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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Leite. |
Data corrente: |
30/11/2023 |
Data da última atualização: |
30/11/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
SANTOS, I. S.; TAVARES, C. P.; KLAFKE, G. M.; RECK, J.; MONTEIRO, C. M. O.; PRATA, M. C. de A.; GOLO. P. S.; SILVA, A. C.; COSTA-JUNIOR, L. M. |
Afiliação: |
IGOR S. SANTOS, UNIVERSIDADE FEDERAL DO MARANHÃO; CAIO P. TAVARES, UNIVERSIDADE FEDERAL DO MARANHÃO; GUILHERME M. KLAFKE, INSTITUTO DE PESQUISAS VETERINÁRIAS DESIDÉRIO FINAMOR; JOSÉ RECK, INSTITUTO DE PESQUISAS VETERINÁRIAS DESIDÉRIO FINAMOR; CAIO M. O. MONTEIRO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS; MARCIA CRISTINA DE AZEVEDO PRATA, CNPGL; PATRÍCIA S. GOLO, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO; ARISTOFANES C. SILVA, UNIVERSIDADE FEDERAL DO MARANHÃO; LIVIO M. COSTA-JUNIOR, UNIVERSIDADE FEDERAL DO MARANHÃO. |
Título: |
Automatic method based on deep learning to identify and account Rhipicephalus microplus larval hatching. |
Ano de publicação: |
2023 |
Fonte/Imprenta: |
Medical and Veterinary Entomology, v. 37, p. 665-674, 2023. |
DOI: |
http://doi.org/10.1111/mve.12664 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Reports of Rhipicephalus microplus resistant populations worldwide have increased extensively, making it difficult to control this ectoparasite. The adult immersion test, commonly used to screen for acaricide resistance, produces the results only after 40 days of the tick collection because it needs the eggs to be laid and larvae to hatch. The present study aims to develop an automatic method, based on deep learning, to predict the hatching of R. microplus larva based on egg morphology. Initially, the time course of embryonic development of tick eggs was performed to discriminate between viable and non-viable eggs. Secondly, using artificial intelligence deep learning techniques, a method was developed to classify and count the eggs. The larval hatching rate of three populations of R. microplus was evaluated for the software validation process. Groups of three and six images of eggs with 12 days of embryonic development were submitted to the software to predict the larval hatching percent automatically. The results obtained by the software were compared with the prediction results of the hatching percentage performed manually by the specialist and with the results of the hatching percentage of larvae obtained in the biological assay. The group with three images of each population submitted to the software for automatic prediction of the larval hatching percent presented mean values of 96.35% ± 3.33 (Piracanjuba population), 95.98% ± 3.5 (Desterro population) and 0.0% ± 0.0 (Barbalha population). For groups with six images, the values were 94.41% ± 3.84 (Piracanjuba population), 95.93% ± 2.36 (Desterro population) and 0.0% ± 0.0 (Barbalha population). Biological assays showed the following hatching percentage values: 98% ± 1.73 (Piracanjuba population); 96% ± 2.1 (Desterro population); and 0.14% ± 0.25 (Barbalha population). There was no statistical difference between the evaluated methods. The automatic method for predicting the hatching percentage of R. microplus larvae was validated and proved to be effective, with considerable reduction in time to obtain results. MenosReports of Rhipicephalus microplus resistant populations worldwide have increased extensively, making it difficult to control this ectoparasite. The adult immersion test, commonly used to screen for acaricide resistance, produces the results only after 40 days of the tick collection because it needs the eggs to be laid and larvae to hatch. The present study aims to develop an automatic method, based on deep learning, to predict the hatching of R. microplus larva based on egg morphology. Initially, the time course of embryonic development of tick eggs was performed