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Registros recuperados : 45 | |
16. | | ROSSI, R. S.; GAETA, N. C.; GREGORI, F.; GREGORY, L. Detecção de coronavírus em amostras de fezes diarreicas de búfalos (Bubalus bubalis) criados no Estado de São Paulo. Pesquisa Veterinária Brasileira, Rio de Janeiro, v. 37, n. 8, p. 802-804, ago. 2017. Título em inglês: Detection of coronavirus in diarrhea samples from water buffaloes (Bubalus bubalis) raised in the State of São Paulo, Brazil. Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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18. | | PADUA, G. P. de; FRANÇA-NETO, J. de B.; ROSSI, R. F.; CANDIDO, H. G. Agroclimatic zoning of the state of Minas Gerais for the production of high quality soybean seeds. Journal of Seed Science, Viçosa, MG, v. 36, n. 4, p. 413-418, Dec. 2014. Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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19. | | ROSSI, R. M.; MARTINS, E. N.; LOPES, P. S.; SILVA, F. F. e. Análise bayesiana univariada e bivariada para a conversão alimentar de suínos da raça Piau. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 49, n. 10, p. 754-761, out. 2014. Título em inglês: Univariate and bivariate Bayesian analysis for feed conversion of the Piau swine breed. Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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Registros recuperados : 45 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Pantanal. |
Data corrente: |
23/08/2013 |
Data da última atualização: |
23/08/2013 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
OLIVEIRA, D. P. de; SONOHATA, M. M.; ROSSI, R. M.; ABREU, U. G. P. de. |
Afiliação: |
DANIELE PORTELA DE OLIVEIRA, UNESP; MARCOS MITSUO SONOHATA, UEMS; ROBSON MARCELO ROSSI, UEM; URBANO GOMES PINTO DE ABREU, CPAP. |
Título: |
Modelagem Bayesiana em curvas de crescimento em bovinos de corte: Pantanal Sul-Mato-Grossense, sub - região de Aquidauana. |
Ano de publicação: |
2013 |
Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO ANIMAL, 10., 2013, Uberaba. Anais... Belo Horizonte: SBMA, 2013. |
Páginas: |
3 p. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
O ajuste de modelos de curvas de crescimento é utilizado para delinear o crescimento dos animais de um determinado grupo genético. O objetivo deste estudo foi ajustar curvas de alguns modelos não-lineares para determinar um padrão do crescimento de bezerros, machos e fêmeas, do grupo genético composto da raça Nelore do Pantanal Sul-Mato-Grossense, por meio de inferência Bayesiana. Foram ajustados os modelos Logístico e de Gompertz. Dentro do período analisado, os dois modelos foram adequados para descrever o crescimento dos animais. No entanto, os machos apresentaram peso assintótico superior ao das fêmeas. |
Palavras-Chave: |
Asymptotic weight; Bayesian inference; Desenvolvimento ponderal; Inferência Bayesiana; Peso assintótico; Ponderal performance. |
Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/88498/1/sbma2013-20590-1373123827.pdf
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Marc: |
LEADER 01397nam a2200229 a 4500 001 1964753 005 2013-08-23 008 2013 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aOLIVEIRA, D. P. de 245 $aModelagem Bayesiana em curvas de crescimento em bovinos de corte$bPantanal Sul-Mato-Grossense, sub - região de Aquidauana. 260 $aIn: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO ANIMAL, 10., 2013, Uberaba. Anais... Belo Horizonte: SBMA$c2013 300 $a3 p. 520 $aO ajuste de modelos de curvas de crescimento é utilizado para delinear o crescimento dos animais de um determinado grupo genético. O objetivo deste estudo foi ajustar curvas de alguns modelos não-lineares para determinar um padrão do crescimento de bezerros, machos e fêmeas, do grupo genético composto da raça Nelore do Pantanal Sul-Mato-Grossense, por meio de inferência Bayesiana. Foram ajustados os modelos Logístico e de Gompertz. Dentro do período analisado, os dois modelos foram adequados para descrever o crescimento dos animais. No entanto, os machos apresentaram peso assintótico superior ao das fêmeas. 653 $aAsymptotic weight 653 $aBayesian inference 653 $aDesenvolvimento ponderal 653 $aInferência Bayesiana 653 $aPeso assintótico 653 $aPonderal performance 700 1 $aSONOHATA, M. M. 700 1 $aROSSI, R. M. 700 1 $aABREU, U. G. P. de
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Registro original: |
Embrapa Pantanal (CPAP) |
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