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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
15/09/2000 |
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Data da última atualização: |
25/02/2019 |
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Autoria: |
NEPOMUCENO, A. L.; STEWART, J. M.; OOSTERHUIS, D.; TURLEY, R.; NEUMAIER, N.; FARIAS, J. R. B. |
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Afiliação: |
ALEXANDRE LIMA NEPOMUCENO, CNPSO; JAMES MCD STEWART, University of Arkansas/Agronomy Departament; DERRICK OOSTERHUIS, University of Arkansas; RICKIE TURLEY, United States Departament of Agriculture - USDA/Agricultural Research Service - ARS; NORMAN NEUMAIER, CNPSO; JOSE RENATO BOUCAS FARIAS, CNPSO. |
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Título: |
Isolation of a cotton NADP (H) oxidade homologue induced by drought stress. |
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Ano de publicação: |
2000 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 35, n. 7, p. 1407-16, jul. 2000. |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Título em português: Isolamento de um cDNA em algodão homólogo a uma NADP(H) oxidase e induzido. |
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Conteúdo: |
The aim of this study was to identify and isolate genes that are differentially expressed in four selected cotton (Gossypium hirsutum L.) genotypes contrasting according to their tolerance to water deficit. The genotypes studied were Siokra L-23, Stoneville 506, CS 50 and T-1521. Physiological, morphological and developmental changes that confer drought tolerance in plants must have a molecular genetic basis. To identify and isolate the genes, the mRNA Differential Display (DD) technique was used. Messenger RNAs differentially expressed during water deficit were identified, isolated, cloned and sequenced. The cloned transcript A12B15-5, a NADP(H) oxidase homologue, was up regulated only during the water deficit stress and only in Siokra L-23, a drought tolerant genotype. Ribonuclease protection assay confirmed that transcription. |
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Palavras-Chave: |
Déficit hídrico; Expressão gênica; RNA mensageiro; Transformação genética. |
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Thesagro: |
Algodão; Genética. |
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Thesaurus Nal: |
Cotton; Gene expression; Genetic transformation; Genetics; Messenger RNA; Soil water deficit. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/AI-SEDE/18079/1/pab99_103.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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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 Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
22/12/2017 |
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Data da última atualização: |
21/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SOUZA, K. X. S. de; TERNES, S.; OLIVEIRA, S. R. de M.; MOURA, M. F.; BARIONI, L. G.; HIGA, R. H.; FASIABEN, M. do C. R. |
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Afiliação: |
KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA; LUIS GUSTAVO BARIONI, CNPTIA; ROBERTO HIROSHI HIGA, CNPTIA; MARIA DO CARMO RAMOS FASIABEN, CNPTIA. |
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Título: |
A prospective study on the application of Data Science in agriculture. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 11., 2017, Campinas. Ciência de dados na era da agricultura digital: anais. Campinas: Editora da Unicamp: Embrapa Informática Agropecuária, 2017. |
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Páginas: |
p. 713-722. |
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ISBN: |
978-85-85783-75-4 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
SBIAgro 2017. |
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Conteúdo: |
A quantidade e diversidade de dados disponíveis têm o potencial de causar profundas transformações na maneira que se realiza pesquisa e se propõe inovações na agricultura. Na chamada era do Petabyte, caracterizada pela ubiquidade de sensores e computadores, armazenamento quase infinito, computação em nuvem, robótica e IoT, a demanda e as oportunidades para aplicação da computação científica são extraordinárias, tanto na extração do conhecimento quanto na compreensão dos mecanismos associados a sistemas complexos. Este artigo apresenta um estudo prospectivo com base no estado da arte e enumera algumas áreas nas quais a aplicação da Ciência de Dados resultaria em grande benefício para pesquisadores, agricultores e agentes públicos. |
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Palavras-Chave: |
Aprendizado de máquina; Computação científica; Machine Learning; Modelagem; Redes de sensores. |
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Thesagro: |
Agricultura; Simulação. |
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Thesaurus NAL: |
Agriculture. |
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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/169724/1/Prospective-sbiagro2017.pdf
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Marc: |
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520 $aA quantidade e diversidade de dados disponíveis têm o potencial de causar profundas transformações na maneira que se realiza pesquisa e se propõe inovações na agricultura. Na chamada era do Petabyte, caracterizada pela ubiquidade de sensores e computadores, armazenamento quase infinito, computação em nuvem, robótica e IoT, a demanda e as oportunidades para aplicação da computação científica são extraordinárias, tanto na extração do conhecimento quanto na compreensão dos mecanismos associados a sistemas complexos. Este artigo apresenta um estudo prospectivo com base no estado da arte e enumera algumas áreas nas quais a aplicação da Ciência de Dados resultaria em grande benefício para pesquisadores, agricultores e agentes públicos.
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650 $aSimulação
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653 $aComputação científica
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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