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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
Data corrente: |
11/01/2019 |
Data da última atualização: |
11/01/2019 |
Autoria: |
CYSNEIROS, V. C.; MENDONÇA JÚNIOR, J. de O.; LANZA, T. R.; MORAES, J. C. R. de; MAGALHÃES SAMOR, O. J. M. |
Título: |
Espécies madeireiras da Amazônia: riqueza, nomes populares e suas peculiaridades. |
Ano de publicação: |
2018 |
Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 38, e201801567, 2018. 14 p. |
DOI: |
10.4336/2018.pfb.38e201801567 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Nos inventários florestais comerciais na Amazônia, o processo de identificação botânica pode envolver diversos erros e acarretar prejuízos ao manejo florestal. Um erro comum decorre da variação dos nomes populares, que apresentam peculiaridades regionais e podem ser atribuídos a diversas espécies simultaneamente. Este estudo tem como objetivos analisar a riqueza de espécies madeireiras exploradas na Amazônia brasileira e verificar as variações regionais dos nomes populares das principais espécies, visando identificar padrões e casos de fidelidade. Para isso, foram consultadas informações de espécies comerciais atualmente exploradas e passíveis de exploração em 10 planos de manejo florestal sustentável em diferentes categorias e regiões da Amazônia brasileira. As análises evidenciaram elevada riqueza de espécies comerciais, com baixa similaridade entre as espécies, indicando particularidades locais quanto às espécies de interesse. Os nomes populares apresentaram ampla variação, com duas tendências distintas: utilização de um mesmo nome popular para diversas espécies e utilização de diversos nomes populares para uma única espécie. Foram detectados casos de fidelidade para os nomes populares das principais espécies madeireiras. No entanto, os nomes populares apresentam forte relação com gêneros e famílias botânicas, podendo variar intensamente quando a análise requer identificação em nível de espécie. |
Palavras-Chave: |
Botanical nomenclature; Gestão florestal; Nomenclatura botânica. |
Thesagro: |
Biodiversidade. |
Thesaurus Nal: |
Biodiversity; Forest management. |
Categoria do assunto: |
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/190281/1/1567-18559-1-PB.pdf
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Marc: |
LEADER 02284naa a2200253 a 4500 001 2103690 005 2019-01-11 008 2018 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $a10.4336/2018.pfb.38e201801567$2DOI 100 1 $aCYSNEIROS, V. C. 245 $aEspécies madeireiras da Amazônia$briqueza, nomes populares e suas peculiaridades.$h[electronic resource] 260 $c2018 520 $aNos inventários florestais comerciais na Amazônia, o processo de identificação botânica pode envolver diversos erros e acarretar prejuízos ao manejo florestal. Um erro comum decorre da variação dos nomes populares, que apresentam peculiaridades regionais e podem ser atribuídos a diversas espécies simultaneamente. Este estudo tem como objetivos analisar a riqueza de espécies madeireiras exploradas na Amazônia brasileira e verificar as variações regionais dos nomes populares das principais espécies, visando identificar padrões e casos de fidelidade. Para isso, foram consultadas informações de espécies comerciais atualmente exploradas e passíveis de exploração em 10 planos de manejo florestal sustentável em diferentes categorias e regiões da Amazônia brasileira. As análises evidenciaram elevada riqueza de espécies comerciais, com baixa similaridade entre as espécies, indicando particularidades locais quanto às espécies de interesse. Os nomes populares apresentaram ampla variação, com duas tendências distintas: utilização de um mesmo nome popular para diversas espécies e utilização de diversos nomes populares para uma única espécie. Foram detectados casos de fidelidade para os nomes populares das principais espécies madeireiras. No entanto, os nomes populares apresentam forte relação com gêneros e famílias botânicas, podendo variar intensamente quando a análise requer identificação em nível de espécie. 650 $aBiodiversity 650 $aForest management 650 $aBiodiversidade 653 $aBotanical nomenclature 653 $aGestão florestal 653 $aNomenclatura botânica 700 1 $aMENDONÇA JÚNIOR, J. de O. 700 1 $aLANZA, T. R. 700 1 $aMORAES, J. C. R. de 700 1 $aMAGALHÃES SAMOR, O. J. M. 773 $tPesquisa Florestal Brasileira, Colombo$gv. 38, e201801567, 2018. 14 p.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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Biblioteca |
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Tipo/Formato |
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Volume |
Status |
URL |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Gado de Leite. Para informações adicionais entre em contato com cnpgl.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Leite. |
Data corrente: |
04/12/2014 |
Data da última atualização: |
05/02/2024 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 1 |
Autoria: |
OLIVEIRA, F. C. de; BORGES, C. C. H.; ALMEIDA, F. N.; SILVA, F. F. e; VERNEQUE, R. da S.; SILVA, M. V. G. B.; ARBEX, W. A. |
Afiliação: |
FABRÍZZIO CONDÉ DE OLIVEIRA, UFJF; CARLOS CRISTIANO HASENCLEVER BORGES, UFJF; FERNANDA NASCIMENTO ALMEIDA, FAPEMIG; FABYANO FONSECA E SILVA, UFV; RUI DA SILVA VERNEQUE, CNPGL; MARCOS VINICIUS GUALBERTO B SILVA, CNPGL; WAGNER ANTONIO ARBEX, CNPGL. |
Título: |
SNPs selection using support vector regression and genetic algorithms in GWAS |
Ano de publicação: |
2014 |
Fonte/Imprenta: |
BMC Genomics, v. 15, article S4, 2014. |
Páginas: |
15 p. |
Idioma: |
Inglês |
Notas: |
Suppl. 7. |
Conteúdo: |
