Multiplicação in vitro DE Ficus carica L.: efeito da cinetina e do ácido giberélico

A cultura da figueira é afetada pelo vírus-do-mosaico e a cultura de tecidos é uma alternativa para se proceder à limpeza clonal. Neste trabalho, objetivou-se estudar o efeito da cinetina e GA3 na multiplicação in vitro da figueira. Segmentos nodais foram inoculados em meio de cultura WPM contendo as seguintes combinações de cinetina (0; 0,5; 1; 2 e 4 mg.L-1) e GA3 (0, 2, 4, 6 e 8 mg.L-1). Avaliaram-se número e comprimento dos brotos, peso da matéria fresca e seca da parte aérea, número de raízes, peso da matéria fresca e seca do sistema radicular e de calos. A utilização de 0,5 mg.L-1 de cinetina promoveu melhor taxa de multiplicação in vitro de Ficus carica. O GA3 reduziu a formação e multiplicação dos brotos e induziu ao estiolamento, à hiperidricidade, clorose e necrose apical das plântulas.

Cultivo de embriões imaturos de citros em diferentes concentrações de carvão ativado e ácido giberélico

Adição de carvão ativado e giberelina no meio de cultura podem proporcionar melhores condições no desenvolvimento de embriões imaturos de citros. Objetivou-se avaliar o efeito de carvão ativado e GA3 (ácido giberélico) no cultivo de embriões imaturos provenientes do cruzamento entre laranjeira 'Pêra Rio' x tangerineira 'Poncã'. Após 118 dias da polinização, frutos imaturos, com 3 a 4 cm de diâmetro, foram coletados, suas sementes removidas e tratadas com álcool (70%) por cinco minutos, hipoclorito de sódio (2%) por 20 minutos e, posteriormente, lavadas três vezes em água destilada e autoclavada. em condições assépticas, os tegumentos das sementes foram separados, os embriões globulares excisados e inoculados em tubos de ensaio contendo 15 mL do meio MT, acrescido de carvão ativado (0; 0,5; 1; 1,5 e 2 g L-1) e GA3 (0; 0,01; 0,1; 1 e 10 mg L-1). Após a inoculação, os embriões permaneceram por 90 dias em sala de crescimento a 27+1ºC, fotoperíodo de 16 horas e irradiância de 32 mmol m-2 s-1. Maior comprimento da parte aérea foi obtido em meio MT, acrescido de 0,1 e 1 mg L-1 de GA3, combinado com 2 g L-1 de carvão ativado. Maior comprimento do sistema radicular, massa da matéria fresca e número de folhas de plântulas foram obtidos em meio MT, acrescido de 0,01 mg L-1 de GA3, na ausência de carvão ativado. A adição de carvão ativado influenciou na concentração de ácido giberélico acrescido no meio de cultura.

Efeito da suplementação com ácido linoléico conjugado e do treinamento em natação sobre a composição corporal e os parâmetros bioquímicos de ratos Wistar em crescimento

OBJETIVO: Avaliar os efeitos da suplementação com ácido linoléico conjugado, associada ao treinamento moderado em natação, sobre a composição corporal, o consumo e a eficiência alimentar, a glicemia, o perfil lipídico e o glicogênio muscular e hepático de ratos Wistar. MÉTODOS: Ratos Wistar (30 dias) foram divididos em: sedentário, sedentário suplementado, treinado e treinado suplementado. Permaneceram em gaiolas individuais com comida e água ad libitum, temperatura de 23ºC (com variação de1ºC) e ciclo claro-escuro de 12 horas, durante 8 semanas. A sessão de natação durou 1 hora e foi realizada três vezes/semana, bem como a suplementação com ácido linoléico conjugado a 2%. Após sacrifício, o plasma, os tecidos adiposos brancos e o marrom, o músculo gastrocnêmio e o fígado foram coletados e pesados. RESULTADOS: A suplementação per se não promoveu modificação na ingestão alimentar e na massa corporal dos animais. Houve aumento na glicemia de jejum (p<0,05), nas lipoproteínas de alta densidade (p<0,05), no colesterol total (p<0,05) e redução dos triacilgliceróis. A suplementação associada ao treinamento reduziu a massa corporal (p<0,05) e aumentou o peso relativo do tecido adiposo, do fígado e a glicemia de jejum. CONCLUSÃO: A suplementação com ácido linoléico conjugado associada à prática de exercício físico parece ter influência no balanço energético, mas, por outro lado, o aumento no peso do fígado indica que a ingestão deste ácido graxo pode ter efeitos indesejáveis, aumentando as chances de desenvolvimento do fígado gorduroso. Estes achados apontam perspectivas para novos estudos envolvendo análises histológicas do fígado, expressão gênica de enzimas chaves do metabolismo lipídico e de carboidratos, associados ou não a diferentes protocolos de treinamento físico.

