anais... Aracaju: SBMT, 2004. p.408-409.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 164. | | BORGES, R. M. E.; RESENDE, G. M. de; LIMA, M. A. C. de; DIAS, R. de C. S.; LUBARINO, P. C. da C.; OLIVEIRA, R. C. DA S.; GONÇALVES N. P. da S. Phenotypic variability among pumpkin accessions in the Brazilian Semiarid. Horticultura Brasileira, v. 29, n. 4, p. 461-464, out./dez. 2011.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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| 165. | | CUNHA, R. P. da; BONOW, J. F. L.; MITTELMANN, A.; MAIA, M. de S.; BOHN, A.; OLIVEIRA, R. C. de; SILVA, J. D. G. da; PEDREOSO, C. E. da S. Physiological and sanitary quality of ryegrass seeds submitted to different defoliation frequencies. Ciência Rural, v. 52, n. 6, e20200719, 2022.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 166. | | BACILIERI, F. S.; SOUZA, A. V. de; LUZ, J. M. Q.; OLIVEIRA, R. C. de; SILVA, H. F. de J.; REZENDE, R. A. L. S.; PASQUAL, M.; DÓRIA, J. Multiplication, morphogenesis and foliar abscision of Schinopsis brasiliensis Engl. in vitro. Boletín Latinoamericano y del Caribe de Plantas Medicinales y Aromáticas, v. 22, n. 2, p. 224-236, 2023.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 2 |
| Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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| 167. | | C. NETO, M. F.; RAMOS, A. J. A.; CARDOSO, J. P. S.; DIREITO, W. V.; ALBUQUERQUE, V. C. N.; OLIVEIRA, M. E. C.; PEREIRA, D. S.; OLIVEIRA, R. C. L. Native Bee Scan: app inteligente para identificação de abelhas nativas utilizando técnicas de IA. In: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO NORTE 2, 3.; ESCOLA REGIONAL DE APRENDIZADO DE MÁQUINA E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NORTE 2, 3., 2023, Belém, PA. Anais... Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 168. | | STARK, S. C.; LEITOLD, V.; WU, J. L.; HUNTER, M. O.; CASTILHO, C. V. de; COSTA, F. R. C.; MCMAHON, S. M.; PARKER, G. G.; SHIMABUKURO, M. T.; LEFSKY, M. A.; KELLER, M.; ALVES, L. F.; SCHIETTI, J.; SHIMABUKURO, Y. E.; BRANDÃO, D. O.; WOODCOCK, T. K.; HIGUCHI, N.; CAMARGO, P. B. de; OLIVEIRA, R. C. de; SALESKA, S. R. Amazon forest carbon dynamics predicted by profiles of canopy leaf area and light environment. Ecology Letters, v. 15, n. 12, p. 1406-1414, dez. 2012.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 169. | | SOUZA, A. A.; TAKITA, M. A.; COLETTA FILHO, H. D.; TARGON, M. L. P. N.; RODRIGUES, C. M.; CARLOS, E. F.; AMARAL, A. M.; CRISTOFANI, M.; TEIXEIRA, J. E. C.; ROSA, D. D.; CAMPOS, M.; OLIVEIRA, A. C.; OLIVEIRA, R. C. de; NUNES, L. R.; FERRAZ, J. R.; FISCHER, C. N.; MACHADO, M. A. Comparative analysis of expressed sequence tags in Citrus reticulata infected with Xylella fastidiosa. