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| Registros recuperados : 28 | |
| 1. |  | CAIXETA, E. T.; PESTANA, K. N.; PESTANA, R. K. N. Melhoramento do cafeeiro: ênfase na aplicação dos marcadores moleculares. In: GARCIA, G. de O.; REIS, E. F. dos; LIMA, J. S. de S.; XAVIER, A. C.; RODRIGUES, W. N. (Org.). Tópicos Especiais em produção vegetal V. Alegre: CCAUFES, 2015, v. 1| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 5. | | PESTANA, K. N.; FERREIRA, C. F.; VILARINHOS, A. D.; GESTEIRA, A.; SILVA, P. H. da; SANTOS, V. J. dos. Identificação e isolamento de genes expressos entre Musa spp. X Mycosphaerella musicola. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 4., 2007, Cruz das Almas. [ Resumos...]. Cruz das Almas: Embrapa Mandioca e Fruticultura Tropical: Fapesb, 2007. p.15| Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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| 6. | | SANTOS, W. N.; PESTANA, K. N.; OLIVEIRA, S. A. S. de; AMORIM, E. P.; HADDAD, F.; FERREIRA, C. F. Avaliação da diversidade genética e testes de agressividade com isolados de Mycosphaerella musicola. In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA MANDIOCA E FRUTICULTURA, 8., 2014, Cruz das Almas, Ba. Pesquisa: despertando mentes para a inovação e transformando o futuro :[anais]. Cruz das Almas, Ba, Embrapa Mandioca e Fruticultura, 2014.| Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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| 7. | | SILVEIRA, D. G.; AMORIM, E. P.; JESUS, O. N. de; SOUZA, F. V. D.; PESTANA, K. N.; SANTOS, V. J. dos; SANTANA, J. R. F. de. Análise da estrutura genética de populações de caroá. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE RECURSOS GENÉTICOS, 2., 2008, Brasília, DF. Anais... Brasília, DF: Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia, 2008. p. 97.| Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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| 8. | | SILVEIRA, D. G.; AMORIM, E. P.; JESUS, O. N. de; SOUZA, F. V. D.; PESTANA, K. N.; SANTOS, V. de J.; SANTANA, J. R. F. de. Diversidade genética entre populações de caroá a partir de marcadores RAPD. In: ENCONTRO DA REDE DE RECURSOS GENÉTICOS VEGETAIS DO ESTADO DA BAHIA, 3.; SIMPÓSIO DE RECURSOS GENÉTICOS DE PLANTAS CULTIVADAS NO NORDESTE BRASILEIRO, 2., 2008, Vitória da Conquista. [Anais]... Vitória da Conquista: Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia, 2008.| Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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| 10. | | JESUS, O. N. de; CÂMARA, T. R.; FERREIRA, C. F.; SILVA, S. de O. e; PESTANA, K. N.; SOARES, T. L. Diferenciação molecular de cultivares elites de bananeira. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 41, n. 12, p. 1739-1748, dez. 2006 Título em inglês: Molecular differentiation of elite banana cultivars.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 11. | | JESUS, O. N. de; FERREIRA, C. F.; SILVA, S. de O. e; CÂMARA, T. R.; SOARES, T. L.; PESTANA, K. N. Characterization of recommended banana cultivars using morphological and molecular descriptors. Crop Breeding and Applied Biotechnology, Londrina, v. 9, n. 2, p. 164-173, jun. 2009.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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| 12. | | JESUS, O. N. de; SILVA, S. de O. e; FERREIRA, C. F.; CÂMARA, T. R.; SOARES, T. L.; PESTANA. K. N.; SANTOS, V. J. dos. Caracterização morfológica e molecular na identificação varietal de bananeira. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 4., 2007, São Lourenço. São Lourenço:[s.n.], 2007. Vânia Jesus dos Santos, UFRB.| Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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| 13. | | HANSEN, D. de S.; SILVA, S. A.; FERREIRA, C. F.; FONSECA, A. A. O.; PESTANA, K. N.; SANTOS, V. J. dos. Marcadores RAPD no estudo da diversidade genética molecular de Genipa americana L. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FRUTICULTURA, 20.; ANNUAL MEETING OF THE INTERAMERICAN SOCIETY FOR TROPICAL HORTICULTURE, 54., 2008, Vitória. Frutas para todos: estratégias, tecnologias e visão sustentável: anais. Vitória: INCAPER: Sociedade Brasileira de Fruticultura, 2008.| Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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| 14. | | FERREIRA, C. F.; ALVES, E.; PESTANA, K. N.; JUNGHANS, D. T.; KOBAYASHI, A. K.; SANTOS, V. de J.; SILVA, R. P.; SILVA, P. H.; SOARES, E.; FUKUDA, W. Molecular characterization of cassava (Manihot esculenta Crantz) with yellow-orange roots for beta-carotene improvement. Crop Breeding and Applied Biotechnology, Londrina, v. 8, n. 1, p. 23-29, mar. 2008.| Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura; Embrapa Meio-Norte. |
