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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Leite. |
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Data corrente: |
20/12/2018 |
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Data da última atualização: |
22/08/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
MOREIRA, E. de A.; SOUZA, S. M. de; FERREIRA, A. L.; TOMICH, T. R.; AZEVÊDO, J. A. G.; SOUZA SOBRINHO, F. de; BENITES, F. R. G.; MACHADO, F. S.; CAMPOS, M. M.; PEREIRA, L. G. R. |
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Afiliação: |
ELLEN DE ALMEIDA MOREIRA, UESC, Ilhéus, BA; SHIRLEY MOTTA DE SOUZA; ALEXANDRE LIMA FERREIRA, UFSJ; THIERRY RIBEIRO TOMICH, CNPGL; JOSÉ AUGUSTO GOMES AZEVÊDO, UESC, Ilhéus, BA; FAUSTO DE SOUZA SOBRINHO, CNPGL; FLAVIO RODRIGO GANDOLFI BENITES, CNPGL; FERNANDA SAMARINI MACHADO, CNPGL; MARIANA MAGALHAES CAMPOS, CNPGL; LUIZ GUSTAVO RIBEIRO PEREIRA, CNPGL. |
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Título: |
Nutritional diversity of Brachiaria ruziziensis clones. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
Ciência Rural, v. 48, n. 2, e20160855, 2018. |
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DOI: |
http://dx.doi.org/10.1590/0103-8478cr20160855 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
ABSTRACT - The aim of this study was to evaluate the nutritional diversity of Brachiaria ruziziensis clones through chemical composition and in vitro kinetics of ruminal fermentation. Twenty three clones of Brachiaria ruziziensis were used (15, 16, 46, 174, 411, 590, 651, 670, 768, 776, 844, 859, 950, 965, 970, 975, 1067, 1093, 1296, 1765, 1806, 1894 and 1972) and Brachiaria ruziziensis cv. '?Kennedy', Brachiaria brizantha cv. 'Marandu' and Brachiaria decumbens cv. 'Basilisk' as controls within 27 days of harvesting. The experimental design used randomized blocks with 26 treatments (genotypes) and three replications. Evaluation of the nutritional divergence was performed using principal components analysis, based on the following discriminatory variables: in vitro dry matter digestibility (IVDMD), neutral detergent fiber (NDF), lignin, crude protein (CP), degradation rate of non-fibrous carbohydrates (KdNFC) and degradation rate of fibrous carbohydrates (KdFC). The evaluation of the nutritional diversity of Brachiaria genotypes was based on the two main components (IVDMD and NDF), which explains 96.2% of the total variance Variables of lower contribution to the discrimination of the clones were as degradation rates of the fibrous and non-fibrous carbohydrates. In the agglomerative hierarchical grouping analysis, five distinct groups were identified, where V group, formed by clones 46, 768 and 1067 have higher values of IVDMD compared to the other clones. RESUMO - O objetivo deste estudo foi avaliar a divergência nutricional de clones de Brachiaria ruziziensis através da composição química e cinética de fermentação ruminal in vitro. Os tratamentos consistiram de 23 clones de Brachiaria ruziziensis (15, 16, 46, 174, 411, 590, 651, 670, 768, 776, 844, 859, 950, 965, 970, 975, 1067, 1093, 1296, 1765, 1806, 1894 e 1972), e as testemunhas Brachiaria ruziziensis cv ?Kennedy?, Brachiaria brizantha cv ?Marandu? e a Brachiaria decumbens cv ?Basilisk?, colhidas com 27 dias de rebrota. O delineamento experimental utilizado foi o de blocos casualizados, com 26 tratamentos (genótipos) e três repetições. A avaliação da divergência nutricional foi realizada utilizando-se a análise de componentes principais e agrupamento aglomerativo hierárquico. Com base nas seguintes variáveis discriminatórias: digestibilidade in vitro da matéria seca; fibra em detergente neutro; lignina; proteína bruta; taxa de degradação de carboidratos não fibrosos e; taxa de degradação de carboidratos fibrosos. A avaliação da divergência nutricional dos clones de B. ruziziensis baseou-se nos dois primeiros componentes principais (DIVMS e FDN), explicando 96.2% da variância total. As variáveis de menor contribuição para a discriminação dos clones foram as taxas de degradação dos carboidratos fibrosos e não fibrosos. Na análise de agrupamento aglomerativo hierárquico foram identificados cinco grupos distintos, em que o grupo V, formado pelos clones 46, 768 e 1067 destacou-se em relação aos demais por apresentar valores superiores de digestibilidade in vitro da matéria seca. MenosABSTRACT - The aim of this study was to evaluate the nutritional diversity of Brachiaria ruziziensis clones through chemical composition and in vitro kinetics of ruminal fermentation. Twenty three clones of Brachiaria ruziziensis were used (15, 16, 46, 174, 411, 590, 651, 670, 768, 776, 844, 859, 950, 965, 970, 975, 1067, 1093, 1296, 1765, 1806, 1894 and 1972) and Brachiaria ruziziensis cv. '?Kennedy', Brachiaria brizantha cv. 