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE GENÉTICA, 51., 2005, Águas de Lindóia, SP. A era da genômica: da bioestatística à bioinformática: anais. Ribeirão Preto, SP: Sociedade Brasileira de Genética, 2005. p. 490.| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 170. | | KUHN, J. H.; ADKINS, S.; ALIOTO, D.; ALKHOVSKY, S. V.; AMARASINGHE, G. K.; AVSIC-ZUPANC, T.; AYLLÓN, M. A.; BAHL, J.; BALKEMA-BUSCHMANN, A.; BALLINGER, M. J.; BARTONICKA, T.; BASLER, C.; BAVARI, S.; BEER, M.; BENTE, D. A.; BERGERON, É.; BIRD, B. H.; BLAIR, C.; BLASDELL, K. R.; BRADFUTE, S. B.; BREYTA, R.; BRIESE, T.; BROWN, P. A.; BUCHHOL, U. J.; BUCHMEIER, M. J.; BUKREYEV, A.; BURT, F.; BUZKAN, N.; CALISHER, C. H.; CAO, M.; CASAS, I.; CHAMBERLAIN, O.; CHANDRAN, K.; CHARREL, R. N.; CHEN, B.; CHIUMENTI, M.; CHO, IL-R.; CLEGG, J. C. S.; CROZIER, I.; GRAÇA, J. V. da; BÓ, E. D.; DÁVILA, A. M. R.; LA TORRE, J. C. de; LAMBALLERIE, X. de; SWART, R. L. de; DI BELLO, P. L.; DI PAOLA, N.; DI SERIO, F.; DIETZGEN, R. G.; DIGIARO, M.; DOLJA, V. V.; DOLNIK, O.; DREBOT, M. A.; DREXLER, J. F.; DÜRRWALD, R.; DUFKOVA, L.; DUNDON, W. G.; DUPREX, W. P.; DYE, J. M.; EASTON, A. J.; EBIHARA, H.; ELBEAINO, T.; ERGÜNAY, K.; FERNANDES, J.; FOOK, A. R.; FORMENT, P. B. H.; FORTH, L. F.; FOUCHIER, R. A. M.; ASTUA, J. de F.; GAGO-ZACHERT, S.; GÃO, G. F.; GARCÍA, M. L.; GARCÍA-SASTRE, A.; GARRISON, A. R.; GBAKIMA, A.; GOLDSTEIN, T.; GONZALEZ, J. P. J.; GRIFFITHS, A.; GROSCHUP, M. H.; GÜNTHER, S.; GUTERRES, A.; HALL, R. A.; HAMMOND, J.; HASSAN, M.; HEPOJOKI, J.; HEPOJOKI, S.; HETZEL, U.; HEWSON, R.; HOFFMANN, B.; HONGO, S.; HÖPER, D.; HORIE, M.; HUGHES, H. R.; HYNDMAN, T. H.; JAMBAI, A.; JARDIM, R.; JIANG, D.; JIN, Q.; JONSON, G. B.; JUNGLEN, S.; KARADAG, S.; KELLER, K. E.; KLEMPA, B.; KLINGSTRÖM, J.; KOBINGER, G.; KONDO, H.; KOONIN, E. V.; KRUPOVIC, M.; KURATH, G.; KUZMIN, I. V.; LAENEN, L.; LAMB, R. T A.; LAMBERT, A. J.; LANGEVIN, S. L.; LEE, B.; LEMOS, E. R. S.; LEROY, E. M.; LI, D.; Li, J.; LIANG, M.; LIÚ, W.; LIÚ, Y.; LUKASHEVICH, I. S.; MAES, P.; SOUZA, W. M. de; MARKLEWITZ, M.; MARSHALL, S. H.; MARTELLI, G. P.; MARTIN, R. R.; MARZANO, S.-L.; MASSART, S.; MCCAULEY, J. W.; MIELKE-EHRET, N.; MINAFRA, A.; MINUTOLO, M.; MIRAZIMI, A.; MÜHLBACH, H.