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| 16. | | SILVA, J. M.; LIMA, P. R. L.; SOUZA, F. V. D.; LEDO, C. A. da S.; SOUZA, E. H.; PESTANA, K. N.; FERREIRA, C. F. Genetic diversity and nonparametric statistics to identify possible ISSR marker association with fiber quality of pineapple. Anais da Academia Brasileira de Ciências, v..91, n.3, Epub Sep 16, Rio de Janeiro 2019.| Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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| 17. | | VELAME, K. V. C.; BRAGANÇA, C. A. D.; PESTANA, K. N.; SANTOS, R. M. F.; FERREIRA, C. F.; HADDAD, F.; AMORIM, E. P. Identificação e análise da expressão de genes relacionados com o mal-do-Panamá em bananeira, por meio de PCR em Tempo Real. In: CONGRESSO LATINO-AMERICANO E DO CARIBE DE BANANAS E PLÁTANOS, 3., 2015. Corupá. Musáceas no subtrópico: desafios e oportunidades frente à variabilidade climática. Corupá, SC: Rede da America Latina e Caribe para a Pesquisa e Desenvolvimento da Banana - MUSALAC, 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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| 18. | | CAIXETA, E. T.; PESTANA, K. N.; SALGADO, C. C.; CAPUCHO, A. S.; QUEIROZ, T. F. N.; PORTO, B. N.; COSME, D.; MACIEL-AMBOLIM, E.; SAKIYAMA, N. S. Integration of genetic linkage maps for Coffea arabica. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON COFFEE SCIENCE, 24., 2012, San José, Costa Rica. Programme & abstracts... Costa Rica: ASIC, 2012. p. 58| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 19. | | SILVEIRA, D. G.; AMORIM, E. P.; JESUS, O. N. de; SOUZA, F. V. D.; PESTANA, K. N.; SANTOS, V. J. dos; SANTANA, J. R. F. de. Variabilidade genética de populações naturais de caroá por meio de marcadores RAPD. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v.44, n. 3, p. 283-290, mar. 2009.| Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 20. | | SILVA, G. N.; NASCIMENTO, M.; SANT'ANNA, I. de C.; CRUZ, C. D.; CAIXETA, E. T.; CARNEIRO, P. C. S.; ROSADO, R. D. S.; PESTANA, K. N.; ALMEIDA, D. P. de; OLIVEIRA, M. da S. Artificial neural networks compared with Bayesian generalized linear regression for leaf rust resistance prediction in Arabica coffee. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 52, n. 3, p. 186-193, mar. 2017. Título em português: Redes neurais artificiais comparadas com modelos lineares generalizados sob o enfoque bayesiano para predição de resistência à ferrugem em café arábica.| Biblioteca(s): Embrapa Café; Embrapa Unidades Centrais. |
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| Registros recuperados : 28 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Café; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
15/05/2017 |
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Data da última atualização: |
15/12/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
SILVA, G. N.; NASCIMENTO, M.; SANT'ANNA, I. de C.; CRUZ, C. D.; CAIXETA, E. T.; CARNEIRO, P. C. S.; ROSADO, R. D. S.; PESTANA, K. N.; ALMEIDA, D. P. de; OLIVEIRA, M. da S. |
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Afiliação: |
GABI NUNES SILVA, UFV-DE; MOYSÉS NASCIMENTO, UFV-DE; ISABELA DE CASTRO SANT'ANNA, UFV-DBG; COSME DAMIÃO CRUZ, UFV-DBG; EVELINE TEIXEIRA CAIXETA, SAPC; PEDRO CRESCENCIO SOUZA CARNEIRO, UFV-DBG; RENATO DOMICIANO SILVA ROSADO, UFV-DBG; KÁTIA NOGUEIRA PESTANA, CNPMF; DÊNIA PIRES DE ALMEIDA, UFV-IBAA; MARCIANE DA SILVA OLIVEIRA, UFV-DBG. |
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Título: |
