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| Registros recuperados : 12 | |
| 1. |  | SOUZA, D. M.; MADARI, B. E.; SENA, M. M. Aplicação de métodos quimiométricos na otimização da extração de Ca, Mg, K, Fe, Zn, Cu e Mn em folhas de braquiária. Química Nova, São Paulo, v. 35, n. 1, p. 175-179, 2012. Nota técnica.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 4. | | ASSIS, C.; SIMEONE, M. L. F.; PIMENTEL, M. A. G.; SENA, M. M. Detecção e caracterização de genótipos de sorgo sob estresse hídrico usando PLS-DA, fusão de dados atômico-moleculares e seleção de variáveis. In: WOKSHOP DE QUIMIOMETRIA, 11., 2020, Campina Grande, PB. Anais... Campina Grande: Universidade Estadual da Paraíba, 2020. p. 91.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 7. | | GUIMARAES, C. C.; ASSIS, C.; SIMEONE, M. L. F.; SENA, M. M. Use of near-infrared spectroscopy, partial least-squares, and ordered predictors selection to predict four quality parameters of sweet sorghum juice used to produce bioethanol. Energy & Fuels, Washington, v. 30, p. 4137- 4144, 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 9. | | VALARINI, P. J.; FRIGHETTO, R. T. S.; SCHIAVINATO, R. J.; SENA, M. M.; BALBINOT, L. B.; PORTILLO, J. E. Eficiência do uso de adubo compostado e o manejo do solo no cultivo de tomate orgânico: um estudo de caso. In: FERTIBIO; REUNIÃO BRASILEIRA DE FERTILIDADE DO SOLO E NUTRIÇÃO DE PLANTAS, 27.; REUNIÃO BRASILEIRA DE MICORRIZAS, 11.; SIMPÓSIO BRASILEIRO DE MICROBIOLOGIA DO SOLO, 9.; REUNIÃO BRASILEIRA DE BIOLOGIA DO SOLO, 6., 2006, Bonito, MS. Bonito, MS: SBM, Embrapa Agropecuária Oeste, 2006. p. 1-4.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 10. | | VALARINI, P. J.; FRIGHETTO, R. T. S.; SCHIAVINATO, R. J.; CAMPANHOLA, C.; SENA, M. M.; BALBINOT, L.; POPPI, R. J. Análise integrada de sistemas de produção de tomateiro com base em indicadores edafobiológicos. Horticultura Brasileira, Campinas, v.25, n.1, p.60-67, 2007.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 11. | | VALARIM, P. J.; FRIGHETTO, R. T. S.; SCHIAVINATO, R. J.; CAMPANHOLA, C.; SENA, M. M. de; BALBINOT, L.; POPPI, R. J. Análise integrada de sistemas de produção de tomateiro com base em indicadores edafobiológicos. Horticultura Brasileira, Brasília, DF, v. 25, n. 1, p. 60-67, jan./mar. 2007.| Biblioteca(s): Embrapa Hortaliças. |
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| 12. | | SANTANA, F. B. de; SOUZA, A. M. de; ALMEIDA, M. R.; BREITKREITZ, M. C.; FILGUEIRAS, P. R.; SENA, M. M.; POPPI, R. J. Experimento didático de quimiometria para classificação de óleos vegetais comestíveis por espectroscopia no infravermelho médio combinado com análise discriminante por mínimos quadrados parciais: um tutorial, parte v. Química Nova, v. 43, n. 3, p. 371-381, 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| Registros recuperados : 12 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Milho e Sorgo. Para informações adicionais entre em contato com cnpms.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
04/12/2014 |
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Data da última atualização: |
04/12/2014 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
GUIMARAES, C. C.; SIMEONE, M. L. F.; PARRELLA, R. A. C.; SENA, M. M. |
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Afiliação: |
CRISTIANE DE CARVALHO GUIMARAES, CNPMS; MARIA LUCIA FERREIRA SIMEONE, CNPMS; RAFAEL AUGUSTO DA COSTA PARRELLA, CNPMS. |
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Título: |
Use of NIRS to predict composition and bioethanol yield from cell wall structural components of sweet sorghum biomass. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
Microchemical Journal, New York, v. 117, p. 194-201, 2014. |
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DOI: |
10.1016/j.microc.2014.06.029 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Sweet sorghum biomass is gaining importance as feedstock for second generation bioethanol production. Consequently, breeding programs are seeking to improve the quality of this feedstock in order to increase the productivity, with the generation of a great number of samples to be analyzed. Thus, this paper developed rapid and low cost methods based on partial least squares (PLS) and near infrared reflectance spectroscopy for determining cellulose, hemicellulose, lignin and theoretical ethanol yield (TEY) in sorghum biomass. The models were built with 957 samples, obtained from more than 100 hybrids and inbred strains, in the ranges of 21.4–49.1% w/w, 18.4–34.8% w/w, 1.8–11.5% w/w and 221–412 L t?1 for cellulose, hemicellulose, lignin and TEY, respectively. These models presented root mean square errors of prediction of 1.5%, 1.7%, 0.8% and 12 L t?1 (and ranges of relative errors of prediction between ?5.3 and 6.5%, ?9.8 and 12.2%, ?28.8 and 37.6%, and?5.6 and 6.1%), respectively. The methods were submitted to a complete multivariate analytical validation in accordance with the Brazilian and international guidelines, and considered accurate, linear, sensitive and unbiased. Finally the stability of these methods was monitored for approximately six months by developing appropriate control charts. |
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Palavras-Chave: |
Espectroscopia no infravermelho próximo; Multivariate analytical validation; Near infrared spectroscopy; Saccharine sorghum; Sorgo sacarino; Validação analítica multivariada. |
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Thesagro: |
Biocombustível; Celulose; Lignina; Sorgo açucareiro. |
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Thesaurus NAL: |
Biofuels; Cellulose; Lignin. |
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Categoria do assunto: |
W Química e Física |
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Marc: |
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005 2014-12-04
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520 $aSweet sorghum biomass is gaining importance as feedstock for second generation bioethanol production. Consequently, breeding programs are seeking to improve the quality of this feedstock in order to increase the productivity, with the generation of a great number of samples to be analyzed. Thus, this paper developed rapid and low cost methods based on partial least squares (PLS) and near infrared reflectance spectroscopy for determining cellulose, hemicellulose, lignin and theoretical ethanol yield (TEY) in sorghum biomass. The models were built with 957 samples, obtained from more than 100 hybrids and inbred strains, in the ranges of 21.4–49.1% w/w, 18.4–34.8% w/w, 1.8–11.5% w/w and 221–412 L t?1 for cellulose, hemicellulose, lignin and TEY, respectively. These models presented root mean square errors of prediction of 1.5%, 1.7%, 0.8% and 12 L t?1 (and ranges of relative errors of prediction between ?5.3 and 6.5%, ?9.8 and 12.2%, ?28.8 and 37.6%, and?5.6 and 6.1%), respectively. The methods were submitted to a complete multivariate analytical validation in accordance with the Brazilian and international guidelines, and considered accurate, linear, sensitive and unbiased. Finally the stability of these methods was monitored for approximately six months by developing appropriate control charts.
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700 1 $aSENA, M. M.
773 $tMicrochemical Journal, New York$gv. 117, p. 194-201, 2014.
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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