207 resultados para acido siálico
em Repositório Institucional UNESP - Universidade Estadual Paulista "Julio de Mesquita Filho"
Resumo:
Amostras quinzenais, desde o parto até o final do período de lactação, obtidas de 34 vacas de três diferentes raças e propriedades, foram analisadas quanto à presença de GMP livre. Um pool das amostras quinzenais de cada rebanho foi analisada tanto para o conteúdo de GMP livre quanto para o GMP total (liberado da k-caseína pela ação da renina), correlacionando-os com as condições sanitárias do animal e do úbere, à fase da lactação e à produção de leite. A maioria dos problemas sanitários concentrou-se próximo ao parto, com poucas e espaçadas ocorrências de mastites clínicas. Os resultados do teste de CMT mostraram reações compatíveis às fases da lactação. Para o GMP livre as maiores variações ocorreram em função do período de lactação e em conseqüência de mastites clínicas e subclínicas. Valores elevados foram observados no início da lactação (5,87mg de ácido siálico/L de leite), normalizando para valores próximos de 3,30mg/L já ao final do segundo mês e voltando a elevar-se no terço final da lactação. em média, as mesmas tendências foram observadas para o teor de GMP total liberado pela ação de coalho comercial, iniciando com valores ligeiramente elevados (35,59mg/L), tornando-se normal e assim se mantendo até o sexto mês com valores próximos a 27,15mg/L, e novamente elevando-se gradualmente até o final da lactação, com 58,35mg de ácido siálico/L de leite. Esses resultados mostram-se úteis para a correta interpretação de métodos aplicados à seleção do leite, seja em relação ao status proteolítico da matéria-prima ou mesmo para coibição de fraudes por adição de soro ao leite.
Resumo:
Fourteen polymorphic microsatellite DNA markers derived from the draft genome sequence of Rhizoctonia solani anastomosis group 3 (AG-3), strain Rhs 1AP, were designed and characterized from the potato-infecting soil fungus R. solani AG-3. All loci were polymorphic in two field populations collected from Solanum tuberosum and S. phureja in the Colombian Andes. The total number of alleles per locus ranged from two to seven, while gene diversity (expected heterozygosity) varied from 0.11 to 0.81. Considering the variable levels of genetic diversity observed, these markers should be useful for population genetic analyses of this important dikaryotic fungal pathogen on a global scale.
Resumo:
The identification of genes essential for survival is important for the understanding of the minimal requirements for cellular life and for drug design. As experimental studies with the purpose of building a catalog of essential genes for a given organism are time-consuming and laborious, a computational approach which could predict gene essentiality with high accuracy would be of great value. We present here a novel computational approach, called NTPGE (Network Topology-based Prediction of Gene Essentiality), that relies on the network topology features of a gene to estimate its essentiality. The first step of NTPGE is to construct the integrated molecular network for a given organism comprising protein physical, metabolic and transcriptional regulation interactions. The second step consists in training a decision-tree-based machine-learning algorithm on known essential and non-essential genes of the organism of interest, considering as learning attributes the network topology information for each of these genes. Finally, the decision-tree classifier generated is applied to the set of genes of this organism to estimate essentiality for each gene. We applied the NTPGE approach for discovering the essential genes in Escherichia coli and then assessed its performance. (C) 2007 Elsevier B.V. All rights reserved.
Resumo:
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
Resumo:
Com o objetivo de verificar os efeitos do ácido giberélico (GA) e do cloreto de clorocolina (CCC) sobre o crescimento e desenvolvimento inicial de Brachiaria plantaginea, instalou-se a presente pesquisa em local com alta infestação dessa espécie, utilizando-se dos seguintes tratamentos: CCC nas concentrações de 1000 e 2000 ppm, GA na de 50 e 100 ppm e uma testemunha sem aplicação dos fitoreguladores. Na época de aplicação dos produtos as plantas apresentavam, em média, sete folhas e idade em torno de 25 dias. Os parâmetros avaliados foram altura do dossel, altura média das plantas, número médio de perfilhos por planta, biomassa seca da parte aérea total e por indivíduo. Os resultados foram avaliados 22 dias após a aplicação, quando se verificou que a biomassa total das plantas não foi alterada significativamente pelos tratamentos. Não ocorreram efeitos de doses e nem de interações entre fitoreguladores com dose em quaisquer dos parâmetros avaliados. Não se verificaram efeitos do CCC nos dados obtidos e todas as alterações ocorridas foram devidas à aplicação do GA que aumentou, significativamente, a altura de dossel e dos indivíduos de Brachiaria plantaginea e reduziu o perfilhamento da planta daninha.
Resumo:
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
Resumo:
Protein-protein interactions (PPIs) are essential for understanding the function of biological systems and have been characterized using a vast array of experimental techniques. These techniques detect only a small proportion of all PPIs and are labor intensive and time consuming. Therefore, the development of computational methods capable of predicting PPIs accelerates the pace of discovery of new interactions. This paper reports a machine learning-based prediction model, the Universal In Silico Predictor of Protein-Protein Interactions (UNISPPI), which is a decision tree model that can reliably predict PPIs for all species (including proteins from parasite-host associations) using only 20 combinations of amino acids frequencies from interacting and non-interacting proteins as learning features. UNISPPI was able to correctly classify 79.4% and 72.6% of experimentally supported interactions and non-interacting protein pairs, respectively, from an independent test set. Moreover, UNISPPI suggests that the frequencies of the amino acids asparagine, cysteine and isoleucine are important features for distinguishing between interacting and non-interacting protein pairs. We envisage that UNISPPI can be a useful tool for prioritizing interactions for experimental validation. © 2013 Valente et al.
Resumo:
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
Resumo:
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)