Artificial neural networks compared with Bayesian generalized linear regression for leaf rust resistance prediction in Arabica coffee. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 52, n. 3, p. 186-193, mar. 2017. |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Título em português: Redes neurais artificiais comparadas com modelos lineares generalizados sob o enfoque bayesiano para predição de resistência à ferrugem em café arábica. |
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Conteúdo: |
The objective of this work was to evaluate the use of artificial neural networks in comparison with Bayesian generalized linear regression to predict leaf rust resistance in Arabica coffee (Coffea arabica). This study used 245 individuals of a F2 population derived from the self-fertilization of the F1 H511-1 hybrid, resulting from a crossing between the susceptible cultivar Catuaí Amarelo IAC 64 (UFV 2148-57) and the resistant parent Híbrido de Timor (UFV 443-03). The 245 individuals were genotyped with 137 markers. Artificial neural networks and Bayesian generalized linear regression analyses were performed. The artificial neural networks were able to identify four important markers belonging to linkage groups that have been recently mapped, while the Bayesian generalized model identified only two markers belonging to these groups. Lower prediction error rates (1.60%) were observed for predicting leaf rust resistance in Arabica coffee when artificial neural networks were used instead of Bayesian generalized linear regression (2.4%). The results showed that artificial neural networks are a promising approach for predicting leaf rust resistance in Arabica coffee. |
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Palavras-Chave: |
Inteligência artificial; Predição. |
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Thesagro: |
Coffea Arábica; Hemileia Vastatrix; Marcador molecular. |
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Thesaurus NAL: |
Artificial intelligence; Genetic markers; Prediction. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/159883/1/Artificial-neural-networks.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/159878/1/Artificial-neural-networks.pdf
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Marc: |
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001 2069618
005 2017-12-15
008 2017 bl uuuu u00u1 u #d
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520 $aThe objective of this work was to evaluate the use of artificial neural networks in comparison with Bayesian generalized linear regression to predict leaf rust resistance in Arabica coffee (Coffea arabica). This study used 245 individuals of a F2 population derived from the self-fertilization of the F1 H511-1 hybrid, resulting from a crossing between the susceptible cultivar Catuaí Amarelo IAC 64 (UFV 2148-57) and the resistant parent Híbrido de Timor (UFV 443-03). The 245 individuals were genotyped with 137 markers. Artificial neural networks and Bayesian generalized linear regression analyses were performed. The artificial neural networks were able to identify four important markers belonging to linkage groups that have been recently mapped, while the Bayesian generalized model identified only two markers belonging to these groups. Lower prediction error rates (1.60%) were observed for predicting leaf rust resistance in Arabica coffee when artificial neural networks were used instead of Bayesian generalized linear regression (2.4%). The results showed that artificial neural networks are a promising approach for predicting leaf rust resistance in Arabica coffee.
650 $aArtificial intelligence
650 $aGenetic markers
650 $aPrediction
650 $aCoffea Arábica
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650 $aMarcador molecular
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653 $aPredição
700 1 $aNASCIMENTO, M.
700 1 $aSANT'ANNA, I. de C.
700 1 $aCRUZ, C. D.
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700 1 $aCARNEIRO, P. C. S.
700 1 $aROSADO, R. D. S.
700 1 $aPESTANA, K. N.
700 1 $aALMEIDA, D. P. de
700 1 $aOLIVEIRA, M. da S.
773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF$gv. 52, n. 3, p. 186-193, mar. 2017.
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