Curva de calibração para predição do teor de óleo pela análise do espectrômetro de infravermelho próximo (NIR) em ensaios de competição de cultivares de girassol no Brasil.

2009

Caracterização funcional de genes associados com o tempo de floração em macieira.

A macieira é uma árvore de clima temperado pertencente à família Rosaceae. Árvores de macieira entram em um período de dormência durante o inverno, o que garante a sobrevivência dessas plantas frente a temperaturas abaixo de zero e permite à planta retomar o crescimento vegetativo e reprodutivo na primavera. A indução, progressão e liberação da dormência é dependente de temperaturas abaixo de 7,2°C e é regulada por um mecanismo molecular endógeno de gemas. Em estudos anteriores do Laboratório de Genética Molecular Vegetal, foi identificado um importante QTL no cromossomo 9 de macieira que explica mais de 50% da variação fenotípica observada para o tempo de floração. Dois genes candidatos, MdFLC-like e MdPRE1, foram localizados dentro do intervalo de confiança deste QTL. Na planta modelo Arabidopsis thaliana, FLC e PRE1 estão envolvidos no processo de floração e crescimento, respectivamente, o que reforça um possível papel de MdFLC-like e MdPRE1 na regulação do tempo de floração em macieira. No presente estudo, está sendo investigado o papel dos genes MdFLC-like e MdPRE1 na progressão e liberação da dormência em gemas de macieira.

Análise funcional e potencial biotecnológico do gene DHN11 de macieira (Malus x domestica Borkh.)

A deficiência hídrica é o principal fator limitante à agricultura, causando significativas perdas de produtividade nas mais diversas culturas vegetais. Novas tecnologias agrícolas, tais como a geração de plantas geneticamente modificadas melhor adaptadas a condições adversas de cultivo, são necessárias. Em um estudo anterior do grupo caracterizando a família gênica das desidrinas (DHNs) em macieira (Malus x domestica Borkh.), foi verificado que o gene MdDHN11 possui níveis de expressão cerca de 6 mil vezes maior em sementes em relação a outros tecidos. Sugere-se que o acúmulo nos últimos estágios de desenvolvimento de sementes possua papel protetor na tolerância à dessecação. Além disso, as DHNs são proteínas caracterizadas por seu envolvimento na resposta a mudanças na disponibilidade de água, principalmente os causados por estresses abióticos.

Predição de ganhos genéticos via modelos mistos em progênies de café Conilon.

Objetivou-se, neste trabalho, avaliar os ganhos genéticos preditos por meio de diferentes índices de seleção pela metodologia REML/BLUP, em cinco caracteres de interesse ao programa de melhoramento do café conilon do Incaper. Foram avaliadas 8 progênies de meios-irmãos, de ciclo de maturação precoce, média de duas safras, com três repetições, o que totalizou 1368 observações, utilizados os índices de seleção clássico, multiplicativo e com base na soma de postos. Avaliaramse, na época de colheita, as características tamanho dos grãos (TG), produtividade (PRO), porte (PT), vigor vegetativo (VIG) e grau de inclinação (GI). A população foi avaliada na Fazenda Experimental de Marilândia, região Noroeste do estado do Espírito Santo. As análises genético-estatísticas foram realizadas pelo programa Selegen - REM/BLUP. Verificou-se, a partir da análise dos parâmetros genéticos, um excelente potencial seletivo entre famílias, para todas as características avaliadas. O índice Mulamba e Mock foi o que mostrou maior eficiência de seleção entre famílias de meios-irmãos de café conilon.

Comparação da estimativa de parâmetros estruturais e de mapas de predição de biomassa produzidos por meio de simulações de métodos de amostragem e dados LIDAR na reserva florestal da Embrapa Acre.

