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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Amazônia Ocidental. Para informações adicionais entre em contato com cpaa.biblioteca@embrapa.br. |
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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Ocidental. |
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Data corrente: |
31/08/2015 |
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Data da última atualização: |
26/02/2016 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
FERREIRA, S. da C.; CUNHA, E. F. M.; MOURA, M. F.; SOUSA, N. R. |
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Afiliação: |
Solange da Cunha Ferreira, MESTRANDA UFRA/BOLSISTA CAPES; ELISA FERREIRA MOURA CUNHA, CPATU; Mônica Fecury Moura, PÓS-DOUTORANDA UNESP; NELCIMAR REIS SOUSA, CPAA. |
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Título: |
Diferenciação genética de grupos de mandioca com base em marcadores SSR. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 19.; SEMINÁRIO DE PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA AMAZÔNIA ORIENTAL, 3., 2015, Belém, PA. Anais. Belém, PA: Embrapa Amazônia Oriental, 2015. |
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Páginas: |
p. 355-359. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi analisar a diferenciação genética de variedades de mandioca dos tipos: brava, mansa e açucarada com base em análise com marcadores SSR (simple sequence repeats). Foi analisado um total de 257 acessos de mandioca, sendo 208 variedades bravas; 23 mansas e 26 açucarados, coletados em 48 municípios do estado do Pará e conservados no BAG de mandioca da Embrapa Amazônia Oriental usando 11 locos SSR. As amostras foram genotipadas utilizando sequenciador automático. Os 11 locos SSR utilizados foram 100% polimórficos e amplificaram 116 alelos ao todo, com média de 6,6 alelos por população. O grupo de variedades bravas apresentou maior diversidade genética, com valores de HE de 0,677. O nível de diferenciação genética entre os tipos de mandioca foi alto (?ST =0,203). Porém, a maior porção da variação genética ocorreu dentro das populações (80%). Os dados obtidos com esses marcadores permitiram separar os acessos de mandioca de acordo com seu tipo. |
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Palavras-Chave: |
Manihot esculenta Crantz; Microssatélites. |
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Thesagro: |
Mandioca; Variação Genética. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
LEADER 01750naa a2200217 a 4500
001 2022940
005 2016-02-26
008 2015 bl --- 0-- u #d
100 1 $aFERREIRA, S. da C.
245 $aDiferenciação genética de grupos de mandioca com base em marcadores SSR.
260 $c2015
300 $ap. 355-359.
520 $aO objetivo deste trabalho foi analisar a diferenciação genética de variedades de mandioca dos tipos: brava, mansa e açucarada com base em análise com marcadores SSR (simple sequence repeats). Foi analisado um total de 257 acessos de mandioca, sendo 208 variedades bravas; 23 mansas e 26 açucarados, coletados em 48 municípios do estado do Pará e conservados no BAG de mandioca da Embrapa Amazônia Oriental usando 11 locos SSR. As amostras foram genotipadas utilizando sequenciador automático. Os 11 locos SSR utilizados foram 100% polimórficos e amplificaram 116 alelos ao todo, com média de 6,6 alelos por população. O grupo de variedades bravas apresentou maior diversidade genética, com valores de HE de 0,677. O nível de diferenciação genética entre os tipos de mandioca foi alto (?ST =0,203). Porém, a maior porção da variação genética ocorreu dentro das populações (80%). Os dados obtidos com esses marcadores permitiram separar os acessos de mandioca de acordo com seu tipo.
650 $aMandioca
650 $aVariação Genética
653 $aManihot esculenta Crantz
653 $aMicrossatélites
700 1 $aCUNHA, E. F. M.
700 1 $aMOURA, M. F.
700 1 $aSOUSA, N. R.
773 $tIn: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 19.; SEMINÁRIO DE PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA AMAZÔNIA ORIENTAL, 3., 2015, Belém, PA. Anais. Belém, PA: Embrapa Amazônia Oriental, 2015.