'Marandu' and Brachiaria decumbens cv. 'Basilisk' as controls within 27 days of harvesting. The experimental design used randomized blocks with 26 treatments (genotypes) and three replications. Evaluation of the nutritional divergence was performed using principal components analysis, based on the following discriminatory variables: in vitro dry matter digestibility (IVDMD), neutral detergent fiber (NDF), lignin, crude protein (CP), degradation rate of non-fibrous carbohydrates (KdNFC) and degradation rate of fibrous carbohydrates (KdFC). The evaluation of the nutritional diversity of Brachiaria genotypes was based on the two main components (IVDMD and NDF), which explains 96.2% of the total variance Variables of lower contribution to the discrimination of the clones were as degradation rates of the fibrous and non-fibrous carbohydrates. In the agglomerative hierarchical grouping analysis, five distinct groups were identified, where V group, formed by clones 46, 768 and 1067 have higher values of IVDMD compared to the other clones. RESUMO - O objetivo ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Discriminating variables; Main components; Nutritional value. |
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Thesaurus Nal: |
Digestibility. |
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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/189074/1/Artigo-Ci-Rural-Thierry-Nutritional.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Gado de Leite (CNPGL) |
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Tipo/Formato |
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Cutter |
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URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Meio Ambiente. |
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Data corrente: |
27/01/2016 |
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Data da última atualização: |
26/04/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
LUIZ, A. J. B.; MAIA, A. de H. N.; SANCHES, I. D. A.; GÜRTLER, S.; SOUZA FILHO, C. R. de. |
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Afiliação: |
ALFREDO JOSE BARRETO LUIZ, CNPMA; ALINE DE HOLANDA NUNES MAIA, CNPMA; IEDA DEL'ARCO SANCHES, INPE; SALETE GURTLER, INPE; CARLOS ROBERTO DE SOUZA FILHO, IG-UNICAMP. |
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Título: |
Busca de relações quando o número de variáveis é muito maior que o de observações: o caso de dados hiperespectrais. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
In: REUNIÃO ANUAL DA REGIÃO BRASILEIRA DA SOCIEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA, 60.; SIMPÓSIO DE ESTATÍSTICA APLICADA À EXPERIMENTAÇÃO AGRONÔMICA, 16., 2015, Presidente Prudente. A estatística e os novos desafios: tratamento e modelagem da informação: anais... Presidente Prudente: Sociedade Internacional de Biometria, 2015. 10 p. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Resumo: Experimentos em que são coletadas muitas medidas em cada unidade experimental têm matrizes de dados nas quais o número de colunas (variáveis) é muito maior que o de linhas (observações). Dados hiperespectrais são habitualmente coletados por instrumentos que medem instantaneamente as reflectâncias de um alvo em milhares de comprimentos de onda e podemos considerar que cada uma delas constitui uma variável prognóstica num modelo de regressão. A facilidade na obtenção de cada vez maior número de variáveis simultâneas não se repete na obtenção das observações dessas variáveis. A análise de componentes principais (ACP) é indicada para tratar tal quantidade de variáveis e reduzir a dimensionalidade dos dados, mas sua aplicação ainda exige a obtenção de um grande número de medidas. Já a análise discriminante é usada na tentativa de classificar diferentes alvos, mas precisa ser precedida da seleção de um pequeno subconjunto de bandas, geralmente escolhidas com base em informações preexistentes e não nos próprios dados. A regressão linear permite empregar o método stepwise para selecionar um subconjunto de bandas, mas