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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agroindústria Tropical. |
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Data corrente: |
24/06/2016 |
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Data da última atualização: |
04/04/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
PEREIRA, P. H. F.; OLIVEIRA, T. I. S.; ROSA, M. de F.; CAVALCANTE, F. L.; MOATES, G. K.; WELLNER, N.; WALDRON, K. W.; AZEREDO, H. M. C. de. |
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Afiliação: |
PAULO HENRIQUE F. PEREIRA, Institute of Food Research.; TÚLIO ÍTALO S. OLIVEIRA, Universidade Federal do Ceará-UFC; Departamento de Química.; MORSYLEIDE DE FREITAS ROSA, CNPAT; FABIO LIMA CAVALCANTE, Universidade Federal do Ceará-UFC; Departamento de Química.; GRAHAM K. MOATES, Institute of Food Research.; NIKOLAUS WELLNER, Institute of Food Research.; KEITH W. WALDRON, Institute of Food Research.; HENRIETTE MONTEIRO C DE AZEREDO, CNPAT. |
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Título: |
Pectin extraction from pomegranate peels with citric acid. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
International Journal of Biological Macromolecules, v. 88, p. 373-379, 2016. |
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Idioma: |
Inglês |
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Palavras-Chave: |
Biopolímeros; FTIR; Metodologia de superfície; Pele de Romã; Polissacarídeos. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agroindústria Tropical (CNPAT) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
26/03/2008 |
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Data da última atualização: |
27/06/2018 |
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Autoria: |
SILVA, F. F. e; SÁFADI, T.; MUNIZ, J. A.; AQUINO, L. H. de; MOURÃO, G. B. |
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Afiliação: |
Fabyano Fonseca e Silva, Universidade Federal de Viçosa; Thelma Sáfadi, Universidade Federal de Lavras; Joel Augusto Muniz, Universidade Federal de Lavras; Luiz Henrique de Aquino, Universidade Federal de Lavras; Gerson Barreto Mourão, Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz. |
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Título: |
Comparação bayesiana de modelos de previsão de diferenças esperadas nas progênies no melhoramento genético de gado Nelore. |
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Ano de publicação: |
2008 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 43, n. 1, p. 37-45, jan. 2008 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi realizar uma análise bayesiana de modelos auto-regressivos de ordem p, AR(p), para dados em painel referentes às diferenças esperadas nas progênies (DEP) de touros da raça Nelore publicados de 2000 a 2006. Neste trabalho, adotou-se o modelo AR(2), indicado pela análise prévia da função de autocorrelação parcial. As comparações entre as prioris, realizadas por meio do Fator de Bayes e do Pseudo-Fator de Bayes, indicaram superioridade da priori independente t-Student multivariada ? Gama inversa em relação à priori hierárquica Normal multivariada ? Gama inversa e a priori de Jeffreys. Os resultados indicam a importância de se dividir os animais em grupos homogêneos de acordo com a acurácia. Constatou-se também que, em média, a eficiência de previsão dos valores de DEP para um ano futuro foi próxima de 80%. |
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Palavras-Chave: |
algoritmos MCMC; autoregressive model; dados em painel; MCMC algorithm; modelo auto-regressivo; panel data. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/38134/1/43n01a06.pdf
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Marc: |
LEADER 01623naa a2200241 a 4500
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245 $aComparação bayesiana de modelos de previsão de diferenças esperadas nas progênies no melhoramento genético de gado Nelore.
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520 $aO objetivo deste trabalho foi realizar uma análise bayesiana de modelos auto-regressivos de ordem p, AR(p), para dados em painel referentes às diferenças esperadas nas progênies (DEP) de touros da raça Nelore publicados de 2000 a 2006. Neste trabalho, adotou-se o modelo AR(2), indicado pela análise prévia da função de autocorrelação parcial. As comparações entre as prioris, realizadas por meio do Fator de Bayes e do Pseudo-Fator de Bayes, indicaram superioridade da priori independente t-Student multivariada ? Gama inversa em relação à priori hierárquica Normal multivariada ? Gama inversa e a priori de Jeffreys. Os resultados indicam a importância de se dividir os animais em grupos homogêneos de acordo com a acurácia. Constatou-se também que, em média, a eficiência de previsão dos valores de DEP para um ano futuro foi próxima de 80%.
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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