900 resultados para Seleção genotípica


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The aim of this study was to evaluate the potential of near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) as a rapid and non-destructive method to determine the soluble solid content (SSC), pH and titratable acidity of intact plums. Samples of plum with a total solids content ranging from 5.7 to 15%, pH from 2.72 to 3.84 and titratable acidity from 0.88 a 3.6% were collected from supermarkets in Natal-Brazil, and NIR spectra were acquired in the 714 2500 nm range. A comparison of several multivariate calibration techniques with respect to several pre-processing data and variable selection algorithms, such as interval Partial Least Squares (iPLS), genetic algorithm (GA), successive projections algorithm (SPA) and ordered predictors selection (OPS), was performed. Validation models for SSC, pH and titratable acidity had a coefficient of correlation (R) of 0.95 0.90 and 0.80, as well as a root mean square error of prediction (RMSEP) of 0.45ºBrix, 0.07 and 0.40%, respectively. From these results, it can be concluded that NIR spectroscopy can be used as a non-destructive alternative for measuring the SSC, pH and titratable acidity in plums

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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The present research has proposed to estimate the genetic variation of growth traits and to estimate the expected gain by multi-effect index (MEI), in order to transform a Pinus caribaea var. caribaea progeny trial into a seedling seed orchard. The progeny trial was set up in 1989, in Selviria, MS, Brazil, using a 10 x 10 triple lattice design, with 99 progenies and a commercial control, with linear plots of ten plants, by the 3 x 3 m spacing between plants and rows. Total plant height, diameter at breast height (Dbh), wood volume, stem form, wood density at breast height, and survival were the evaluated quantitative traits. The trial was measured through 14, 15, and 16 years old. The 50% intensity of thinning at 14.3 years old was done. No significant was the genetic variation of different traits. Heritability estimates have presented low magnitude with low variation by the different ages. The application of MEI to DBH, at two years after thinning, resulted in higher gains than the selection of within and among progenies. The best selection strategy to obtain higher gains and to keep genetic diversity is to select until five plants per progenies.

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Traditional applications of feature selection in areas such as data mining, machine learning and pattern recognition aim to improve the accuracy and to reduce the computational cost of the model. It is done through the removal of redundant, irrelevant or noisy data, finding a representative subset of data that reduces its dimensionality without loss of performance. With the development of research in ensemble of classifiers and the verification that this type of model has better performance than the individual models, if the base classifiers are diverse, comes a new field of application to the research of feature selection. In this new field, it is desired to find diverse subsets of features for the construction of base classifiers for the ensemble systems. This work proposes an approach that maximizes the diversity of the ensembles by selecting subsets of features using a model independent of the learning algorithm and with low computational cost. This is done using bio-inspired metaheuristics with evaluation filter-based criteria

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The process for choosing the best components to build systems has become increasingly complex. It becomes more critical if it was need to consider many combinations of components in the context of an architectural configuration. These circumstances occur, mainly, when we have to deal with systems involving critical requirements, such as the timing constraints in distributed multimedia systems, the network bandwidth in mobile applications or even the reliability in real-time systems. This work proposes a process of dynamic selection of architectural configurations based on non-functional requirements criteria of the system, which can be used during a dynamic adaptation. This proposal uses the MAUT theory (Multi-Attribute Utility Theory) for decision making from a finite set of possibilities, which involve multiple criteria to be analyzed. Additionally, it was proposed a metamodel which can be used to describe the application s requirements in terms of the non-functional requirements criteria and their expected values, to express them in order to make the selection of the desired configuration. As a proof of concept, it was implemented a module that performs the dynamic choice of configurations, the MoSAC. This module was implemented using a component-based development approach (CBD), performing a selection of architectural configurations based on the proposed selection process involving multiple criteria. This work also presents a case study where an application was developed in the context of Digital TV to evaluate the time spent on the module to return a valid configuration to be used in a middleware with autoadaptative features, the middleware AdaptTV

