1000 resultados para Mejoramiento genético vegetal


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O umezeiro (Prunus mumeSieb & Zucc.) é uma rosácea de folhas caducas, nativa da China, cujos frutos e flores são muito apreciados pelos povos orientais. No Brasil, alguns estudos foram realizados visando a sua utilização como porta-enxerto para pessegueiro e nectarineira, dadas as suas características de adaptação, rusticidade, redução do porte da planta e compatibilidade com algumas cultivares de Prunus persica. O presente estudo foi conduzido em câmara de nebulização sob ripado, pertencente ao Departamento de Produção Vegetal da FCAV/UNESP, Câmpus de Jaboticabal-SP. Objetivou-se verificar a influência de quatro comprimentos de estacas herbáceas no enraizamento de dois clones de umezeiro. O material vegetal, identificado como Clone 10 e Clone 15, foi oriundo do Programa de Melhoramento Genético do Instituto Agronômico de Campinas-SP. O experimento foi constituido de fatorial 2 x 4, em blocos casualizados, sendo o fator clone em 2 níveis (Clone 10 e Clone 15) e o fator comprimento de estaca em 4 níveis (12; 15; 18 e 25cm). Pelos resultados observados, verificou-se diferença entre os clones somente na porcentagem de estacas brotadas e número de raízes por estaca. O comprimento da estaca influenciou na porcentagem de enraizamento e na mortalidade das estacas, sendo que estacas maiores tenderam a apresentar maiores porcentagens de enraizamento e menores de mortalidade. As estacas com 12cm, embora apresentando menor número de raízes por estaca, são recomendadas por permitirem a obtenção de um maior número de estacas por planta-matriz. Houve efeito significativo da interação entre os fatores para número e comprimento de raízes.

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O objetivo deste trabalho foi relatar o surgimento de raças de Bremia lactucae, agente causal do míldio nas principais regiões produtoras de alface do estado de São Paulo. O estudo foi realizado no Laboratório de Melhoramento Genético de Hortaliças do Departamento de Produção Vegetal da UNESP, Campus de Jaboticabal. No período de 2006 e 2007, foram coletados 36 isolados de B. lactucae de diferentes regiões produtoras de alface no estado. Para identificação das raças foram utilizadas as cultivares diferenciadoras conforme o código Sextet. Foram identificadas três novas raças, SPBl:02, SPBl:03 e SPBl:04 com os referidos comportamentos do fungo: (63/31/19/00), (63/63/19/00) e (63/63/03/00). Os genes Dm-14, Dm-17, Dm-18, Dm-37 e Dm-38 conferem resistência a essas novas raças identificadas.

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A utilização do umezeiro ou damasqueiro-japonês (Prunus mume Sieb & Zucc.) como porta-enxerto de Prunus sp. vem despertando grande interesse em função de sua rusticidade, resistência a pragas e doenças, adaptação e, principalmente, por reduzir o porte de pessegueiros e nectarineiras. Este trabalho foi conduzido no Departamento de Produção Vegetal da FCAV/UNESP, Câmpus de Jaboticabal-SP, e teve por objetivo estudar a propagação vegetativa desta espécie. Para tanto, utilizaram-se estacas herbáceas com 12cm de comprimento dos Clones 02; 05; 10 e 15, provenientes do Programa de Melhoramento Genético do Instituto Agronômico de Campinas, submetidas às concentrações de 0 e 2000mg.L-1 de AIB, por cinco segundos. O experimento foi conduzido em delineamento experimental inteiramente casualizado, com 4 repetições de 20 estacas por parcela, esquema fatorial 4 x 2, sendo o fator clone em 4 níveis (Clones 02; 05; 10 e 15) e AIB em 2 níveis (0 e 2000mg.L-1). de acordo com os resultados, verificou-se diferença entre os clones quanto à porcentagem de enraizamento, sendo o Clone 15 significativamente superior ao Clone 02 (93,75% e 78,13%, respectivamente). Os Clones 05 (85,0%) e 10 (83,13%) comportaram-se como intermediários, não diferindo dos demais. Não houve diferença entre os clones testados quanto à formação de calo, raízes por estaca, comprimento de raízes e porcentagem de estacas brotadas. O ácido indolbutírico na concentração de 2000mg.L-1 favoreceu a emissão de raízes adventícias e aumentou o comprimento das raízes, mas não teve influência na brotação das estacas. Não houve efeito da interação entre os fatores testados para as variáveis analisadas.