Avaliação de fontes de amônia para o tratamento de fenos de gramíneas tropicais. 1. Constituintes da parede celular, poder tampão e atividade ureática

Avaliaram-se as alterações da fração fibrosa e as características químicas dos fenos de braquiária decumbens (Brachiaria decumbnes Stapf) e jaraguá (Hyparrhenia rufa Ness Stapf) não-tratados, tratados com uréia (U-5,4% da MS), uréia (UL-5,4% da MS) mais labe-labe (Lablab purpureus L. Sweet, cv. Highworth-3,0% da MS) ou amônia anidra (NH3 -3,0% da MS). O tratamento químico com uréia ou NH3 aumentou o pH e a digestibilidade in vitro verdadeira dos fenos. A amonização não alterou os teores de fibra em detergente ácido e celulose, mas diminuiu os de fibra em detergente neutro, hemicelulose e lignina. O uso do labe-labe como fonte adicional de urease não aumentou a eficiência da uréia no tratamento dos volumosos. As avaliações do conteúdo de umidade, do poder tampão e da atividade ureática são técnicas que podem auxiliar na previsão das respostas dos volumosos à amonização com o uso de uréia.

An application of neural network technique to correct the dome temperature effects on pyrgeometer measurements

This work describes an application of a multilayer perceptron neural network technique to correct dome emission effects on longwave atmospheric radiation measurements carried out using an Eppley Precision Infrared Radiometer (PIR) pyrgeometer. It is shown that approximately 7-month-long measurements of dome and case temperatures and meteorological variables available in regular surface stations (global solar radiation, air temperature, and air relative humidity) are enough to train the neural network algorithm and correct the observed longwave radiation for dome temperature effects in surface stations with climates similar to that of the city of São Paulo, Brazil. The network was trained using data from 15 October 2003 to 7 January 2004 and verified using data, not present during the network-training period, from 8 January to 30 April 2004. The longwave radiation values generated by the neural network technique were very similar to the values obtained by Fairall et al., assumed here as the reference approach to correct dome emission effects in PIR pyrgeometers. Compared to the empirical approach the neural network technique is less limited to sensor type and time of day (allows nighttime corrections).

Efeitos de emurchecimento, formol, ácido tórmico e solução de Viher sobre a qualidade de silagens de capim-elefante, cultivares Mineiro e Vruckwona.

As cultivares Mineiro e Vrockwona do capim-elefante (Pennisetumpurpureun Schum) foram cortadas aos 75 dias de desenvolvimento, ensiladas em tambores metálicos e submetidas a quatro tratamentos: 1. Emurchecimento ao sol por oito horas; 2. Adição de 0,5% de formal ao material seco e picado; 3. Adição de 0,5% de ácido fórmico (85%); e 4. Adição de 0,2% da solução de "Viher" (70% formal + 26% ácido fórmico + 4% água). Quando o tratamento adotado foi o emurchecimento, os teores de carboidratos solúveis foram suficientes para produzir silagens láticas com baixos teores de pH, e ácidos acético e butírico. Na ensilagem das duas cultivares do capim-elefante, cortadas aos 75 dias de desenvolvimento, houve necessidade de se elevar a dose da solução de "Viher" para que se evitasse a obtenção de silagens inferiores.

Modeling thermal conductivity, specific heat, and density of milk: A neural network approach

The accurate determination of thermophysical properties of milk is very important for design, simulation, optimization, and control of food processing such as evaporation, heat exchanging, spray drying, and so forth. Generally, polynomial methods are used for prediction of these properties based on empirical correlation to experimental data. Artificial neural networks are better Suited for processing noisy and extensive knowledge indexing. This article proposed the application of neural networks for prediction of specific heat, thermal conductivity, and density of milk with temperature ranged from 2.0 to 71.0degreesC, 72.0 to 92.0% of water content (w/w), and 1.350 to 7.822% of fat content (w/w). Artificial neural networks presented a better prediction capability of specific heat, thermal conductivity, and density of milk than polynomial modeling. It showed a reasonable alternative to empirical modeling for thermophysical properties of foods.

Aplicação de nitrogênio no solo e pulverização foliar com ácido giberélico e uréia em Setaria anceps Stapf cv. Kazungula

O objetivo do experimento foi verificar o efeito do nitrogénio no solo, parcelado de diferentes formas e aplicado durante o período de "verão", combinado com pulverização foliar de ureia e/ou ácido giberélico, sobre a produção e qualidade de Setaria anceps Stapf cv. Kazungula. O nitrogênio (60 kg/ha/ano) foi aplicado segundo quatro formas de parcelamento: Testemunha (sem nitrogênio), N20M40 (20 kg/ha de N em novembro + 40 kg/ha de N em março), N30M30 (30 kg/ha de N em novembro + 30 kg/ha de N em março), F20M40 (20 kg/ha de N em fevereiro + 40 kg/ha de N em março). No início do período de "inverno" foram aplicados os quatro tipos de pulverizações foliares: Testemunha (sem ácido giberélico ou uréia), uréia a 2%, ácido giberélico a 50 ppm e uréia a 2% + ácido giberélico a 50 ppm. Os resultados revelaram que o parcelamento do nitrogénio no solo não influiu no aumento da produção de matéria seca do capim setária no período de "verão", apesar de proporcionar um incremento da mesma no corte de "inverno". Observou-se, ainda, uma boa distribuição da produção de matéria seca entre "verão" e "inverno", apresentando essa última estação 34,52% da produção total anual, em média. Os diferentes tipos de pulverização não influíram significativamente sobre a produção de matéria seca e a composição química bromatológica da forrageira no período de "inverno".