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Classifier ensembles are systems composed of a set of individual classifiers and a combination module, which is responsible for providing the final output of the system. In the design of these systems, diversity is considered as one of the main aspects to be taken into account since there is no gain in combining identical classification methods. The ideal situation is a set of individual classifiers with uncorrelated errors. In other words, the individual classifiers should be diverse among themselves. One way of increasing diversity is to provide different datasets (patterns and/or attributes) for the individual classifiers. The diversity is increased because the individual classifiers will perform the same task (classification of the same input patterns) but they will be built using different subsets of patterns and/or attributes. The majority of the papers using feature selection for ensembles address the homogenous structures of ensemble, i.e., ensembles composed only of the same type of classifiers. In this investigation, two approaches of genetic algorithms (single and multi-objective) will be used to guide the distribution of the features among the classifiers in the context of homogenous and heterogeneous ensembles. The experiments will be divided into two phases that use a filter approach of feature selection guided by genetic algorithm

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The main goal of Regression Test (RT) is to reuse the test suite of the latest version of a software in its current version, in order to maximize the value of the tests already developed and ensure that old features continue working after the new changes. Even with reuse, it is common that not all tests need to be executed again. Because of that, it is encouraged to use Regression Tests Selection (RTS) techniques, which aims to select from all tests, only those that reveal faults, this reduces costs and makes this an interesting practice for the testing teams. Several recent research works evaluate the quality of the selections performed by RTS techniques, identifying which one presents the best results, measured by metrics such as inclusion and precision. The RTS techniques should seek in the System Under Test (SUT) for tests that reveal faults. However, because this is a problem without a viable solution, they alternatively seek for tests that reveal changes, where faults may occur. Nevertheless, these changes may modify the execution flow of the algorithm itself, leading some tests no longer exercise the same stretch. In this context, this dissertation investigates whether changes performed in a SUT would affect the quality of the selection of tests performed by an RTS, if so, which features the changes present which cause errors, leading the RTS to include or exclude tests wrongly. For this purpose, a tool was developed using the Java language to automate the measurement of inclusion and precision averages achieved by a regression test selection technique for a particular feature of change. In order to validate this tool, an empirical study was conducted to evaluate the RTS technique Pythia, based on textual differencing, on a large web information system, analyzing the feature of types of tasks performed to evolve the SUT

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OBJETIVO: Desenvolver uma dieta hiperlipídica de baixo custo, tendo farinha de soja como fonte proteica, que seja eficiente na seleção de ratos propensos e resistentes à obesidade e que permita alcançar fenótipo obeso nos animais propensos. Além desses requisitos, a dieta deve ser palatável e não rejeitada a curto prazo pelo animal. MÉTODOS: A dieta proposta foi obtida misturando-se leite condensado (15,5%), amendoim (18,5%), farinha de soja (20,0%), óleo de milho (6,0%), ração Bio Tec (30,0%) e bolacha wafer de chocolate (10,0%). A mistura foi peletizada e submetida à análise bromatológica. A dieta foi ofertada a ratos Wistar durante uma semana; posteriormente, os animais foram divididos em três grupos, de acordo com o ganho de peso. O terço superior foi considerado propenso à obesidade e o terço inferior, resistente à obesidade. Após 80 dias de oferta da dieta, os animais foram sacrificados e foram quantificados o peso corpóreo, consumo alimentar, gorduras retroperitoneal, periepididimal, de carcaça e gorduras totais. RESULTADOS: Verificou-se que a dieta apresentava 5,31kcal/g, com a seguinte composição: 22,3% de gordura, 22,2% de proteína, 15,9% de fibra, estimando-se 35,7% de carboidrato. Ratos propensos à obesidade, alimentados por 87 dias com a dieta hipercalórica, apresentaram peso corpóreo, gorduras retroperitoneal, periepididimal e totais significativamente maiores do que animais resistentes à obesidade (p<0,05). O consumo de alimentos também foi maior em animais propensos (p<0,05). Verificou-se também que a substituição da caseína pela farinha de soja, como componente proteico da ração, levou à diminuição de 96,0% no custo do estudo. CONCLUSÃO: A dieta formulada com farinha de soja apresentou custo reduzido e foi capaz de desenvolver o fenótipo obeso em ratos propensos, à semelhança do observado na literatura com outras dietas.

