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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Arroz e Feijão.
Data corrente:  11/01/2012
Data da última atualização:  11/01/2012
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  SILVA, C. A.; MAIA, L. G. S.; ABREU, A. de F. B.; RAMALHO, M. A. P.
Afiliação:  CAMILA ANDRADE SILVA, UFLA; LUCAS GONTIJO SILVA MAIA, mestrando UFLA; ANGELA DE FATIMA BARBOSA ABREU, CNPAF; MAGNO ANTONIO PATTO RAMALHO, UFLA.
Título:  Interação genótipos x safras no teor de ferro em linhagens de feijão comum.
Ano de publicação:  2011
Fonte/Imprenta:  In: CONGRESSO NACIONAL DE PESQUISA DE FEIJÃO, 10., 2011, Goiânia. Anais... Goiânia: Embrapa Arroz e Feijão, 2011.
Descrição Física:  1 CD-ROM.
Idioma:  Português
Notas:  CONAFE.
Conteúdo:  O presente trabalho teve como objetivo verificar se o teor de ferro é afetado pela safra de cultivo.
Thesagro:  Feijão; Melhoramento genético vegetal; Phaseolus vulgaris.
Categoria do assunto:  G Melhoramento Genético
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/52082/1/gm74.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPAF31085 - 1UPCAA - CD2011.2282011.228
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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  20/02/2009
Data da última atualização:  15/01/2020
Tipo da produção científica:  Resumo em Anais de Congresso
Autoria:  BOARETO, M.; YAMAGISHI, M. E. B.; CATICHA, N.; LEITE, V. B. P.
Afiliação:  MARCELO BOARETO, UNESP; MICHEL EDUARDO BELEZA YAMAGISHI, CNPTIA; NESTOR CATICHA, USP; VITOR BARBANTI PEREIRA LEITE, UNESP.
Título:  Predicting enzyme class from protein structure using super paramagnetic cluster.
Ano de publicação:  2008
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.
Páginas:  Não paginado.
Idioma:  Inglês
Notas:  MaxEnt 2008.
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.
Palavras-Chave:  Análise de cluster; Bioinformática; Classsificação de enzima; Estrutura proteica; Previsão da função proteica.
Thesagro:  Proteina.
Thesaurus NAL:  Bioinformatics; Cluster analysis; Proteins.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPTIA12562 - 2UPCRA - DD
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