|
|
| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agroindústria Tropical. Para informações adicionais entre em contato com cnpat.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agroindústria Tropical. |
Data corrente: |
11/08/2020 |
Data da última atualização: |
11/08/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
SILVA, R. de A. e; BRIGIDA, A. I. S.; ROSA, M. de F.; SILVA NETO, R. M. da; SPINOSA, W. A.; SÁ FILHO, E. B. DE; FIGUEIREDO, M. C. B. de. |
Afiliação: |
RENATA DE ARAÚJO E SILVA, Universidade Estadual do Ceará, Programa de Pós-Graduação em Ciências Naturais; ANA IRAIDY SANTA BRIGIDA, CNPAT; MORSYLEIDE DE FREITAS ROSA, CNPAT; RAIMUNDO MARCELINO DA SILVA NETO, CNPAT; WILMA APARECIDA SPINOSA, Universidade Estadual de Londrina, Departamento de Tecnologia de Alimentos e Medicamentos; EDNALDO BENÍCIO DE SÁ FILHO, Embrapa Agroindústria Tropical; MARIA CLEA BRITO DE FIGUEIREDO, CNPAT. |
Título: |
An approach for implementing ecodesign at early research stage: A case study of bacterial cellulose production. |
Ano de publicação: |
2020 |
Fonte/Imprenta: |
Journal of Cleaner Production, v. 269, art. no. 122245, 2020. |
DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.122245 |
Idioma: |
Inglês |
Palavras-Chave: |
Anticipatory LCA; Aumento de escala do processo; Avaliação do ciclo de vida; Ex-ante LCA; LCA antecipatória; LCA ex-ante; Nível de prontidão de tecnologia; Process development; Process upscalin; Processo de desenvolvimento; Technology readiness level. |
Thesaurus Nal: |
Life cycle assessment. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 01142naa a2200337 a 4500 001 2124258 005 2020-08-11 008 2020 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.122245$2DOI 100 1 $aSILVA, R. de A. e 245 $aAn approach for implementing ecodesign at early research stage$bA case study of bacterial cellulose production.$h[electronic resource] 260 $c2020 650 $aLife cycle assessment 653 $aAnticipatory LCA 653 $aAumento de escala do processo 653 $aAvaliação do ciclo de vida 653 $aEx-ante LCA 653 $aLCA antecipatória 653 $aLCA ex-ante 653 $aNível de prontidão de tecnologia 653 $aProcess development 653 $aProcess upscalin 653 $aProcesso de desenvolvimento 653 $aTechnology readiness level 700 1 $aBRIGIDA, A. I. S. 700 1 $aROSA, M. de F. 700 1 $aSILVA NETO, R. M. da 700 1 $aSPINOSA, W. A. 700 1 $aSÁ FILHO, E. B. DE 700 1 $aFIGUEIREDO, M. C. B. de 773 $tJournal of Cleaner Production$gv. 269, art. no. 122245, 2020.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Agroindústria Tropical (CNPAT) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Corte. |
Data corrente: |
27/12/2022 |
Data da última atualização: |
23/01/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 1 |
Autoria: |
AONO, A. H.; FERREIRA, R. C. U.; MORAES, A. da C. L.; LARA, L. A. de C.; PIMENTA, R. J. G.; COSTA, E. A.; PINTO, L. R.; LANDELL, M. G. de A.; SANTOS, M. F.; JANK, L.; BARRIOS, S. C. L.; VALLE, C. B.; CHIARI, L.; GARCIA, A. A. F.; KUROSHU, R. M.; LORENA, A. C.; GORJANC, G.; SOUZA, A. P. de. |
Afiliação: |
ALEXANDRE HILD AONO, UNIVERSIDADE DE CAMPINAS, UNIVERSITY OF EDINBURGH; REBECCA CAROLINE ULBRICHT FERREIRA, UNIVERSDIDADE DE CAMPINAS; ALINE DA COSTA LIMA MORAES, UNIVERSIDADE DE CAMPINAS; LETÍCIA APARECIDA DE CASTRO LARA, ESCOLA SUPERIOR DE AGRICULTURA "LUIZ DE QUEIROZ"; RICARDO JOSÉ GONZAGA PIMENTA, UNIVERSIDADE DE CAMPINAS; ESTELAARAUJO COSTA, UNIVEDRSIDADE FEDERAL DE SÃO PAULO; LUCIANA ROSSINI PINTO, INSTITUTO AGRONÔMICO DE CAMPINAS; MARCOS GUIMARÃES DE ANDRADE LANDELL, INSTITUTO AGRONÔMICO DE CAMPINAS; MATEUS FIGUEIREDO SANTOS, CNPGC; LIANA JANK, CNPGC; SANZIO CARVALHO LIMA BARRIOS, CNPGC; CACILDA BORGES DO VALLE, CNPGC; LUCIMARA CHIARI, CNPGC; ANTONIO AUGUSTO FRANCO GARCIA, ESCOLA SUPERIOR DE AGRICULTURA "LUIZ DE QUEIROZ"; REGINALDO MASSANOBU KUROSHU, UNIVERSIDADE FERDERAL DE SÃO PAULO; ANA CAROLINA LORENA, INSTITUTO TECNOLÓGICO DE AERONÁUTICA; GREGOR GORJANC, UNIVERSITY OF EDINBURGH; ANETE PEREIRA DE SOUZA, UNIVERSIDADE DE CAMPINAS. |
Título: |
A joint learning approach for genomic prediction in polyploid grasses. |
Ano de publicação: |
2022 |
Fonte/Imprenta: |
Scientific Reports, 12, article 12499, 2022. |
Páginas: |
17 p. |
ISSN: |