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

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O trabalho teve como objetivo avaliar o efeito do uso de fino de carvão no substrato e da aplicação de extrato pirolenhoso no substrato e na planta sobre o desenvolvimento de porta-enxertos de limoeiro 'Cravo' (Citrus limonia Osbeck) cultivados em ambiente protegido. O experimento foi desenvolvido no delineamento em blocos casualisados, com análise em esquema fatorial 3 x 2 x 3, sendo: 3 proporções de fino de carvão (0, 100 e 200 cm³ dm-3) em mistura com substrato comercial, 2 concentrações de extrato pirolenhoso (0 e 20 cm³ dm-3) misturadas no substrato (240 cm³ por dm³ de substrato) e 3 concentrações de extrato pirolenhoso (0, 5 e 10 cm³ dm-3) pulverizadas na parte aérea, em 4 repetições. Aos 150 e 180 dias após o plantio foram realizadas avaliações do desenvolvimento das plantas. As misturas de fino de carvão e substrato comercial contendo fino de carvão na proporção de 100 cm³ dm-3 não influíram no desenvolvimento de porta-enxertos de limoeiro 'Cravo' , porém, na proporção de 200 cm³ dm-3 prejudica o desenvolvimento dos mesmos. O umedecimento pré-plantio do substrato com solução diluída (20 cm³ dm-3) de extrato pirolenhoso ou pulverização da parte aérea das plantas com soluções a 5 e 10 cm³ dm-3 provoca redução do desenvolvimento de porta-enxertos de limoeiro 'Cravo' .

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Telecommunications play a key role in contemporary society. However, as new technologies are put into the market, it also grows the demanding for new products and services that depend on the offered infrastructure, making the problems of planning telecommunications networks, despite the advances in technology, increasingly larger and complex. However, many of these problems can be formulated as models of combinatorial optimization, and the use of heuristic algorithms can help solving these issues in the planning phase. In this project it was developed two pure metaheuristic implementations Genetic algorithm (GA) and Memetic Algorithm (MA) plus a third hybrid implementation Memetic Algorithm with Vocabulary Building (MA+VB) for a problem in telecommunications that is known in the literature as Problem SONET Ring Assignment Problem or SRAP. The SRAP arises during the planning stage of the physical network and it consists in the selection of connections between a number of locations (customers) in order to meet a series of restrictions on the lowest possible cost. This problem is NP-hard, so efficient exact algorithms (in polynomial complexity ) are not known and may, indeed, even exist

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Objetivou-se, com este trabalho, estimar a herdabilidade (h²) para prenhez de novilhas e sua correlação genética (rg) com idade ao primeiro parto (IPP), em animais da raça Nelore. A prenhez de novilhas foi definida de três formas: prenhez aos 16 meses (Pr16) - para as novilhas que pariram com menos de 31 meses, atribuiu-se 1 (sucesso) e, para aquelas que pariram após 30,99 meses ou que não pariram, atribuiu-se 0 (fracasso); prenhez aos 24 meses (Pr24) - para as novilhas que pariram até 46 meses (incluindo as Pr16), foi atribuído 1 e, para aquelas que não pariram 0; e prenhez da novilha (PrN) - atribuiu-se classificação 2 para as que pariram com menos de 31 meses, 1 para as que pariram entre 31 e 46 meses e 0 para as que não pariram. Os arquivos, analisados pelo Método R e Inferência Bayesiana, continham registros de 30.802 novilhas desmamadas. As análises forneceram médias de estimativas de h² de 0,52, 0,12 e 0,16 para Pr16, Pr24 e PrN, respectivamente, pelo Método R. O valor médio obtido por Inferência Bayesiana foi de 0,45 para Pr16. A rg estimada entre Pr16 e IPP foi -0,32. Os resultados indicam que, para selecionar para precocidade sexual, é necessário expor todas as fêmeas em idades jovens e que a mensuração da taxa de prenhez por meio da Pr16 é pertinente, uma vez que esta característica apresenta variabilidade genética alta e deve responder eficientemente à seleção com possibilidades de rápido ganho genético. A análise indicou também que Pr16 e IPP são determinadas em grande parte por genes diferentes.