to discriminate between viable and non-viable eggs. Secondly, using artificial intelligence deep learning techniques, a method was developed to classify and count the eggs. The larval hatching rate of three populations of R. microplus was evaluated for the software validation process. Groups of three and six images of eggs with 12 days of embryonic development were submitted to the software to predict the larval hatching percent automatically. The results obtained by the software were compared with the prediction results of the hatching percentage performed manually by the specialist and with the results of the hatching percentage of larvae obtained in the biological assay. The group with three images of each population submitted to the software for automatic prediction of the larval hatching percent presented mean values of 96.35% ± 3.33 (Piracanjuba population), 95.98% ± 3.5 (Desterro population) and 0.0% ± 0.0 (... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Controle; Eclosão larval; Larval hatching. |
Thesagro: |
Carrapato; Larva; Ovo; Resistência. |
Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
Marc: |
LEADER 03010naa a2200313 a 4500 001 2158936 005 2023-11-30 008 2023 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttp://doi.org/10.1111/mve.12664$2DOI 100 1 $aSANTOS, I. S. 245 $aAutomatic method based on deep learning to identify and account Rhipicephalus microplus larval hatching.$h[electronic resource] 260 $c2023 520 $aReports of Rhipicephalus microplus resistant populations worldwide have increased extensively, making it difficult to control this ectoparasite. The adult immersion test, commonly used to screen for acaricide resistance, produces the results only after 40 days of the tick collection because it needs the eggs to be laid and larvae to hatch. The present study aims to develop an automatic method, based on deep learning, to predict the hatching of R. microplus larva based on egg morphology. Initially, the time course of embryonic development of tick eggs was performed to discriminate between viable and non-viable eggs. Secondly, using artificial intelligence deep learning techniques, a method was developed to classify and count the eggs. The larval hatching rate of three populations of R. microplus was evaluated for the software validation process. Groups of three and six images of eggs with 12 days of embryonic development were submitted to the software to predict the larval hatching percent automatically. The results obtained by the software were compared with the prediction results of the hatching percentage performed manually by the specialist and with the results of the hatching percentage of larvae obtained in the biological assay. The group with three images of each population submitted to the software for automatic prediction of the larval hatching percent presented mean values of 96.35% ± 3.33 (Piracanjuba population), 95.98% ± 3.5 (Desterro population) and 0.0% ± 0.0 (Barbalha population). For groups with six images, the values were 94.41% ± 3.84 (Piracanjuba population), 95.93% ± 2.36 (Desterro population) and 0.0% ± 0.0 (Barbalha population). Biological assays showed the following hatching percentage values: 98% ± 1.73 (Piracanjuba population); 96% ± 2.1 (Desterro population); and 0.14% ± 0.25 (Barbalha population). There was no statistical difference between the evaluated methods. The automatic method for predicting the hatching percentage of R. microplus larvae was validated and proved to be effective, with considerable reduction in time to obtain results. 650 $aCarrapato 650 $aLarva 650 $aOvo 650 $aResistência 653 $aControle 653 $aEclosão larval 653 $aLarval hatching 700 1 $aTAVARES, C. P. 700 1 $aKLAFKE, G. M. 700 1 $aRECK, J. 700 1 $aMONTEIRO, C. M. O. 700 1 $aPRATA, M. C. de A. 700 1 $aGOLO. P. S. 700 1 $aSILVA, A. C. 700 1 $aCOSTA-JUNIOR, L. M. 773 $tMedical and Veterinary Entomology$gv. 37, p. 665-674, 2023.