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Ocidental (CPAA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Pantanal. Para informações adicionais entre em contato com cpap.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pantanal. |
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Data corrente: |
24/10/1995 |
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Data da última atualização: |
06/11/2020 |
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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: |
WEBER, V. A. M.; WEBER, F. de L.; OLIVEIRA, A. da S.; ASTOLFI, G.; MENEZES, G. V.; PORTO, J. V. de A.; REZENDE, F. P. C.; MORAES, P. H. de; MATSUBARA, E. T.; MATEUS, R. G.; ARAÚJO, T. L. A. C. de; SILVA, L. O. C. da; QUEIROZ, E. Q, A. de; ABREU, U. G. P. de; GOMES, R. da C.; PISTORI, H. |
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Afiliação: |
VANESSA APARECIDA MORAES WEBER, Universidade Católica Dom Bosco, UCDB; FABRICIO DE LIMA WEBER, ederal University of Mato Grosso do Sul, UFMS; ADAIR DA SILVA OLIVEIRA, Federal University of Mato Grosso do Sul, UFMS; GILBERTO ASTOLFI, Federal University of Mato Grosso do Sul, UFMS; GEAZY VILHARVA MENEZES, Federal University of Mato Grosso do Sul, UFMS; JOÃO VITOR DE ANDRADE PORTO, Universidade Católica Dom Bosco, UCDB; FÁBIO PRESTES CESAR REZENDE, Universidade Católica Dom Bosco, UCDB; PEDRO HENRIQUE DE MORAES, Federal University of Mato Grosso do Sul, UFMS; EDSON TAKASHI MATSUBARA, Federal University of Mato Grosso do Sul, UFMS; RODRIGO GONÇALVES MATEUS, Universidade Catolica Dom Bosco, UCDB; THIAGO LUÍS ALVES CAMPOS DE ARAÚJO, Federal University of Ceara, UFC; LUIZ OTAVIO CAMPOS DA SILVA, Federal University of Ceara, UFC; EDUARDO QUIRINO ARGUELHO DE QUEIROZ, Universidade Catolica Dom Bosco, UCDB; URBANO GOMES PINTO DE ABREU, CPAP; RODRIGO DA COSTA GOMES, Federal Institute of Education, Science and Technology of Mato Grosso do Sul, IFMS; HEMERSON PISTORI, Universidade Catolica Dom Bosco, UCDB. |
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Título: |
Cattle weight estimation using active contour models and regression trees Bagging . |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Computers and Electronics in Agriculture, v.179, 105804, p. 1-12, dec, 2020. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Monitoring the weight of beef cattle is important for productive strategies. The main goal of this work was to automatically extract measurements from 2D images of the dorsal area of Nellore cattle to estimate the weight of these cattle using regression algorithms. For this purpose, Euclidean distances from points generated by the Active Contour Model, together with features obtained from the dorsal Convex Hull, were selected. These were submitted to Bagging, Regression by Discretization and Random Forest algorithms for analysis of the predicted error metrics. The Bagging algorithm showed the best results, with Mean Absolute Error (MAE) of 13.44 kg (2.76), Square Root of the Mean Error (RMSE) of 15.88 kg (2.86), Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 2.27% and correlation coefficient at 0.75. |
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Thesagro: |
Gado de Corte; Ganho de Peso; Pecuária. |
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Thesaurus NAL: |
Computer vision; Livestock production; Weight control. |
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Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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Marc: |
LEADER 01897naa a2200373 a 4500
001 1786948
005 2020-11-06
008 2020 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aWEBER, V. A. M.
245 $aCattle weight estimation using active contour models and regression trees Bagging .$h[electronic resource]
260 $c2020
520 $aMonitoring the weight of beef cattle is important for productive strategies. The main goal of this work was to automatically extract measurements from 2D images of the dorsal area of Nellore cattle to estimate the weight of these cattle using regression algorithms. For this purpose, Euclidean distances from points generated by the Active Contour Model, together with features obtained from the dorsal Convex Hull, were selected. These were submitted to Bagging, Regression by Discretization and Random Forest algorithms for analysis of the predicted error metrics. The Bagging algorithm showed the best results, with Mean Absolute Error (MAE) of 13.44 kg (2.76), Square Root of the Mean Error (RMSE) of 15.88 kg (2.86), Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 2.27% and correlation coefficient at 0.75.
650 $aComputer vision
650 $aLivestock production
650 $aWeight control
650 $aGado de Corte
650 $aGanho de Peso
650 $aPecuária
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700 1 $aOLIVEIRA, A. da S.
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700 1 $aMENEZES, G. V.
700 1 $aPORTO, J. V. de A.
700 1 $aREZENDE, F. P. C.
700 1 $aMORAES, P. H. de
700 1 $aMATSUBARA, E. T.
700 1 $aMATEUS, R. G.
700 1 $aARAÚJO, T. L. A. C. de
700 1 $aSILVA, L. O. C. da
700 1 $aQUEIROZ, E. Q, A. de
700 1 $aABREU, U. G. P. de
700 1 $aGOMES, R. da C.
700 1 $aPISTORI, H.
773 $tComputers and Electronics in Agriculture$gv.179, 105804, p. 1-12, dec, 2020.
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Registro original: |
Embrapa Pantanal (CPAP) |
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