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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Clima Temperado. |
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Data corrente: |
10/03/2022 |
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Data da última atualização: |
10/03/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
OLIVEIRA, F. K. de; DA-SILVA, C. J.; GARCIA, N.; AGUALONGO, D. A. P.; OLIVEIRA, A. C. B. de; KANAMORI, N.; HIRONORI, T.; URANO, K.; SHINOZAKI, K.; NAKASHIMA, K.; YAMAGUCHI-SHINOZAKI, K.; NEPOMUCENO, A. L.; MERTZ-HENNING, L. M.; AMARANTEA, L. do. |
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Afiliação: |
FABIANE KLETKE DE OLIVEIRA, Universidade Federal de Pelotas, Capão do Leão, RS.; CRISTIANE JOVELINA DA-SILVA, Universidade Federal de Pelotas, Capão do Leão, RS.; NATÁLIA GARCIA, Universidade Federal de Pelotas, Capão do Leão, RS.; DARWIN ALEXIS POMAGUALLI AGUALONGO, Universidade Federal de Pelotas, Capão do Leão, RS.; ANA CLAUDIA BARNECHE DE OLIVEIRA, CPACT; NORIHITO KANAMORI, Japan International Research Center for Agricultural Sciences, Tsukuba, Ibaraki, Japan.; HIRONORI TAKASAKI, RIKEN Center for Sustainable Resource Science, Tsukuba, Ibaraki, Japan.; KAORU URANO, RIKEN Center for Sustainable Resource Science, Tsukuba, Ibaraki, Japan.; KAZUO SHINOZAKI, RIKEN Center for Sustainable Resource Science, Tsukuba, Ibaraki, Japan.; KAZUO NAKASHIMA, Japan International Research Center for Agricultural Sciences, Tsukuba, Ibaraki, Japan.; KAZUKO YAMAGUCHI-SHINOZAKI, The University of Tokyo, Bunkyo-ku, Tokyo, Japan g Tokyo University of Agriculture, Setagaya-ku, Tokyo, Japan.; ALEXANDRE LIMA NEPOMUCENO, CNPSO; LILIANE MARCIA MERTZ HENNING, CNPSO; LUCIANO DO AMARANTE, Universidade Federal de Pelotas, Capão do Leão, RS. |
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Título: |
The overexpression of NCED results in waterlogging sensitivity in soybean. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
Plant Stress, v. 3, p. 100047, 2022. |
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Páginas: |
12 p. |
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ISSN: |
2667-064X |
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DOI: |
doi.org/10.1016/j.stress.2021.100047 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Available online 25 November 2021. |
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Conteúdo: |
Soil waterlogging limits plant growth and has a major impact on agricultural productivity. Here, we tested the hypothesis that the overexpression of the NCED gene improves waterlogging and reoxygenation tolerance in soybean plants. This was tested using a transgenic soybean line overexpressing the NCED gene (2Ha11) and the conventional cultivar BRS184 (wild-type; WT), which is the genetic background of the 2Ha11 line. Plants at vegetative (V6) and reproductive (R2) stages were exposed to waterlogging for 60 h and posterior reoxygenation for an additional 60 h. Overall, the NCED overexpression increased the levels of lipid peroxidation in plants exposed to waterlogging and posterior reoxygenation while decreased the antioxidant activity and alcohol dehydrogenase activity. In addition, NCED overexpression decreased seed weight and grain yield in the 2Ha11 line exposed to waterlogging at the reproductive stage. Taken together, these results suggest that the overexpression of NCED triggers an increased waterlogging sensitivity in soybean plants especially when they are exposed to waterlogging at the reproductive stage. |
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Palavras-Chave: |
2Ha11 line; Estresse oxidativo; Hipoxia; Linha 2Ha11. |
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Thesagro: |
Ácido Abscisico; Fermentação; Glycine Max; Inundação; Soja. |
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Thesaurus Nal: |
Abscisic acid; Fermentation; Flooding tolerance; Hypoxia; Oxidative stress. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Clima Temperado (CPACT) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sul. |
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Data corrente: |
19/11/2019 |
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Data da última atualização: |
19/11/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 1 |
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Autoria: |
CERQUEIRA, C. L.; ARCE, J. E.; VENDRUSCOLO, D. G. S.; DOLÁCIO, C. J. F.; COSTA FILHO, S. V. S. da; TONINI, H. |
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Afiliação: |
Clebson Lima Cerqueira, UFPR; Julio Eduardo Arce, UFPR; Diogo Guido Streck Vendruscolo, Proterra Florestal; Cícero Jorge Fonseca Dolácio, UFPR; Sérgio Vinícius Serejo da Costa Filho, UFPR; HELIO TONINI, CPPSUL. |
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Título: |
Tape modeling of Eucalyptus stem in crop-livestock-forestry integration systems. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Floresta, v. 49, n. 3, p. 493-502, jul./set. 2019. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Modelagem do afilamento do fuste de eucalipto em sistema de integração Lavoura-Pecuária-Floresta. Este trabalho teve como objetivo avaliar e comparar a modelagem de efeitos mistos e redes neurais artificiais para estimar o afilamento de eucalipto em sistemas de integração Lavoura-Pecuária-Floresta (iLPF). Os dados foram coletados em uma área experimental de iLPF, implantada pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária ? EMBRAPA Agrossilvipastoril, localizada no município de Sinop, Estado do Mato Grosso. Para alcançar o objetivo proposto, 165 árvores com 51 meses de idade foram cubadas para a modelagem do afilamento com modelos de efeitos mistos e redes neurais artificiais. O desempenho destas técnicas foi avaliado por meio de estatísticas de precisão e análise gráfica. A modelagem de efeitos mistos e redes neurais artificiais são eficientes e recomendadas para estimativa do afilamento de eucalipto