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Techniques of optimization known as metaheuristics have achieved success in the resolution of many problems classified as NP-Hard. These methods use non deterministic approaches that reach very good solutions which, however, don t guarantee the determination of the global optimum. Beyond the inherent difficulties related to the complexity that characterizes the optimization problems, the metaheuristics still face the dilemma of xploration/exploitation, which consists of choosing between a greedy search and a wider exploration of the solution space. A way to guide such algorithms during the searching of better solutions is supplying them with more knowledge of the problem through the use of a intelligent agent, able to recognize promising regions and also identify when they should diversify the direction of the search. This way, this work proposes the use of Reinforcement Learning technique - Q-learning Algorithm - as exploration/exploitation strategy for the metaheuristics GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure) and Genetic Algorithm. The GRASP metaheuristic uses Q-learning instead of the traditional greedy-random algorithm in the construction phase. This replacement has the purpose of improving the quality of the initial solutions that are used in the local search phase of the GRASP, and also provides for the metaheuristic an adaptive memory mechanism that allows the reuse of good previous decisions and also avoids the repetition of bad decisions. In the Genetic Algorithm, the Q-learning algorithm was used to generate an initial population of high fitness, and after a determined number of generations, where the rate of diversity of the population is less than a certain limit L, it also was applied to supply one of the parents to be used in the genetic crossover operator. Another significant change in the hybrid genetic algorithm is the proposal of a mutually interactive cooperation process between the genetic operators and the Q-learning algorithm. In this interactive/cooperative process, the Q-learning algorithm receives an additional update in the matrix of Q-values based on the current best solution of the Genetic Algorithm. The computational experiments presented in this thesis compares the results obtained with the implementation of traditional versions of GRASP metaheuristic and Genetic Algorithm, with those obtained using the proposed hybrid methods. Both algorithms had been applied successfully to the symmetrical Traveling Salesman Problem, which was modeled as a Markov decision process

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On this paper, it is made a comparative analysis among a controller fuzzy coupled to a PID neural adjusted by an AGwith several traditional control techniques, all of them applied in a system of tanks (I model of 2nd order non lineal). With the objective of making possible the techniques involved in the comparative analysis and to validate the control to be compared, simulations were accomplished of some control techniques (conventional PID adjusted by GA, Neural PID (PIDN) adjusted by GA, Fuzzy PI, two Fuzzy attached to a PID Neural adjusted by GA and Fuzzy MISO (3 inputs) attached to a PIDN adjusted by GA) to have some comparative effects with the considered controller. After doing, all the tests, some control structures were elected from all the tested techniques on the simulating stage (conventional PID adjusted by GA, Fuzzy PI, two Fuzzy attached to a PIDN adjusted by GA and Fuzzy MISO (3 inputs) attached to a PIDN adjusted by GA), to be implemented at the real system of tanks. These two kinds of operation, both the simulated and the real, were very important to achieve a solid basement in order to establish the comparisons and the possible validations show by the results

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Conventional methods to solve the problem of blind source separation nonlinear, in general, using series of restrictions to obtain the solution, often leading to an imperfect separation of the original sources and high computational cost. In this paper, we propose an alternative measure of independence based on information theory and uses the tools of artificial intelligence to solve problems of blind source separation linear and nonlinear later. In the linear model applies genetic algorithms and Rényi of negentropy as a measure of independence to find a separation matrix from linear mixtures of signals using linear form of waves, audio and images. A comparison with two types of algorithms for Independent Component Analysis widespread in the literature. Subsequently, we use the same measure of independence, as the cost function in the genetic algorithm to recover source signals were mixed by nonlinear functions from an artificial neural network of radial base type. Genetic algorithms are powerful tools for global search, and therefore well suited for use in problems of blind source separation. Tests and analysis are through computer simulations

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O objetivo deste trabalho foi avaliar a influência da operação da escarificação ao longo do tempo sobre a estrutura de um solo em plantio direto, assim como os seus efeitos sobre a produtividade do milho e a formação de cobertura vegetal. O trabalho foi conduzido em um NITOSSOLO VERMELHO no município de Botucatu, São Paulo, Brasil. O delineamento experimental foi o de blocos casualizados em esquema de parcelas subdivididas, sendo as parcelas o fator manejo do solo (em plantio direto e em escarificação) e as subparcelas o fator período de avaliação (quatro e 18 meses após a escarificação) com quatro repetições por tratamento. Os resultados indicaram que, após o período de quatro meses, a escarificação reduziu significativamente a resistência do solo à penetração, até a profundidade de atuação das hastes do escarificador (0,30 m), e, após o período de 18 meses, o efeito da escarificação sobre a resistência do solo à penetração ocorreu apenas na camada superficial do solo (0,05 e 0,10 m). em área cultivada em sistema plantio direto, o efeito do preparo do solo com escarificador sobre a resistência à penetração tende a desaparecer no período de 1,5 anos. A quantidade de matéria seca na superfície do solo, em plantio direto, foi 30% superior ao solo com antecedente de escarificação pelo período de quatro meses.