O uso de tecnologias no setor florestal tem permitido dentre outras possibilidades, conhecer a real condição da floresta desempenhando o menor trabalho possível, o que garante uma maior eficiência ao se tratar, por exemplo, em tipos de amostragem no inventário florestal. A pesquisa teve como objetivo testar a eficiência da amostragem aleatória e sistemática em quatro níveis de intensidade amostral para produzir estimativas de biomassa seca acima do solo e comparar mapas de predição de biomassa com dados gerados pelo LIDAR (Light Detection and Ranging). O trabalho foi realizado em uma reserva florestal de 800 ha do Campo Experimental da Embrapa Acre. Os dados foram fornecidos pela Embrapa Acre e gerados em duas fases, a primeira por meio de um inventário 100%, no qual foi utilizado para simular a amostragem na área de estudo, sendo utilizado todas as árvores vivas com DAP > 30 cm, a segunda fase através de dados LIDAR, ou seja, utilizando o perfilhamento à Laser aerotransportado. Para simular a amostragem foram utilizados três tamanhos de parcelas distintos 20mx20m, 50mx50m e 100mx100m em diferentes intensidades amostrais que foram 0,5%, 1%, 5% e 10%. O parâmetro utilizado para comparação foi o da biomassa seca acima do solo em Mg.ha-1 pelo teste Tukey, a 95% de probabilidade através do programa Minitab17 e as parcelas foram sorteadas e distribuídas por meio de simulações de instalação de parcelas utilizando o Arc GIS 10. Os dados LIDAR foram amostrados por uma empresa contratada, a partir deles foram realizados todos os modelos e a extrapolação das métricas para toda a área através do comando gridmetrics. Os mapas de predição foram confeccionados pela ferramenta de interpolação vizinhos próximos do Arc GIS 10 e as comparações entre os mapas foram feitas pela ferramenta do Arc GIS 10, Zonal statistic. A biomassa média obtida do inventário florestal foi de 155,2 Mg.ha-1, sendo que o tamanho de parcela ótimo encontrado foi de 50mx50m e os tratamentos que mais se aproximaram da média do inventário florestal foram o aleatório com intensidade amostral de 5% e o sistemático com intensidade amostral de 10%. Os tratamentos que atenderam o erro aceitável de 10% foram à amostragem aleatória com intensidades amostrais de 5% e 10% e a amostragem sistemática com intensidade amostral de 10%. Não houve diferença estatística significativa entre os tratamentos. Os mapas de vegetação baseados na biomassa que melhor representaram a biomassa seca acima do solo no tamanho de parcela 50mx50m foram na amostragem aleatória com intensidade amostral de 10%, e na amostragem sistemática com intensidades amostrais de 5% e 10%, comparando com os mapas gerados a partir do inventário 100% e dos dados LIDAR. Pode-se concluir que o tamanho ótimo de parcela foi de 50mx50m, com intensidades amostrais acima de 5% não havendo diferença entre os métodos de amostragem e que os mapas gerados pelo inventário 100% e pelos dados LIDAR foram equivalentes.

Predição espacial.

2015

Caracterização estrutural e funcional da subfamília gênica ARR-tipo B em macieira

A produtividade de pomares de macieira está estritamente relacionada ao processo de superação da dormência, o qual se caracteriza pela inabilidade do crescimento meristemático mesmo sob condições favoráveis. Embora eventos fisiológicos deste processo tenham sido elucidados, aspectos moleculares ainda são pouco compreendidos. A busca por elementos cis de regulação em genes DAM (Dormancy Associated MADS-box) de macieira revelou a presença de sítios de ligação a fatores de transcrição denominados Arabidopsis Response Regulators (ARR)?tipo B. Estes fatores fazem parte da via de sinalização de citocininas e seu papel na dormência ainda não foi elucidado. Pelo presente trabalho, temos por objetivo compreender a estrutura e a função dos elementos cis e trans associados aos fatores ARR-tipo B de macieira e avaliar se os mesmos podem estar atuando como possíveis repressores do estado dormente da planta.

Equações de predição para estimar o valor de energia metabolizável do milho para frangos de corte.

2016

Equações de predição para estimar o valor de energia metabolizável do milho para suínos.

2016

Predição do peso ao desmame em função do peso ao nascer e correlação do peso da leitegada.

2016

Predição da fertilidade do solo do polo agrícola do Rio de Janeiro por meio de modelagem solo x paisagem.

O objetivo deste trabalho foi predizer a fertilidade do solo no polo agrícola do Estado do Rio de Janeiro, por meio da modelagem solo x paisagem. A área de estudo compreendeu as regiões mais produtivas do Estado do Rio de Janeiro: Norte, Noroeste e Serrana. Características químicas do solo ? pH em H2O e capacidade de troca catiônica (CTC) ? e ambientais ? elevação, plano de curvatura, perfil de curvatura, índice de umidade, aspecto e declividade do terreno, além de tipos de solos, índice de vegetação normalizada (NDVI), imagens Landsat 7 e litologia ? foram utilizadas como variáveis preditoras. A análise exploratória dos dados identificou valores extremos, os quais foram expurgados, na preparação para a análise por regressão linear múltipla (RLM). Aos resultados da RLM, foram adicionados os resultados de krigagem dos resíduos da regressão, com uma técnica de mapeamento digital de solos (MDS) denominada regressão-krigagem. Na região Serrana, as variáveis ambientais explicaram as variáveis químicas. A variável NDVI foi importante nas três regiões, o que evidencia a importância da cobertura vegetal para a predição da fertilidade do solo. Em geral, os solos analisados apresentaram baixo pH. Os valores de CTC, nas regiões estudadas, estão dentro do intervalo considerado bom para a fertilidade do solo.

Formas de húmus como indicador funcional de ecossistemas emergentes na floresta de tabuleiro.

2016

Predição de ganhos genéticos em híbridos de sorgo granífero.

2016

Diversidade funcional da comunidade microbiana de solo de cerrado submetido à adubação com diferentes fontes e doses de organominerais.

2016