em sistema de integração Lavoura-Pecuária-Floresta; contudo, apesar de ambas técnicas avaliadas apresentarem resultados precisos para predição do afilamento das árvores amostradas, a rede neural artificial prediz valores com maior precisão que a modelagem de efeitos mistos. Palavras-chave: Biometria florestal, Inteligência artificial, Modelagem não linear mista. This paper aims to evaluate and compare the mixed effects modeling and artificial neural networks in order to estimate the taper of eucalyptus in integrated Crop-Livestock-Forestry (iCLF) systems. The data were collected in an experimental area of iCLF, implanted by the Brazilian Company of Farming Research ? EMBRAPA Agrossilvipastoril, located in the municipality of Sinop, Mato Grosso State, Brazil. To reach the proposed aim, 165 trees with 51 months of age were scaled for the taper modeling with mixed effects models and artificial neural networks. The performance of these techniques was evaluated through precision measurements and graphical analysis. Mixed effects modeling and artificial neural networks are efficient and recommended in the estimative of taper of eucalyptus in integrated Crop-Livestock-Forestry system; however, despite both evaluated techniques present accurate results in predicting the taper of the sampled trees, the artificial neural network predicts values with greater precision than the modeling of mixed effects. Keywords: Forest biometry, Artificial intelligence, Nonlinear mixed modeling. MenosModelagem do afilamento do fuste de eucalipto em sistema de integração Lavoura-Pecuária-Floresta. Este trabalho teve como objetivo avaliar e comparar a modelagem de efeitos mistos e redes neurais artificiais para estimar o afilamento de eucalipto em sistemas de integração Lavoura-Pecuária-Floresta (iLPF). Os dados foram coletados em uma área experimental de iLPF, implantada pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária ? EMBRAPA Agrossilvipastoril, localizada no município de Sinop, Estado do Mato Grosso. Para alcançar o objetivo proposto, 165 árvores com 51 meses de idade foram cubadas para a modelagem do afilamento com modelos de efeitos mistos e redes neurais artificiais. O desempenho destas técnicas foi avaliado por meio de estatísticas de precisão e análise gráfica. A modelagem de efeitos mistos e redes neurais artificiais são eficientes e recomendadas para estimativa do afilamento de eucalipto em sistema de integração Lavoura-Pecuária-Floresta; contudo, apesar de ambas técnicas avaliadas apresentarem resultados precisos para predição do afilamento das árvores amostradas, a rede neural artificial prediz valores com maior precisão que a modelagem de efeitos mistos. Palavras-chave: Biometria florestal, Inteligência artificial, Modelagem não linear mista. This paper aims to evaluate and compare the mixed effects modeling and artificial neural networks in order to estimate the taper of eucalyptus in integrated Crop-Livestock-Forestry (iCLF) systems. The data were collecte... Mostrar Tudo |
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Thesagro: |
Biometria; Floresta; Integração; Lavoura; Pecuária. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/bitstream/doc/1114617/1/FlorestaCerqueiraetal.2019.pdf
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Marc: |
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520 $aModelagem do afilamento do fuste de eucalipto em sistema de integração Lavoura-Pecuária-Floresta. Este trabalho teve como objetivo avaliar e comparar a modelagem de efeitos mistos e redes neurais artificiais para estimar o afilamento de eucalipto em sistemas de integração Lavoura-Pecuária-Floresta (iLPF). Os dados foram coletados em uma área experimental de iLPF, implantada pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária ? EMBRAPA Agrossilvipastoril, localizada no município de Sinop, Estado do Mato Grosso. Para alcançar o objetivo proposto, 165 árvores com 51 meses de idade foram cubadas para a modelagem do afilamento com modelos de efeitos mistos e redes neurais artificiais. O desempenho destas técnicas foi avaliado por meio de estatísticas de precisão e análise gráfica. A modelagem de efeitos mistos e redes neurais artificiais são eficientes e recomendadas para estimativa do afilamento de eucalipto em sistema de integração Lavoura-Pecuária-Floresta; contudo, apesar de ambas técnicas avaliadas apresentarem resultados precisos para predição do afilamento das árvores amostradas, a rede neural artificial prediz valores com maior precisão que a modelagem de efeitos mistos. Palavras-chave: Biometria florestal, Inteligência artificial, Modelagem não linear mista. This paper aims to evaluate and compare the mixed effects modeling and artificial neural networks in order to estimate the taper of eucalyptus in integrated Crop-Livestock-Forestry (iCLF) systems. The data were collected in an experimental area of iCLF, implanted by the Brazilian Company of Farming Research ? EMBRAPA Agrossilvipastoril, located in the municipality of Sinop, Mato Grosso State, Brazil. To reach the proposed aim, 165 trees with 51 months of age were scaled for the taper modeling with mixed effects models and artificial neural networks. The performance of these techniques was evaluated through precision measurements and graphical analysis. Mixed effects modeling and artificial neural networks are efficient and recommended in the estimative of taper of eucalyptus in integrated Crop-Livestock-Forestry system; however, despite both evaluated techniques present accurate results in predicting the taper of the sampled trees, the artificial neural network predicts values with greater precision than the modeling of mixed effects. Keywords: Forest biometry, Artificial intelligence, Nonlinear mixed modeling.
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Esconder MarcMostrar Marc Completo |
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sul (CPPSUL) |
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