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Em clima tropical semi-árido, o uso de reguladores vegetais em fruteiras permite o manejo do crescimento vegetativo, tão necessário ao escalonamento da produção e ao aumento da fertilidade das gemas. Estas substâncias influenciam vários fenômenos fisiológicos relacionados com a absorção mineral, como a condutância de membrana e utilização metabólica de íons. O objetivo deste trabalho foi avaliar o crescimento vegetativo, produção de matéria seca dos ramos, concentração e quantidade acumulada de N, P, K, Ca e Mg nos ramos e nos pecíolos e produção de panículas florais em resposta ao uso de reguladores vegetais, em plantas de videira da cultivar Itália. No experimento foram avaliados três ciclos vegetativos e cinco tratamentos (controle, chlormequat - 1500 mg L-1; daminozide - 3000 mg L-1; uniconazole - 30 mg L-1 e cloreto de mepiquat - 300 mg L-1), aplicados nas plantas em pulverizações aos 35 e 70 dias após a poda. Com o chlormequat e o uniconazole ocorreu efeito cumulativo nas plantas, quando aplicados em ciclos sucessivos da cultura, favorecendo o acúmulo de nutrientes e a diferenciação de gemas férteis em comparação com as plantas controle das videiras 'Itália'. Embora o daminozide tenha inibido significativamente o crescimento das plantas, não resultou em maior acúmulo de nutrientes e emissão de panículas florais nas plantas tratadas.

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This paper presents an evaluative study about the effects of using a machine learning technique on the main features of a self-organizing and multiobjective genetic algorithm (GA). A typical GA can be seen as a search technique which is usually applied in problems involving no polynomial complexity. Originally, these algorithms were designed to create methods that seek acceptable solutions to problems where the global optimum is inaccessible or difficult to obtain. At first, the GAs considered only one evaluation function and a single objective optimization. Today, however, implementations that consider several optimization objectives simultaneously (multiobjective algorithms) are common, besides allowing the change of many components of the algorithm dynamically (self-organizing algorithms). At the same time, they are also common combinations of GAs with machine learning techniques to improve some of its characteristics of performance and use. In this work, a GA with a machine learning technique was analyzed and applied in a antenna design. We used a variant of bicubic interpolation technique, called 2D Spline, as machine learning technique to estimate the behavior of a dynamic fitness function, based on the knowledge obtained from a set of laboratory experiments. This fitness function is also called evaluation function and, it is responsible for determining the fitness degree of a candidate solution (individual), in relation to others in the same population. The algorithm can be applied in many areas, including in the field of telecommunications, as projects of antennas and frequency selective surfaces. In this particular work, the presented algorithm was developed to optimize the design of a microstrip antenna, usually used in wireless communication systems for application in Ultra-Wideband (UWB). The algorithm allowed the optimization of two variables of geometry antenna - the length (Ls) and width (Ws) a slit in the ground plane with respect to three objectives: radiated signal bandwidth, return loss and central frequency deviation. These two dimensions (Ws and Ls) are used as variables in three different interpolation functions, one Spline for each optimization objective, to compose a multiobjective and aggregate fitness function. The final result proposed by the algorithm was compared with the simulation program result and the measured result of a physical prototype of the antenna built in the laboratory. In the present study, the algorithm was analyzed with respect to their success degree in relation to four important characteristics of a self-organizing multiobjective GA: performance, flexibility, scalability and accuracy. At the end of the study, it was observed a time increase in algorithm execution in comparison to a common GA, due to the time required for the machine learning process. On the plus side, we notice a sensitive gain with respect to flexibility and accuracy of results, and a prosperous path that indicates directions to the algorithm to allow the optimization problems with "η" variables

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This research is based, at first, on the seeking of alternatives naturals reinforced in place of polymeric composites, also named reinforced plastics. Therein, this work starts with a whole licuri fiber micro structural characterization, as alternative proposal to polymeric composites. Licuri fiber is abundant on the Bahia state flora, native from a palm tree called Syagrus Coronata (Martius) Beccari. After, it was done only licuri fiber laminar composite developing studies, in order to know its behavior when impregnated with thermofix resin. The composite was developed in laminar structure shape (plate with a single layer of reinforcement) and produced industrially. The layer of reinforcement is a fabric-fiber unidirectional of licuri up in a manual loom. Their structure was made of polyester resin ortofitálica (unsaturated) only reinforced with licuri fibers. Fiber characterization studies were based on physical chemistry properties and their constitution. It was made by tension, scanning electron microscopy (SEM), x-ray diffraction (RDX) and thermal analyses (TG and DTA) tests, besides fiber chemistry analyses. Relating their mechanical properties of strength and hardness testing, they were determined through unit axial tension test and flexion in three points. A study in order to know fiber/matrix interface effects, in the final composites results, was required. To better understand the mechanical behavior of the composite, macroscopic and microscopic optical analysis of the fracture was performed