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Registros recuperados : 241 | |
42. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | ARBEX, W.; CARVALHO, L. A. V. de; SILVA, M. V. B. da; YAMAGISHI, M. E. B. Modelagem difusa para suporte à decisão na descoberta de SNPs em sequências de cDNA. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 7., 2009, Viçosa, MG. Anais... Viçosa, MG: UFV, 2009. Não paginado. SBIAgro 2009. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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44. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | LACERDA, T. S.; YAMAGISHI, M. E. B.; FACO, O.; CAETANO, A. R.; PAIVA, S. R. Identificação de polimorfimos de base única (SNPs) em genes relacionados à taxa de ovulação em ovinos. In. CONGRESSO BRASILEIRO DE RECURSOS GENÉTICOS, 3., 2014, Santos. Anais... Brasília, DF: Sociedade Brasileira de Recursos Genéticos, 2014. Resumo. 708. 1 CD-ROM. Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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45. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | LACERDA, T. S.; YAMAGISHI, M. E. B.; FACÓ, O.; CAETANO, A. R.; PAIVA, S. R. Identificação de polimorfimos de base única (SNPs) em genes relacionados à taxa de ovulação em ovinos. In. CONGRESSO BRASILEIRO DE RECURSOS GENÉTICOS, 3., 2014, Santos. Anais... Brasília, DF: Sociedade Brasileira de Recursos Genéticos, 2014. Não paginado. Resumo 708. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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50. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | KUSER-FALCÃO, P. R.; YAMAGISHI, M. E. B.; MARTINS, N. F. Bioinformática como instrumento de apoio aos programas de melhoramento genético. In: FIGUEIREDO, M. do V. B.; BURITY, H. A.; OLIVEIRA, J. de P.; SANTOS, C. E. de R. e S.; STAMFORD, N. P. (Ed.). Biotecnologia aplicada à agricultura: textos de apoio e protocolos experimentais. Brasília, DF: Embrapa Informação Tecnológica; Recife: Instituto Agronômico de Pernambuco, 2010. p. 313-332. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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56. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | CARDOSO, F. F.; GIACHETTO, P. F.; YAMAGISHI, M. E. B.; HIGA, R. H. Statistical tools to uncover genetic architecture of tick resistance using highdensity oligonucleotide gene expression microarrays. In: SÃO PAULO ADVANCED SCHOOL OF SCIENCE, 1., 2011, São Carlos, SP. Advances in the knowledge of parasite resistance of ruminant hosts and parasites: proceedings. São São Carlos, SP: Embrapa Pecuária Sudeste, 2011. p. 34-38. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Pecuária Sul. |
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Registros recuperados : 241 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
16/12/2008 |
Data da última atualização: |
31/01/2020 |
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
Autoria: |
BOARETO, M.; LEITE, V. B. P.; YAMAGISHI, M. E. B.; CATICHA, N. |
Afiliação: |
MARCELO BOARETO, UNESP; VITOR BARBANTI PEREIRA LEITE, UNESP; MICHEL EDUARDO BELEZA YAMAGISHI, CNPTIA; NESTOR CATICHA, USP. |
Título: |
Predição de classes de enzimas usando método de agrupamento super-paramagnético. |
Ano de publicação: |
2008 |
Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO NACIONAL DE FÍSICA DE MATÉRIA CONDENSADA, 31., 2008, Águas de Lindóia. São Paulo: SBF, 2008. |
Páginas: |
Não paginado. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
As proteínas com atividade enzimática podem ser divididas em seis grandes classes de acordo com suas funções específicas, que são: oxirredutases, hidrolases, transferases, lyases, isomerases e ligases. Utilizando algoritmo de agrupamento não-paramétrico, este trabalho tem como objetivo predizer diferentes classes enzimáticas usando parâmetros estruturais e físico-químicos. |
Palavras-Chave: |
Algoritmo não-paramagnético; Método de agrupamento; SPC. |
Thesagro: |
Enzima; Proteína. |
Thesaurus NAL: |
Proteins. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/158867/1/PL-Predicao-2008.pdf
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Marc: |
LEADER 01110nam a2200229 a 4500 001 1009626 005 2020-01-31 008 2008 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aBOARETO, M. 245 $aPredição de classes de enzimas usando método de agrupamento super-paramagnético.$h[electronic resource] 260 $aIn: ENCONTRO NACIONAL DE FÍSICA DE MATÉRIA CONDENSADA, 31., 2008, Águas de Lindóia. São Paulo: SBF$c2008 300 $aNão paginado. 520 $aAs proteínas com atividade enzimática podem ser divididas em seis grandes classes de acordo com suas funções específicas, que são: oxirredutases, hidrolases, transferases, lyases, isomerases e ligases. Utilizando algoritmo de agrupamento não-paramétrico, este trabalho tem como objetivo predizer diferentes classes enzimáticas usando parâmetros estruturais e físico-químicos. 650 $aProteins 650 $aEnzima 650 $aProteína 653 $aAlgoritmo não-paramagnético 653 $aMétodo de agrupamento 653 $aSPC 700 1 $aLEITE, V. B. P. 700 1 $aYAMAGISHI, M. E. B. 700 1 $aCATICHA, N.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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