Como avaliar similaridades entre mapas de produtividade.

Um dos problemas emergentes na Agricultura de Precisão é a interpretação de mapas de produtividade. Como avaliar suas similaridades? Seria somente sua comparação visual ou através de técnicas analíticas? O objetivo do presente relatório foi introduzir a Análise Multivariada de Correspondência como um método estatístico que pode auxiliar na interpretaçao analítica de mapas de produtividade. Com isto pretende-se levantar a hipótese de que a utilização destes mapas para delimitar regiões homogêneas no campo depende da estabilidade espacial e temporal desta variável, tornando-se preocupante seu uso indiscriminado como ferramenta de informação preditiva. Quatro mapas foram usados neste trabalho, os quais correspondem a amostras coletadas de componentes de produção para arroz em 1994, milho em 1995, algodão em 1996, em uma malha com 110 pontos, espaçados de 10 x 10 m., da estação experimental do Instituto Agronômico de Campinas em Votuporanda, SP. Os dados originais de produtividade foram categorizados e analisados usando a Análise de Correspondência Simples e Múltipla. Conclui-se que existe uma grande dissimilaridade entre as culturas ou as classes de culturas, medidas através da distância euclidiana no plano.

Entendendo e interpretando os parâmetros utilizados por BLAST.

O método BLAST para determinação de similaridades entre sequências biológicas. Score e matrizes de substituição. Determinação de matrizes de substituição BLOSUM. Determinação de matrizes de substituição PAM. Resultados da teoria Estatística de comparação local de sequências. O Algoritmo usado por BLAST. NCBI-BLAST. Exemplo de busca.