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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Hortaliças. |
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Data corrente: |
09/01/2017 |
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Data da última atualização: |
09/01/2017 |
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Autoria: |
BANDEIRA, M. A. |
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Afiliação: |
MOARA ALEXANDRINO BANDEIRA, Universidade Federal Rural de Pernambuco. |
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Título: |
Sensibilidade de Lasiodiplodia thiobromae de pomares de mamão do Nordeste do Brasil a difenoconazole. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
2014. |
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Páginas: |
58 f. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Dissertação (Mestrado em Fitopatologia). Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife. Orientador: Marcos Paz Saraiva Câmara. Examinador: Ailton Reis. |
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Thesagro: |
Carica papaya; Fungicida; Mamão; Podridão peduncular. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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650 $aMamão
650 $aPodridão peduncular
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Registro original: |
Embrapa Hortaliças (CNPH) |
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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: |
22/12/2015 |
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Data da última atualização: |
21/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
BORRO, L. C.; SALIM, J. A.; MAZONI, I.; YANO, I.; JARDINE, J. G.; NESHICH, G. |
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Afiliação: |
IB/Unicamp; FEEC/Unicamp; IVAN MAZONI, CNPTIA; INACIO HENRIQUE YANO, CNPTIA; JOSÉ GILBERTO JARDINE, CNPTIA; GORAN NESHICH, CNPTIA. |
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Título: |
Improving binding affinity prediction by using a rule-based model with physical-chemical and structural descriptors of the nano-environment for protein-ligand interactions. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESS OF THE INTERNATIONAL UNION FOR BIOCHEMISTRY AND MOLECULAR BIOLOGY, 23.; ANNUAL MEETING OF THE BRAZILIAN SOCIETY FOR BIOCHEMISTRY AND MOLECULAR BIOLOGY, 44., 2015, Foz do Iguaçu. Biochemistry for a better world: abstracts book. [Foz do Iguaçu]: SBBq, 2015. |
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Páginas: |
p. 153. |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
C.047. |
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Conteúdo: |
In order to improve binding affinity prediction, we developed a new scoring function, named STINGSF, derived from physical-chemical and structural features that describe the protein-ligand interaction nano-environment of experimentally determined structures. |
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Palavras-Chave: |
Aprendizado de máquina; Inteligência artificial; Interação proteína-ligante; Machine learning; Protein-ligand interaction; Scoring functions. |
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Thesaurus NAL: |
Artificial intelligence. |
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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/136070/1/Improving-Borro.pdf
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Marc: |
LEADER 01388nam a2200277 a 4500
001 2032260
005 2020-01-21
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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