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Registro original: |
Embrapa Gado de Leite (CNPGL) |
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Biblioteca |
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Cutter |
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Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Algodão. |
Data corrente: |
05/04/2016 |
Data da última atualização: |
06/04/2016 |
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
Autoria: |
FARIAS, F. J. C.; SILVA FILHO, J. L. da; MORELLO, C. de L.; SUASSUNA, N. D.; RIBEIRO, J. L.; CARVALHO, L. P. de; SANTOS, J. W. dos; FILIPIAKE, A. L. |
Afiliação: |
FRANCISCO JOSE CORREIA FARIAS, CNPA; JOAO LUIS DA SILVA FILHO, CNPA; CAMILO DE LELIS MORELLO, CNPA; NELSON DIAS SUASSUNA, CNPA; JOSE LOPES RIBEIRO, CPAMN; LUIZ PAULO DE CARVALHO, CNPA; JOSE WELLINGTHON DOS SANTOS, CNPA; ANDRE LUIS FILIPIAKE, CNPA. |
Título: |
Ensaio nacional de cultivares de algodoeiro médio precose nas condições do Cerrado - safra 2012/13. |
Ano de publicação: |
2015 |
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DO ALGODÃO, 10., 2015, Foz do Iguaçu. Resumos. Brasília, DF: ABRAPA, 2015. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
As diferentes condições edafoclimáticas e sistemas de produção empregados nas regiões onde é explorada a cotonicultura no Brasil são fatores que dificultam a seleção de cultivares mais produtivas para recomendação aos produtores. A identificação de cultivares com maior estabilidade fenotípica é uma das estratégias para amenizar o efeito da interação genótipos x ambientes que consiste no comportamento diferenciado das cultivares nos diferentes locais. Neste contexto, os ensaios nacionais de avaliação de cultivares assumem importância capital, pois devem identificar com eficiência os materiais em condições de substituir aqueles em cultivo e consequentemente , contribuir para o aumento da produtividade. O cuidado com a condução desses experimentos deve ser tanto maior quanto mais heterogêneo for o ambiente. A Embrapa Algodão, por meio do seu programa de melhoramento, elabora e coordena uma rede de ensaios de competição de cultivares comerci ais de algodão, conduzidos nas condições do Cerrado brasileiro. |
Palavras-Chave: |
Precocidade; Qualidade de fibras. |
Thesagro: |
Algodão; Cerrado; Melhoramento. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/142042/1/27-ENSAIO-DE-VALOR-DE-CULTIVO-FARIAS2.pdf
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Marc: |
LEADER 01861nam a2200253 a 4500 001 2042654 005 2016-04-06 008 2015 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aFARIAS, F. J. C. 245 $aEnsaio nacional de cultivares de algodoeiro médio precose nas condições do Cerrado - safra 2012/13.$h[electronic resource] 260 $aIn: CONGRESSO BRASILEIRO DO ALGODÃO, 10., 2015, Foz do Iguaçu. Resumos. Brasília, DF: ABRAPA$c2015 520 $aAs diferentes condições edafoclimáticas e sistemas de produção empregados nas regiões onde é explorada a cotonicultura no Brasil são fatores que dificultam a seleção de cultivares mais produtivas para recomendação aos produtores. A identificação de cultivares com maior estabilidade fenotípica é uma das estratégias para amenizar o efeito da interação genótipos x ambientes que consiste no comportamento diferenciado das cultivares nos diferentes locais. Neste contexto, os ensaios nacionais de avaliação de cultivares assumem importância capital, pois devem identificar com eficiência os materiais em condições de substituir aqueles em cultivo e consequentemente , contribuir para o aumento da produtividade. O cuidado com a condução desses experimentos deve ser tanto maior quanto mais heterogêneo for o ambiente. A Embrapa Algodão, por meio do seu programa de melhoramento, elabora e coordena uma rede de ensaios de competição de cultivares comerci ais de algodão, conduzidos nas condições do Cerrado brasileiro. 650 $aAlgodão 650 $aCerrado 650 $aMelhoramento 653 $aPrecocidade 653 $aQualidade de fibras 700 1 $aSILVA FILHO, J. L. da 700 1 $aMORELLO, C. de L. 700 1 $aSUASSUNA, N. D. 700 1 $aRIBEIRO, J. L. 700 1 $aCARVALHO, L. P. de 700 1 $aSANTOS, J. W. dos 700 1 $aFILIPIAKE, A. L.
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Registro original: |
Embrapa Algodão (CNPA) |
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