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Registros recuperados : 197 | |
161. | | LIMA, K. S.; NARCISO, M. G.; MIRANDA, J. E.; SILVA, J. G. da; COSTA, M. K. V. Detecção de plantas daninhas no algodoeiro com a visão computacional. In: SEMINÁRIO JOVENS TALENTOS, 16., 2022, Santo Antônio de Goiás. Resumos... Brasília, DF: Embrapa; Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2022. p. 40. Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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164. | | PANTALIÃO, G. F.; BORBA, T. C. de O.; GUIMARÃES, C. M.; NARCISO, M. G.; VIANELLO, R. P.; BRONDANI, C. Estudo de associação genômica ampla para produtividade em arroz sob déficit hídrico. In: SEMINÁRIO JOVENS TALENTOS, 8., 2014, Santo Antônio de Goiás. Coletânea dos resumos apresentados. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2014. p. 28. (Embrapa Arroz e Feijão. Documentos, 306). Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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165. | | GUIMARÃES, C. M.; TORRE NETO, A.; STONE, L. F.; NARCISO, M. G.; PEREIRA, R. C.; LOPES JUNIOR, S. Use of a capacitive sensor in the SITIS Phenotyping Platform for the automated determination of the effective area of the root system to uptake water. In: LATIN-AMERICAN CONFERENCE ON PLANT PHENOTYPING AND PHENOMICS FOR PLANT BREEDING, 2., 2017, São Carlos. Proceedings. São Carlos: Embrapa Instrumentação, 2017. p. 46. Editores: Paulo Sérgio de Paula Herrmann Junior, Paulino Ribeiro Villas Boas. Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Instrumentação. |
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166. | | NARCISO, M. G.; YAMAGISHI, M. E. B.; QUINAGLIA, T.; SANTOS, E. H. dos; VIEIRA, F. D.; JARDINE, J. G.; MAZONI, I.; FALCAO, P. R. K.; NESHICH, G. Projeções de superfície 3D no plano para análise de interfaces proteicas através do Sting. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2006. 5 p. (Embrapa Informática Agropecuária. Comunicado técnico, 78). Na publicação: Goran Neshich. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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167. | | GUIMARÃES, C. M.; NARCISO, M. G.; TORRE NETO, A.; DEUS JUNIOR, G. A.; LOPES JUNIOR, S.; BRESEGHELLO, F.; STONE, L. F. Plataforma de fenotipagem para tolerância à deficiência hídrica. In: SIMPÓSIO SOBRE INOVAÇÃO E CRIATIVIDADE CIENTÍFICA NA EMBRAPA, 2., 2010, Brasília, DF. Posteres. Brasília, DF: Embrapa, 2010. Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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168. | | GUIMARÃES, C. M.; NARCISO, M. G.; TORRE-NETO, A.; JUNIOR, G. A. D.; LOPES JR, S.; BRESEGHELLO, F.; STONE, L. F. Plataforma de fenotipagem para tolerância à deficiência hídrica. In: SIMPÓSIO SOBRE INOVAÇÃO E CRIATIVIDADE CIENTÍFICA NA EMBRAPA, 2., 2010, Brasília, DF. [Posteres...]. Brasília, DF: Embrapa, 2010. 1 CD-ROM. Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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169. | | NARCISO, M. G.; SILVA, S. C. da; NOLETO, F. F.; OLIVEIRA, M. G. de C.; OLIVEIRA, L. F. C. de; GUIMARÃES, E. P. Ferramenta Web para acesso aos períodos de semeadura de arroz de sequeiro e feijão comum. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 11., 2017, Campinas. Ciência de dados na era da agricultura digital: anais. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária: Unicamp, 2017. p. 439-448. Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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170. | | NARCISO, M. G.; SILVA, S. C. da; NOLETO, F. F.; OLIVEIRA, M. G. de C.; OLIVEIRA, L. F. C. de; GUIMARÃES, E. P.; MONDO, V. H. V. Ferramenta web para acessos aos períodos de semeadura de feijão comum e arroz de sequeiro. In: CONGRESSO NACIONAL DE PESQUISA DE FEIJÃO, 12., 2017, Piracicaba. Produtividade e sustentabilidade da cultura do feijão: do campo para a mesa: resumos. Piracicaba: CENA: IAC, 2017. p. 164. CONAFE Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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172. | | SILVA FILHO, A. M.; SILVA, C. L. B.; OLIVEIRA, M. A. A.; PIRES, T. G.; ALVES, A. J.; CALIXTO, W. P.; NARCISO, M. G. Geoelectric method applied in correlation between physical characteristics and electrical properties of the soil. Transactions on Environment and Electrical Engineering, v. 2, n. 2, p. 37-44, 2017. Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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173. | | SARTORI, D. E. L.; RODRIGUES, A. H. A.; CERRI, R.; BASSINELLO, P. Z.; NARCISO, M. G.; BRONDANI, C.; VIANELLO, R. P. Identificação de marcadores SNPs para teor de amilose em arroz pela estratégia de Machine Learning. In: SEMINÁRIO JOVENS TALENTOS, 12., 2018, Santo Antônio de Goiás. Resumos. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2018. p. 31. (Embrapa Arroz e Feijão. Eventos técnicos & científicos, 2) Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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174. | | PEREIRA, R. C.; GUIMARÃES, C. M.; HEINEMANN, A. B.; LANNA, A. C.; LOPES JUNIOR, S.; NARCISO, M. G.; STONE, L. F.; VIANELLO, R. P.; CASTRO, A. P. SITIS - Plant Phenotyping Platform. In: LATIN-AMERICAN CONFERENCE ON PLANT PHENOTYPING AND PHENOMICS FOR PLANT BREEDING, 2., 2017, São Carlos. Proceedings. São Carlos: Embrapa Instrumentação, 2017. p. 47. Editores: Paulo Sérgio de Paula Herrmann Junior, Paulino Ribeiro Villas Boas. Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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176. | | MAGNABOSCO, C. de U.; LOPES, F. B.; JUNG, L. C.; REZENDE, L. O. F.; ASSIS, A. S.; NARCISO, M. G.; COSTA, M. F. O. e; SAINZ, R. D. Analysis of longitudinal data of Polled Nellore cattle using nonlinear models. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 51., 2014, Barra dos Coqueiros. A produção animal frente às mudanças climáticas e tecnológicas: anais. Barra dos coqueiros: Sociedade Brasileira de Zootecnia, 2014. Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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177. | | NARCISO, M. G.; YAMAGISHI, M. E. B.; NESHICH, G.; FALCAO, P.; HENRIQUE, E.; VIEIRA, F. D.; JARDINE, J. G.; MAZONI, I. Transformação de imagens 3D para 2D para análise de proteínas usando o software Sting. In: CONGRESSO DE COMPUTAÇÃO DO SUL DE MATO GROSSO, 2., 2006, Rondonópolis. Computação e educação: anais. Rondonópolis: UFMT, 2006. p. 176-184. COMPSULMT 2006. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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179. | | SILVA, F. C. da; NARCISO, M. G.; BERTANHA, C.; SCUDELER, A.; ADACHI, D. T.; MARABESI, M. J.; MARTINS, L. E. G.; BRANDI JÚNIOR, V. Banco de dados de experimentos para fins de simulação em desenvolvimento de culturas agrícolas. In: WORKSHOP INTERNACIONAL MODELAGEM DE PROCESSOS PARA SIMULAÇÃO DE CRESCIMENTO DE CULTURAS, 2000, Campinas. Anais... Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2000. p. 1-30. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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Registros recuperados : 197 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
03/12/2007 |
Data da última atualização: |
27/02/2024 |
Tipo da produção científica: |
Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
Autoria: |
BEZERRA, G. B. P.; YAMAGISHI, M. E. B.; VIEIRA, F. D.; SANTOS, E. H. dos; NARCISO, M. G.; FALCAO, P. R. K. |
Afiliação: |
GEORGE BARRETO PEREIRA BEZERRA, UNIVERSIDADE DE NOVO MÉXICO; MICHEL EDUARDO BELEZA YAMAGISHI, CNPTIA; FABIO DANILO VIEIRA, CNPTIA; EDGARD HENRIQUE DOS SANTOS, CNPTIA; MARCELO GONCALVES NARCISO, CNPTIA; PAULA REGINA KUSER FALCAO, CNPTIA. |
Título: |
Cálculo analítico de parâmetros estruturais de proteínas usando a teoria Alpha Shapes. |
Ano de publicação: |
2007 |
Fonte/Imprenta: |
Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2007. |
Páginas: |
50 p. |
Série: |
(Embrapa Informática Agropecuária. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 17). |
ISSN: |
1677-9266 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
O modelo matemático da estrutura protéica é fundamental não só para a visualização, mas, principalmente, para o cálculo de parâmetros estruturais como área da superfície e volume. É possível usar a geometria computacional para efetuar o cálculo analítico de tais parâmetros. Neste trabalho, usando Alpha-shapes, um algoritmo para o cálculo analítico de área da superfície e volume de estruturas protéicas do Protein Data Bank (PBD) é descrito. Esta implementação supera as demais, pois consegue calcular tais parâmetros para estruturas protéicas onde as demais implementações falham |
Palavras-Chave: |
Bioinformática; Estrutura de proteína; Geometria computacional; Teoria Alpha Shapes; Triangulação de Delaunay. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/CNPTIA/11660/1/bp17.pdf
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Marc: |
LEADER 01479nam a2200265 a 4500 001 1001327 005 2024-02-27 008 2007 bl uuuu 00u1 u #d 022 $a1677-9266 100 1 $aBEZERRA, G. B. P. 245 $aCálculo analítico de parâmetros estruturais de proteínas usando a teoria Alpha Shapes.$h[electronic resource] 260 $aCampinas: Embrapa Informática Agropecuária$c2007 300 $a50 p. 490 $a(Embrapa Informática Agropecuária. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 17). 520 $aO modelo matemático da estrutura protéica é fundamental não só para a visualização, mas, principalmente, para o cálculo de parâmetros estruturais como área da superfície e volume. É possível usar a geometria computacional para efetuar o cálculo analítico de tais parâmetros. Neste trabalho, usando Alpha-shapes, um algoritmo para o cálculo analítico de área da superfície e volume de estruturas protéicas do Protein Data Bank (PBD) é descrito. Esta implementação supera as demais, pois consegue calcular tais parâmetros para estruturas protéicas onde as demais implementações falham 653 $aBioinformática 653 $aEstrutura de proteína 653 $aGeometria computacional 653 $aTeoria Alpha Shapes 653 $aTriangulação de Delaunay 700 1 $aYAMAGISHI, M. E. B. 700 1 $aVIEIRA, F. D. 700 1 $aSANTOS, E. H. dos 700 1 $aNARCISO, M. G. 700 1 $aFALCAO, P. R. K.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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