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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados. |
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Data corrente: |
29/07/2009 |
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Data da última atualização: |
28/09/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
COSTA, C. J.; MARCHI, E. C. S. |
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Afiliação: |
Caroline Jácome Costa, CPAC; Edilene Carvalho Santos Marchi. |
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Título: |
Germinação de sementes de palmeiras com potencial para produção de agroenergia. |
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Ano de publicação: |
2008 |
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Fonte/Imprenta: |
Informativo ABRATES, Brasília, v. 18, n. 1/3, p. 39-50, 2008. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
RESUMO: O Brasil possui muitas espécies de palmeiras com potencial para produção de agroenergia, notadamente, para a produção de biodiesel. Dentre elas, o Governo tem priorizado os investimentos em P,S&I em cinco espécies: dendê, macaúba, babaçu, tucumã e inajá. Entretanto, à exceção do dendê, predomina a escassez de informações botânicas, ecológicas e agronômicas que possibilitem a incorporação dessas espécies em sistemas de produção, sobretudo em aspectos relacionados à propagação das mesmas. A germinação de sementes de palmeiras tem sido apontada como lenta, irregular e frequentemente baixa, podendo exibir diferentes graus de dormência, o que torna a produção de mudas um grande desafio. Vários tratamentos têm sido empregados para promover a germinação de sementes, como a remoção total ou parcial do pericarpo, imersão em água, escarificação, utilização de reguladores de crescimento, exposição à luz ou à radiação, estratificação fria ou quente ou, simplesmente, lavagem em água. A diversidade de espécies de palmeiras encontradas no país, aliada ao potencial de muitas delas para produção de agroenergia, evidencia a necessidade do desenvolvimento e/ou aprimoramento de técnicas apropriadas que facilitem sua propagação em larga escala, como forma de viabilizar a consolidação do Programa Nacional de Produção e Uso do Biodiesel em bases sustentáveis, respeitando as peculiaridades regionais do país. Nesse contexto, estudos destinados a esclarecer os principais mecanismos de dormência presentes em sementes de espécies de palmeiras de interesse, assim como métodos que possibilitem sua superação, são de grande importância. MenosRESUMO: O Brasil possui muitas espécies de palmeiras com potencial para produção de agroenergia, notadamente, para a produção de biodiesel. Dentre elas, o Governo tem priorizado os investimentos em P,S&I em cinco espécies: dendê, macaúba, babaçu, tucumã e inajá. Entretanto, à exceção do dendê, predomina a escassez de informações botânicas, ecológicas e agronômicas que possibilitem a incorporação dessas espécies em sistemas de produção, sobretudo em aspectos relacionados à propagação das mesmas. A germinação de sementes de palmeiras tem sido apontada como lenta, irregular e frequentemente baixa, podendo exibir diferentes graus de dormência, o que torna a produção de mudas um grande desafio. Vários tratamentos têm sido empregados para promover a germinação de sementes, como a remoção total ou parcial do pericarpo, imersão em água, escarificação, utilização de reguladores de crescimento, exposição à luz ou à radiação, estratificação fria ou quente ou, simplesmente, lavagem em água. A diversidade de espécies de palmeiras encontradas no país, aliada ao potencial de muitas delas para produção de agroenergia, evidencia a necessidade do desenvolvimento e/ou aprimoramento de técnicas apropriadas que facilitem sua propagação em larga escala, como forma de viabilizar a consolidação do Programa Nacional de Produção e Uso do Biodiesel em bases sustentáveis, respeitando as peculiaridades regionais do país. Nesse contexto, estudos destinados a esclarecer os principais mecanismos de dormênc... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Palmeira. |
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Thesaurus Nal: |
biodiesel. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Cerrados (CPAC) |
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Biblioteca |
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Origem |
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Registro |
Volume |
Status |
URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Soja. Para informações adicionais entre em contato com valeria.cardoso@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Soja. |
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Data corrente: |
25/04/2018 |
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Data da última atualização: |
25/04/2018 |
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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: |
LOPES, I. de O. N.; SCHLIEP, A.; CARVALHO, A. C. P. de L. F. de. |
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Afiliação: |
IVANI DE OLIVEIRA NEGRAO LOPES, CNPSO; ALEXANDER SCHLIEP; ANDRÉ C. P. de L. F de CARVALHO. |
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Título: |
The discriminant power of RNA features for pre-miRNA recognition. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
BMC Bioinformatics, London, v. 15, p.124, 2014. |
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ISSN: |