só é indicada para variáveis dependentes quantitativas. O presente trabalho propõe o uso da regressão logística politômica stepwise para selecionar um pequeno conjunto de bandas espectrais que discrimine alvos em k classes, quando a variável resposta de interesse é nominal. Apresentamos um exemplo no qual os dados espectrais são utilizados para construção de modelos logísticos com um pequeno número de preditores (bandas) para classificação de folhas verdes em classes correspondentes a três culturas agrícolas: soja perene, milho e braquiária. MenosResumo: Experimentos em que são coletadas muitas medidas em cada unidade experimental têm matrizes de dados nas quais o número de colunas (variáveis) é muito maior que o de linhas (observações). Dados hiperespectrais são habitualmente coletados por instrumentos que medem instantaneamente as reflectâncias de um alvo em milhares de comprimentos de onda e podemos considerar que cada uma delas constitui uma variável prognóstica num modelo de regressão. A facilidade na obtenção de cada vez maior número de variáveis simultâneas não se repete na obtenção das observações dessas variáveis. A análise de componentes principais (ACP) é indicada para tratar tal quantidade de variáveis e reduzir a dimensionalidade dos dados, mas sua aplicação ainda exige a obtenção de um grande número de medidas. Já a análise discriminante é usada na tentativa de classificar diferentes alvos, mas precisa ser precedida da seleção de um pequeno subconjunto de bandas, geralmente escolhidas com base em informações preexistentes e não nos próprios dados. A regressão linear permite empregar o método stepwise para selecionar um subconjunto de bandas, mas só é indicada para variáveis dependentes quantitativas. O presente trabalho propõe o uso da regressão logística politômica stepwise para selecionar um pequeno conjunto de bandas espectrais que discrimine alvos em k classes, quando a variável resposta de interesse é nominal. Apresentamos um exemplo no qual os dados espectrais são utilizados para construção de mod... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Polytomous logistic regression; Regressão logística politômica; Seleção de variáveis explicativas; Selection of explanatory variables; Stepwise. |
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Thesagro: |
Estatística agrícola; Regressão linear; Sensoriamento remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Linear models; Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/137863/1/2015AA009.pdf
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Marc: |
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520 $aResumo: Experimentos em que são coletadas muitas medidas em cada unidade experimental têm matrizes de dados nas quais o número de colunas (variáveis) é muito maior que o de linhas (observações). Dados hiperespectrais são habitualmente coletados por instrumentos que medem instantaneamente as reflectâncias de um alvo em milhares de comprimentos de onda e podemos considerar que cada uma delas constitui uma variável prognóstica num modelo de regressão. A facilidade na obtenção de cada vez maior número de variáveis simultâneas não se repete na obtenção das observações dessas variáveis. A análise de componentes principais (ACP) é indicada para tratar tal quantidade de variáveis e reduzir a dimensionalidade dos dados, mas sua aplicação ainda exige a obtenção de um grande número de medidas. Já a análise discriminante é usada na tentativa de classificar diferentes alvos, mas precisa ser precedida da seleção de um pequeno subconjunto de bandas, geralmente escolhidas com base em informações preexistentes e não nos próprios dados. A regressão linear permite empregar o método stepwise para selecionar um subconjunto de bandas, mas só é indicada para variáveis dependentes quantitativas. O presente trabalho propõe o uso da regressão logística politômica stepwise para selecionar um pequeno conjunto de bandas espectrais que discrimine alvos em k classes, quando a variável resposta de interesse é nominal. Apresentamos um exemplo no qual os dados espectrais são utilizados para construção de modelos logísticos com um pequeno número de preditores (bandas) para classificação de folhas verdes em classes correspondentes a três culturas agrícolas: soja perene, milho e braquiária.
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700 1 $aSANCHES, I. D. A.
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