-P.; MÜHLBERGER, E.; NAIDU, R.; NATSUAKI, T.; NAVARRO, B.; NAVARRO, J. A.; NETESOV, S. V.; NEUMANN, G.; NOWOTNY, N.; NUNES, M. R. T.; NYLUND, A.; ØKLAND, A. L.; OLIVEIRA, R. C.; PALACIOS, G.; PALLAS, V.; PÁLYI, B.; PAPA, A.; PARRISH, C. R.; PAUVOLID-CORRÊA, A.; PAWESKA, J. T.; PAYNE, S.; PÉREZ, D. R.; PFAFF, F.; RADOSHITZKY, S. R.; RAHMAN, A.; RAMOS-GONZÁLEZ, P. L.; RESENDE, R. O.; REYES, C. A.; RIMA, B. K.; ROMANOWSKI, VÍCTOR; LUNA, G. R.; ROTA, P.; RUBBENSTROTH, D.; RUNSTADLER, J. A.; RUZEK, D.; SABANADZOVIC, S.; SALÁT, J.; SALL, A. A.; SALVATO, M. S.; SARPKAYA, K.; SASAYA, T.; SCHWEMMLE, M.; SHABBIR, M. Z.; SHÍ, X.; SHÍ, Z.; SHIRAKO, Y.; SIMMONDS, P.; SIRMAROVÁ, J. 2020 taxonomic update for phylum Negarnaviricota (Riboviria: Orthornavirae), including the large orders Bunyavirales and Mononegavirales. Archives of Virology, September, 2020.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
| Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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| 171. | | BLUNDO, C.; CARILLA, J.; GRAU, R.; MALIZIA, A.; MALIZIA, L.; OSINAGA-ACOSTA, O.; BIRD, M.; BRADFORD, M.; CATCHPOLE, D.; FORD, A.; GRAHAM, A.; HILBERT, D.; KEMP, J.; LAURANCE, S.; LAURANCE, W.; ISHIDA, F. Y.; MARSHALL, A.; WAITE, C.; WOELL, H.; BASTIN, J.; BAUTERS, M.; BEECKMAN, H.; BOECKX, P.; BOGAERT, J.; DE CANNIERE, C.; DE HAULLEVILLE, T.; DOUCET, J.; HARDY, O.; HUBAU, W.; KEARSLEY, E.; VERBEECK, H.; VLEMINCKX, J.; BREWER, S. W.; ALARCÓN, A.; ARAUJO-MURAKAMI, A.; ARETS, E.; ARROYO, L.; CHAVEZ, E.; FREDERICKSEN, T.; GUILLÉN VILLAROEL, R.; GUTIERREZ SIBAUTY, G.; KILLEEN, T.; CARLOS LICONA, J.; LLEIGUE, J.; MENDOZA, C.; MURAKAMI, S.; PARADA GUTIERREZ, A.; PARDO, G.; PEÑA-CLAROS, M.; POORTER, L.; TOLEDO, M.; VILLALOBOS CAYO, J.; VISCARRA, L. J.; VOS, V.; AHUMADA, J.; ALMEIDA, E.; ALMEIDA, J.; OLIVEIRA, E. A. de; CRUZ, W. A. da; OLIVEIRA, A. A. de; CARVALHO, F. A.; OBERMULLER, F. A.; ANDRADE, A.; CARVALHO, F. A.; VIEIRA, S. A.; AQUINO, A. C.; ARAGÃO, L.; ARAÚJO, A. C.; ASSIS, M. A.; GOMES, J. A. M. A.; BACCARO, F.; CAMARGO, P. B. de; BARNI, P.; BARROSO, J.; BERNACCI, L. C.; BORDIN, K.; MEDEIROS, M. B. de; BROGGIO, I.; CAMARGO, J. L.; CARDOSO, D.; CARNIELLO, M. A.; ROCHELLE, A. L. C.; CASTILHO, C. V. de; CASTRO, A. A. J. F.; CASTRO, W.; RIBEIRO, S. C.; COSTA, F.; OLIVEIRA, R. C. de; COUTINHO, I.; CUNHA, J.; COSTA, L. da; FERREIRA, L. da C.; SILVA, R. da C.; SIMBINE, M. da G. Z.; KAMIMURA, V. de A.; LIMA, H. C. de; MELO, L. de O.; QUEIROZ, L. de; LIMA, J. R. de S.; ESPÍRITO SANTO, M. do; DOMINGUES, T.; PRESTES, N. C. dos S.; CARNEIRO, S. E. S.; ELIAS, F.; ELISEU, G.; EMILIO, T.; FARRAPO, C. L.; FERNANDES, L.; FERREIRA, G.; FERREIRA, J. N.; FERREIRA, L.; FERREIRA, M. do S. G.; SIMON, M. F.; FREITAS, M. A.; GARCÍA, Q. S.; MANZATTO, A. G.; GRAÇA, P.; GUILHERME, F.; HASE, E.; HIGUCHI, N.; IGUATEMY, M.; BARBOSA, R. I.; JARAMILLO, M.; JOLY, C.; KLIPEL, J.; AMARAL, I. L. do; LEVIS, C.; LIMA, A. S.; DAN, M. L.; LOPES, A.; MADEIROS, H.; MAGNUSSON, W. E.; SANTOS, R. M. dos; MARIMON, B.; MARIMON