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This work evaluated the use of the Hildebrand/Hansen solubility parameters for selection of solvents for extraction of the organochlorine pesticides pp' DDT, pp' DDE, Aldrin and a-Endossulfan from soil using columns packed with Al2O3. The mixtures hexane:dichloromethane (7:3; v/v), hexane:acetonitrile (1:1; v/v), hexane:acetone (1:1; v/v) and pure hexane were chosen as extracting solutions. In the addition and recovery tests, different extraction solutions provided high recoveries percentages (>75%) with coefficients of variation below 15%. The recoveries are in agreement with the Hildebrand/Hansen parameters, demonstrating its applicability in the selection of extracting solution and in the replacement of toxic solvents, as dichloromethane

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Foram analisados vinte e sete isolados de fungos entomopatogênicos procedentes de diversos hospedeiros e regiões. A produção de conídios dos patógenos foi efetuada em placas de Petri contendo meio de cultura BDA. Insetos de terceiro instar de Leptopharsa heveae foram inoculados com uma suspensão fúngica na concentração de 1 x 10(9) conídios/mL. Avaliações de mortalidade confirmada foram efetuadas a cada dois dias e evidenciaram grande variação de virulência, sendo o isolado 1.189, de Metarhizium anisopliae, o mais virulento. Os cinco melhores isolados, mais os dois tidos como padrão por empresas do setor de heveicultura, foram então submetidos aos testes de produção. Para tanto, pré-matrizes em placas de Petri contendo meio de cultura BDA foram preparadas. A partir destas placas, matrizes contendo arroz como meio de cultura foram inoculadas com suspensão de conídios originária das pré-matrizes na concentração de 5 x 10(7) conídios/mL. Concluído o desenvolvimento dos patógenos nas matrizes, sacos de polipropileno contendo canjica de milho como meio de cultura foram inoculados com 40 mL da suspensão obtida a partir das matrizes. Após 15 dias de incubação, o conteúdo das sacolas foi avaliado quanto à produção e viabilidade de conídios. O isolado 1200, de Isaria fumosorosea, apresentou os melhores resultados de rendimento total e taxa de viabilidade e o isolado E9 de Metarhizium anisopliae foi o mais virulento ao percevejo de renda.

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Este trabalho teve por objetivo identificar e selecionar genótipos parentais de acerola (Malpighia emarginata L.) adequadas a programas de melhoramento genético. Nove caracteres quantitativos de maior importância agronômica foram usados para determinação da distância genética e formação de grupos similares de acessos. O agrupamento pelo método de Tocher, a partir das distâncias generalizadas de Mahalanobis, possibilitou a divisão de 14 genótipos em três grupos. Com base na divergência genética e no caráter agronômico-chave (teor de vitamina C), destacaram-se como mais promissores os cruzamentos dos genótipos: AM Mole pertencente ao grupo III, com os genótipos PR AM, N° 18, PR 17, PR 16, Eclipse, AM 22 e Dominga, todos pertencentes ao grupo I.

