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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
23/02/2021 |
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Data da última atualização: |
13/10/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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Autoria: |
MIRANDA, C. S. S.; ANJOS, L. H. C. dos; PEREIRA, M. G.; SILVA, M. B. e; FONTANA, A.; DANTAS, J. S.; JESUS, A. S. de. |
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Afiliação: |
CARMEM SUEZE SILVA MIRANDA, UNIVASF; LÚCIA HELENA CUNHA DOS ANJOS, UFRRJ; MARCOS GERVASIO PEREIRA, UFRRJ; MARLEN BARROS E SILVA, UEMA; ADEMIR FONTANA, CNPS; JUSSARA SILVA DANTAS, UFCG; ANDRELISA SANTOS DE JESUS, UFGO. |
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Título: |
Síntese das recomendações da XIII RCC para o aprimoramento do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS). |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SILVA, M. B. e; LUMBRERAS, J. F.; COELHO, M. R.; OLIVEIRA, V. A. de (ed.). Guia de campo da XIII Reunião Brasileira de Classificação e Correlação de Solos: RCC do Maranhão. Brasília, DF: Embrapa, 2020. E-book. cap. 23. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Neste capítulo, é apresentada a síntese das principais discussões sobre os 14 perfis de solos analisados durante a XIII Reunião Brasileira de Classificação e Correlação de Solos, realizada no período de 19 a 26 de outubro de 2019, no estado do Maranhão. Os perfis foram examinados, discutindo-se os aspectos relacionados à sua gênese, aos atributos morfológicos, físicos, químicos e mineralógicos, à classificação proposta e aos principais fatores limitantes à aptidão agrícola. Este documento foi apresentado de forma sintética na plenária final, tendo sido amplamente discutido entre os participantes durante o evento. As principais considerações foram encaminhadas ao Comitê-Executivo Nacional do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS). Vale observar que, em cada perfil, apresenta-se a classificação original (da equipe de descritores do perfil, pré-RCC) e a classificação final (pós-RCC), bem como as classificações propostas durante o evento que não foram aceitas. |
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Thesagro: |
Classificação do Solo; Perfil do Solo. |
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Thesaurus Nal: |
Soil classification; Soil profiles. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/218466/1/Guia-de-campo-da-XIII-RCC-Maranhao.epub
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Marc: |
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520 $aNeste capítulo, é apresentada a síntese das principais discussões sobre os 14 perfis de solos analisados durante a XIII Reunião Brasileira de Classificação e Correlação de Solos, realizada no período de 19 a 26 de outubro de 2019, no estado do Maranhão. Os perfis foram examinados, discutindo-se os aspectos relacionados à sua gênese, aos atributos morfológicos, físicos, químicos e mineralógicos, à classificação proposta e aos principais fatores limitantes à aptidão agrícola. Este documento foi apresentado de forma sintética na plenária final, tendo sido amplamente discutido entre os participantes durante o evento. As principais considerações foram encaminhadas ao Comitê-Executivo Nacional do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS). Vale observar que, em cada perfil, apresenta-se a classificação original (da equipe de descritores do perfil, pré-RCC) e a classificação final (pós-RCC), bem como as classificações propostas durante o evento que não foram aceitas.
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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Biblioteca |
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Origem |
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Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
20/02/2009 |
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Data da última atualização: |
15/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
BOARETO, M.; YAMAGISHI, M. E. B.; CATICHA, N.; LEITE, V. B. P. |
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Afiliação: |
MARCELO BOARETO, UNESP; MICHEL EDUARDO BELEZA YAMAGISHI, CNPTIA; NESTOR CATICHA, USP; VITOR BARBANTI PEREIRA LEITE, UNESP. |
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Título: |
Predicting enzyme class from protein structure using super paramagnetic cluster. |
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Ano de publicação: |
2008 |
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Fonte/Imprenta: |
In: INTERNATIONAL WORKSHOP ON BAYESIAN INFERENCE AND MAXIMUM ENTROPY METHODS IN SCIENCE AND ENGINEERING, 28., 2008, São Sebastião, SP. Proceedings... São Paulo: USP, 2008. |
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Páginas: |
Não paginado. |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
MaxEnt 2008. |
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Conteúdo: |
The enzymes can be divided into six different protein classes according to their respective functions: oxidoreductases, transferases, hydrolases, lyases, isomerases and ligases [1]. The goal of this work is to predict enzyme class from structural attributes using Super Paramagnetic Cluster (SPC) method [2]. This approach is motivated by the existence of a relationship between structure and function. |
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Palavras-Chave: |
Análise de cluster; Bioinformática; Classsificação de enzima; Estrutura proteica; Previsão da função proteica. |
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Thesagro: |
Proteina. |
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Thesaurus NAL: |
Bioinformatics; Cluster analysis; Proteins. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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500 $aMaxEnt 2008.
520 $aThe enzymes can be divided into six different protein classes according to their respective functions: oxidoreductases, transferases, hydrolases, lyases, isomerases and ligases [1]. The goal of this work is to predict enzyme class from structural attributes using Super Paramagnetic Cluster (SPC) method [2]. This approach is motivated by the existence of a relationship between structure and function.
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650 $aProteina
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700 1 $aLEITE, V. B. P.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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