JUNIOR, B. H.; GRILLO, R. M. M.; MARTINELLI, L.; REIS, S. M.; MEDEIROS, S.; MEIRA-JUNIOR, M.; METZKER, T.; MORANDI, P.; NASCIMENTO, N. M. do; MOURA, M. S. B. de; MÜLLER, S. C.; NAGY, L.; NASCIMENTO, H.; NASCIMENTO, M.; LIMA, A. N.; ARAÚJO, R. O. de; SILVA, J. O.; PANSONATO, M.; SABINO, G. P.; ABREU, K. M. P. de; RODRIGUES, P. J. F. P.; PIEDADE, M.; RODRIGUES, D.; PINTO, J. R. R.; QUESADA, C.; RAMOS, E.; RAMOS, R.; RODRIGUES, P.; SOUSA, T. R. de; SALOMÃO, R.; SANTANA, F.; SCARANELLO, M.; BERGAMIN, R. S.; SCHIETTI, J.; SCHÖNGART, J.; SCHWARTZ, G.; SILVA, N.; SILVEIRA, M.; SEIXAS, C. S.; SIMBINE, M.; SOUZA, A. C.; SOUZA, P.; SOUZA, R.; SPOSITO, T.; STEFANI JUNIOR, E.; VALE, J. D. do; VIEIRA, I. C. G.; VILLELA, D.; VITAL, M.; XAUD, H. A. M.; ZANINI, K.; ZARTMAN, C. E.; IDERIS, N. K. H.; METALI, F. B. H.; SALIM, K. A.; SAPARUDIN, M. S.; SERUNDIN, R. M.; SUKRI, R. S.; BEGNE, S.; CHUYONG, G.; DJUIKOUO, M. 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E.; NEILL, D.; PALACIOS, W.; PEÑUELA-MORA, M. C.; RIVAS-TORRES, G.; VILLA, G.; DEMISSIE, S.; GOLE, T.; GONFA, T.; RUOLOLAINEN, K.; BAISIE, M.; BÉNÉDET, F.; BETIAN, W.; BEZARD, V.; BONAL, D.; CHAVE, J.; DROISSART, V.; GOURLET-FLEURY, S.; HLADIK, A.; LABRIÈRE, N.; NAISSO, P.; RÉJOU-MÉCHAIN, M.; SIST, P.; BLANCO, L.; BURBAN, B.; DERROIRE, G.; DOURDAIN, A.; STAHL, C.; BENGONE, N. N.; CHEZEAUX, E.; ONDO, F. E.; MEDJIBE, V.; MIHINDOU, V.; WHITE, L.; CULMSEE, H.; RANGEL, C. D.; HORNA, V.; WITTMANN, F.; ADU-BREDU, S.; AFFUM-BAFFOE, K.; FOLI, E.; BALINGA, M.; ROOPSIND, A.; SINGH, J.; THOMAS, R.; ZAGT, R.; MURTHY, I. K.; KARTAWINATA, K.; MIRMANTO, E.; PRIYADI, H.; SAMSOEDIN, I.; SUNDERLAND, T.; YASSIR, I.; ROVERO, F.; VINCENTI, B.; HÉRAULT, B.; AIBA, S.-I.; KITAYAMA, K.; DANIELS, A.; TUAGBEN, D.; WOODS, J. T.; FITRIADI, M.; KAROLUS, A.; KHOON, K. L.; MAJALAP, N.; MAYCOCK, C.; NILUS, R.; TAN, S.; SITOE, A.; CORONADO G. I.; OJO, L.; ASSIS, R. de; POULSEN, A. 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M.; PIPOLY, J.; PITMAN, N.; POULSEN, J.; PRIMACK, R.; SILMAN, M.; STEININGER, M.; SWAMY, V.; TERBORGH, J.; THOMAS, D.; UMUNAY, P.; URIARTE, M.; TORRE, E. V.; WANG, O.; YOUNG, K.; AYMARD C. G. A.; HERNÁNDEZ, L.; HERRERA FERNÁNDEZ, R.; RAMÍREZ-ANGULO, H.; SALEDO, P.; SANOJA, E.; SERRANO, J.; TORRES-LEZAMA, A.; LE, T. C.; LE, T. T.; TRAN, H. D. Taking the pulse of earth's tropical forests using networks of highly distributed plots. Biological Conservation, v. 260, 108849, 2021.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia; Embrapa Roraima; Embrapa Semiárido. |
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