2045-2322 |
DOI: |
https://doi.org/10.1038/s41598-022-16417-7 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Poaceae, among the most abundant plant families, includes many economically important polyploid species, such as forage grasses and sugarcane (Saccharum spp.). These species have elevated genomic complexities and limited genetic resources, hindering the application of marker-assisted selection strategies. Currently, the most promising approach for increasing genetic gains in plant breeding is genomic selection. However, due to the polyploidy nature of these polyploid species, more accurate models for incorporating genomic selection into breeding schemes are needed. This study aims to develop a machine learning method by using a joint learning approach to predict complex traits from genotypic data. Biparental populations of sugarcane and two species of forage grasses (Urochloa decumbens, Megathyrsus maximus) were genotyped, and several quantitative traits were measured. High-quality markers were used to predict several traits in diferent cross-validation scenarios. By combining classifcation and regression strategies, we developed a predictive system with promising results. Compared with traditional genomic prediction methods, the proposed strategy achieved accuracy improvements exceeding 50%. Our results suggest that the developed methodology could be implemented in breeding programs, helping reduce breeding cycles and increase genetic gains. |
Thesagro: |
Cana de Açúcar; Gramínea Forrageira; Recurso Genético. |
Thesaurus NAL: |
Forage grasses; Genetic resources; Plant breeding; Poaceae; Polyploidy; Saccharum; Sugarcane. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1150365/1/Joint-learning-approach-genomic-2022.pdf
|
Marc: |
LEADER 02671naa a2200481 a 4500 001 2150365 005 2023-01-23 008 2022 bl uuuu u00u1 u #d 022 $a2045-2322 024 7 $ahttps://doi.org/10.1038/s41598-022-16417-7$2DOI 100 1 $aAONO, A. H. 245 $aA joint learning approach for genomic prediction in polyploid grasses.$h[electronic resource] 260 $c2022 300 $a17 p. 520 $aPoaceae, among the most abundant plant families, includes many economically important polyploid species, such as forage grasses and sugarcane (Saccharum spp.). These species have elevated genomic complexities and limited genetic resources, hindering the application of marker-assisted selection strategies. Currently, the most promising approach for increasing genetic gains in plant breeding is genomic selection. However, due to the polyploidy nature of these polyploid species, more accurate models for incorporating genomic selection into breeding schemes are needed. This study aims to develop a machine learning method by using a joint learning approach to predict complex traits from genotypic data. Biparental populations of sugarcane and two species of forage grasses (Urochloa decumbens, Megathyrsus maximus) were genotyped, and several quantitative traits were measured. High-quality markers were used to predict several traits in diferent cross-validation scenarios. By combining classifcation and regression strategies, we developed a predictive system with promising results. Compared with traditional genomic prediction methods, the proposed strategy achieved accuracy improvements exceeding 50%. Our results suggest that the developed methodology could be implemented in breeding programs, helping reduce breeding cycles and increase genetic gains. 650 $aForage grasses 650 $aGenetic resources 650 $aPlant breeding 650 $aPoaceae 650 $aPolyploidy 650 $aSaccharum 650 $aSugarcane 650 $aCana de Açúcar 650 $aGramínea Forrageira 650 $aRecurso Genético 700 1 $aFERREIRA, R. C. U. 700 1 $aMORAES, A. da C. L. 700 1 $aLARA, L. A. de C. 700 1 $aPIMENTA, R. J. G. 700 1 $aCOSTA, E. A. 700 1 $aPINTO, L. R. 700 1 $aLANDELL, M. G. de A. 700 1 $aSANTOS, M. F. 700 1 $aJANK, L. 700 1 $aBARRIOS, S. C. L. 700 1 $aVALLE, C. B. 700 1 $aCHIARI, L. 700 1 $aGARCIA, A. A. F. 700 1 $aKUROSHU, R. M. 700 1 $aLORENA, A. C. 700 1 $aGORJANC, G. 700 1 $aSOUZA, A. P. de 773 $tScientific Reports, 12, article 12499, 2022.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Gado de Corte (CNPGC) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|