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Um dos sérios problemas enfrentados pelos fruticultores é o reduzido número de cultivares disponíveis regionalmente. Nesse aspecto, a produção de novos materiais genéticos é uma alternativa viável e necessária para minimizar este entrave. O objetivo deste trabalho foi selecionar diferentes clones de ameixeira visando à obtenção de plantas com alta produtividade e frutos de boa qualidade, com maturação escalonada e adaptados às condições climáticas do sul de Minas Gerais. Foram selecionadas plantas de um antigo pomar comercial, localizado no Município de Wenceslau Braz - MG. Estas plantas estavam vegetando e produzindo em condições totalmente adversas, sem quaisquer tratos culturais. Após identificação, foram coletados dados fenológicos de coloração da flor, épocas de brotação e floração. Nos frutos, foram avaliados: época de maturação (início e fim), tamanho, forma, descrição da película, descrição da polpa, ocorrência de pragas e doenças. Após um período de avaliação de dois ciclos produtivos (1996-1997 e 1997-1998), foram selecionados clones com características favoráveis, principalmente com relação às épocas de floração e maturação dos frutos e adaptação ambiental. A maturação mais precoce ocorreu na seleção VI, enquanto a colheita se prolongou mais nas seleções I, VII, VIII e XI.

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Foram avaliadas três formas de parcelas experimentais (retangular, uma linha - linear e parcela de uma árvore - STP) em testes clonais de Eucalyptus spp, utilizando-se três experimentos, cada um com 18 clones. Foram usados três modelos de análise (mínimos quadrados ordinários - ANOVA tradicional, modelos mistos com fator clone fixo ou com fator clone aleatório - REML/BLUP). Os dois primeiros modelos apresentaram resultados similares. Com REML/BLUP houve estreitamento das predições em relação às amplitudes obtidas com as médias, e essa redução foi proporcionalmente maior com parcelas retangulares e STP. O ordenamento dos clones também foi similar com esses dois tipos de parcelas. É provável que com parcelas STP haja um balanço compensatório das alocompetições, pois se pode trabalhar com maior número de repetições e menor custo. Portanto, com parcelas STP haverá economia de recursos e sem prejuízos para o Programa de Melhoramento Florestal.

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Nas últimas décadas, a produção de suínos, pressionada por uma crescente demanda por alimentos, tem-se caracterizado pela maior concentração de animais em grandes unidades de produção, dificultando o registro dos dados individuais. Os sistemas automáticos de identificação eletrônica podem auxiliar a detecção de doenças, a avaliação de respostas fisiológicas, o controle de ingestão de alimentos, a atividade física e ainda o impacto ambiental causado pelo sistema de produção, promovendo melhor controle da propriedade. Transponders injetáveis, brincos eletrônicos e o monitoramento por meio da análise de imagem estão sendo utilizados no processo de identificação. O objetivo desta pesquisa foi avaliar os diferentes locais de implante subcutâneo de microchips em leitões, verificando-se possíveis infecções e/ou rejeições, migrações dos microchips em relação ao local de implante e sua validação em relação à análise de imagem.

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Iniciou-se em 1986, em Anápolis, um programa de desenvolvimento de cultivares de batata adaptadas ao clima de altitude do Brasil Central, partindo-se de 15.000 genótipos, resultantes de 200 famílias obtidas pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA) Hortaliças em 1985 e 1986. No primeiro ciclo, em 1986, foram selecionados 5.000 genótipos, considerando-se aspectos fenológicos, incidência de doenças, qualidade dos tubérculos e potencial de produção. Esses mesmos critérios foram adotados nas gerações posteriores, selecionando-se, anualmente, 15-20% de genótipos superiores. em 1990 avaliaram-se 52 destes clones, tendo como testemunhas as cultivares Achat e Bintje; Destes foram selecionados 28 clones promissores que foram submetidos à cultura de ápices caulinares e à indexação para os vírus PLRV, PVY e PVX na Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA) Hortaliças. No período de 1995 a 1997 foram avaliados em Goiás, nos municípios de Anápolis, Morrinhos, Pirenópolis e Urutaí, e em Jaboticabal. Os dados foram submetidos à análise de variância, e aqueles referentes a 14 genótipos em 7 ambientes, à regressão pelo método de Eberhart & Russell. Os clones BAT 2, BAT 3, BAT 4, BAT 19, BAT 27 e BAT 28 destacaram-se entre os mais produtivos, considerando-se, também, as características de tubérculos para o consumo. Os genótipos responderam proporcionalmente à melhoria do ambiente. O clone BAT 19 foi o mais estável.