Introduction - This paper proposes a new methodology to simultaneously select the most relevant SNPs markers for the characterization of any measurable phenotype described by a continuous variable using Support Vector Regression with Pearson Universal kernel as fitness function of a binary genetic algorithm. The proposed methodology is multi-attribute towards considering several markers simultaneously to explain the phenotype and is based jointly on statistical tools, machine learning and computational intelligence. Results- The suggested method has shown potential in the simulated database 1, with additive effects only, and real database. In this simulated database, with a total of 1,000 markers, and 7 with major effect on the phenotype and the other 993 SNPs representing the noise, the method identified 21 markers. Of this total, 5 are relevant SNPs between the 7 but 16 are false positives. In real database, initially with 50,752 SNPs, we have reduced to 3,073 markers, increasing the accuracy of the model. In the simulated database 2, with additive effects and interactions (epistasis), the proposed method matched to the methodology most commonly used in GWAS. Conclusions- The method suggested in this paper demonstrates the effectiveness in explaining the real phenotype (PTA for milk), because with the application of the wrapper based on genetic algorithm and Support Vector Regression with Pearson Universal, many redundant markers were eliminated, increasing the prediction and accuracy of the model on the real database without quality control filters. The PUK demonstrated that it can replicate the performance of linear and RBF kernels. MenosIntroduction - This paper proposes a new methodology to simultaneously select the most relevant SNPs markers for the characterization of any measurable phenotype described by a continuous variable using Support Vector Regression with Pearson Universal kernel as fitness function of a binary genetic algorithm. The proposed methodology is multi-attribute towards considering several markers simultaneously to explain the phenotype and is based jointly on statistical tools, machine learning and computational intelligence. Results- The suggested method has shown potential in the simulated database 1, with additive effects only, and real database. In this simulated database, with a total of 1,000 markers, and 7 with major effect on the phenotype and the other 993 SNPs representing the noise, the method identified 21 markers. Of this total, 5 are relevant SNPs between the 7 but 16 are false positives. In real database, initially with 50,752 SNPs, we have reduced to 3,073 markers, increasing the accuracy of the model. In the simulated database 2, with additive effects and interactions (epistasis), the proposed method matched to the methodology most commonly used in GWAS. Conclusions- The method suggested in this paper demonstrates the effectiveness in explaining the real phenotype (PTA for milk), because with the application of the wrapper based on genetic algorithm and Support Vector Regression with Pearson Universal, many redundant markers were eliminated, increasing the prediction ... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Single nucleotide polymorphisms (SNPs); SNPs markers; Support Vector Regression with Pearson Universal. |
Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
Marc: |
LEADER 02422naa a2200253 a 4500 001 2001715 005 2024-02-05 008 2014 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aOLIVEIRA, F. C. de 245 $aSNPs selection using support vector regression and genetic algorithms in GWAS$h[electronic resource] 260 $c2014 300 $a15 p. 500 $aSuppl. 7. 520 $aIntroduction - This paper proposes a new methodology to simultaneously select the most relevant SNPs markers for the characterization of any measurable phenotype described by a continuous variable using Support Vector Regression with Pearson Universal kernel as fitness function of a binary genetic algorithm. The proposed methodology is multi-attribute towards considering several markers simultaneously to explain the phenotype and is based jointly on statistical tools, machine learning and computational intelligence. Results- The suggested method has shown potential in the simulated database 1, with additive effects only, and real database. In this simulated database, with a total of 1,000 markers, and 7 with major effect on the phenotype and the other 993 SNPs representing the noise, the method identified 21 markers. Of this total, 5 are relevant SNPs between the 7 but 16 are false positives. In real database, initially with 50,752 SNPs, we have reduced to 3,073 markers, increasing the accuracy of the model. In the simulated database 2, with additive effects and interactions (epistasis), the proposed method matched to the methodology most commonly used in GWAS. Conclusions- The method suggested in this paper demonstrates the effectiveness in explaining the real phenotype (PTA for milk), because with the application of the wrapper based on genetic algorithm and Support Vector Regression with Pearson Universal, many redundant markers were eliminated, increasing the prediction and accuracy of the model on the real database without quality control filters. The PUK demonstrated that it can replicate the performance of linear and RBF kernels. 653 $aSingle nucleotide polymorphisms (SNPs) 653 $aSNPs markers 653 $aSupport Vector Regression with Pearson Universal 700 1 $aBORGES, C. C. H. 700 1 $aALMEIDA, F. N. 700 1 $aSILVA, F. F. e 700 1 $aVERNEQUE, R. da S. 700 1 $aSILVA, M. V. G. B. 700 1 $aARBEX, W. A. 773 $tBMC Genomics$gv. 15, article S4, 2014.
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