1471-2105 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Computational discovery of microRNAs (miRNA) is based on pre-determined sets of features from miRNA precursors (pre-miRNA). Some feature sets are composed of sequence-structure patterns commonly found in pre-miRNAs, while others are a combination of more sophisticated RNA features. In this work, we analyze the discriminant power of seven feature sets, which are used in six pre-miRNA prediction tools. The analysis is based on the classification performance achieved with these feature sets for the training algorithms used in these tools. We also evaluate feature discrimination through the F-score and feature importance in the induction of random forests. Small or non-significant differences were found among the estimated classification performances of classifiers induced using sets with diversification of features, despite the wide differences in their dimension. Inspired in these results, we obtained a lower-dimensional feature set, which achieved a sensitivity of 90% and a specificity of 95%. These estimates are within 0.1% of the maximal values obtained with any feature set (SELECT, Section? Results and discussion?) while it is 34 times faster to compute. Even compared to another feature set (FS2, see Section? Results and discussion?), which is the computationally least expensive feature set of those from the literature which perform within 0.1% of the maximal values, it is 34 times faster to compute. The results obtained by the tools used as references in the experiments carried out showed that five out of these six tools have lower sensitivity or specificity. In miRNA discovery the number of putative miRNA loci is in the order of millions. Analysis of putative pre-miRNAs using a computationally expensive feature set would be wasteful or even unfeasible for large genomes. In this work, we propose a relatively inexpensive feature set and explore most of the learning aspects implemented in current ab-initio pre-miRNA prediction tools, which may lead to the development of efficient ab-initio pre-miRNA discovery tools. The material to reproduce the main results from this paper can be downloaded from http://bioinformatics.rutgers. edu/Static/Software/discriminant.tar.gz MenosComputational discovery of microRNAs (miRNA) is based on pre-determined sets of features from miRNA precursors (pre-miRNA). Some feature sets are composed of sequence-structure patterns commonly found in pre-miRNAs, while others are a combination of more sophisticated RNA features. In this work, we analyze the discriminant power of seven feature sets, which are used in six pre-miRNA prediction tools. The analysis is based on the classification performance achieved with these feature sets for the training algorithms used in these tools. We also evaluate feature discrimination through the F-score and feature importance in the induction of random forests. Small or non-significant differences were found among the estimated classification performances of classifiers induced using sets with diversification of features, despite the wide differences in their dimension. Inspired in these results, we obtained a lower-dimensional feature set, which achieved a sensitivity of 90% and a specificity of 95%. These estimates are within 0.1% of the maximal values obtained with any feature set (SELECT, Section? Results and discussion?) while it is 34 times faster to compute. Even compared to another feature set (FS2, see Section? Results and discussion?), which is the computationally least expensive feature set of those from the literature which perform within 0.1% of the maximal values, it is 34 times faster to compute. The results obtained by the tools used as references in the experiments c... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Bioinformática. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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520 $aComputational discovery of microRNAs (miRNA) is based on pre-determined sets of features from miRNA precursors (pre-miRNA). Some feature sets are composed of sequence-structure patterns commonly found in pre-miRNAs, while others are a combination of more sophisticated RNA features. In this work, we analyze the discriminant power of seven feature sets, which are used in six pre-miRNA prediction tools. The analysis is based on the classification performance achieved with these feature sets for the training algorithms used in these tools. We also evaluate feature discrimination through the F-score and feature importance in the induction of random forests. Small or non-significant differences were found among the estimated classification performances of classifiers induced using sets with diversification of features, despite the wide differences in their dimension. Inspired in these results, we obtained a lower-dimensional feature set, which achieved a sensitivity of 90% and a specificity of 95%. These estimates are within 0.1% of the maximal values obtained with any feature set (SELECT, Section? Results and discussion?) while it is 34 times faster to compute. Even compared to another feature set (FS2, see Section? Results and discussion?), which is the computationally least expensive feature set of those from the literature which perform within 0.1% of the maximal values, it is 34 times faster to compute. The results obtained by the tools used as references in the experiments carried out showed that five out of these six tools have lower sensitivity or specificity. In miRNA discovery the number of putative miRNA loci is in the order of millions. Analysis of putative pre-miRNAs using a computationally expensive feature set would be wasteful or even unfeasible for large genomes. In this work, we propose a relatively inexpensive feature set and explore most of the learning aspects implemented in current ab-initio pre-miRNA prediction tools, which may lead to the development of efficient ab-initio pre-miRNA discovery tools. The material to reproduce the main results from this paper can be downloaded from http://bioinformatics.rutgers. edu/Static/Software/discriminant.tar.gz
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Registro original: |
Embrapa Soja (CNPSO) |
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