Interações do ácido indolil-3-acético e calcio sobre o fluxo de água de células de Nitella

The effect of indol-3-acetic acid (lAA) and calcium (Ca + + ) on the flow of water through Nitella celIs was studied. Nitella cernua Braun was selected because it is possible tb study the permeability of a single isolated cell. IAA was used at a concentration of 0,28 10-3 M and CaCI2 at 10-3 M. The effect of IAA on the isolated celIs was confirmed by the increase of plasticity and permeability of the plasmalema of th.e treated cells with absorption and a consequent elimination of water. The effect was reversed by Ca ions.

A neural approach for determination of global energetic efficiency indicator in groundwater wells

In most of the cases, the systems of water distribution from groundwater wells use electrical submersible pumps. All electrical energy is applied to the pumps; however, other components (pipes, valves, etc.) of these systems are also responsible by the higher or lower consumption of electric energy. The supervisors and operators of the systems should thus have knowledge of the global energetic behavior of the process in order to administrate it properly. This work suggests a 'Global Energetic Efficiency Indicator' for groundwater wells by using mathematical equations and neural networks. Simulation results will be presented in order to demonstrate the validity of the proposed approach.

Weather-based prediction of anthracnose severity using artificial neural network models

Data were collected and analysed from seven field sites in Australia, Brazil and Colombia on weather conditions and the severity of anthracnose disease of the tropical pasture legume Stylosanthes scabra caused by Colletotrichum gloeosporioides. Disease severity and weather data were analysed using artificial neural network (ANN) models developed using data from some or all field sites in Australia and/or South America to predict severity at other sites. Three series of models were developed using different weather summaries. of these, ANN models with weather for the day of disease assessment and the previous 24 h period had the highest prediction success, and models trained on data from all sites within one continent correctly predicted disease severity in the other continent on more than 75% of days; the overall prediction error was 21.9% for the Australian and 22.1% for the South American model. of the six cross-continent ANN models trained on pooled data for five sites from two continents to predict severity for the remaining sixth site, the model developed without data from Planaltina in Brazil was the most accurate, with >85% prediction success, and the model without Carimagua in Colombia was the least accurate, with only 54% success. In common with multiple regression models, moisture-related variables such as rain, leaf surface wetness and variables that influence moisture availability such as radiation and wind on the day of disease severity assessment or the day before assessment were the most important weather variables in all ANN models. A set of weights from the ANN models was used to calculate the overall risk of anthracnose for the various sites. Sites with high and low anthracnose risk are present in both continents, and weather conditions at centres of diversity in Brazil and Colombia do not appear to be more conducive than conditions in Australia to serious anthracnose development.

Uso do ácido orgânico (ácido fumárico) nas rações de frangos de corte

This experiment was carried out to evaluate the effect of the addition of fumaric acid to broiler diet on birds performance. One thousand and eighty Hubbard day-old broiler chicks were alloted in a randomized block design, six treatments with two replicates of males, and four replicates of females. Three basal diets were formulated to meet the nutritional requirements in each growing phase: from 1 to 21 days, 21 to 37 days and 37 to 45 days. Treatments consisted first in the addition of growth promoter to 0.75 and 1.0%, of fumaric acid. The group treated without of both growth promoter and fumaric acid presented a higher intake and a smaller feed:gain ratio in relation to the fumaric acid treated groups. However, there were no differences among groups treated with growth promoter and fumaric acid. The contrasts did not show any difference among weight gain, carcass yield and abdominal fat. The addition of fumaric acid levels to the diets promoted reduction of feed intake, without any effect on weight gain, improving, therefore, the feed/gain ratio. A digestibility experiment was carried out, using 30 Hy-Line roosters, to determine apparent metabolyzed energy (AME), corrected by nitrogen of the diets containing 0.0, 0.5 and 1.0% of the acid. An increase on the AME of the diets was observed with fumaric acid addition.

An adaptive system based on artificial neural networks for NPK fluid fertilizer application

The application process of fluid fertilizers through variable rates implemented by classical techniques with feedback and conventional equipments can be inefficient or unstable. This paper proposes an open-loop control system based on artificial neural network of the type multilayer perceptron for the identification and control of the fertilizer flow rate. The network training is made by the algorithm of Levenberg-Marquardt with training data obtained from measurements. Preliminary results indicate a fast, stable and low cost control system for precision fanning. Copyright (C) 2000 IFAC.

Load torque estimation in induction motors using artificial neural networks

The induction motors are largely used in several industry sectors. The dimensioning of an induction motor has still been inaccurate because in most of the cases the load behavior in its shaft is completely unknown. The proposal of this paper is to use artificial neural networks as tool for dimensioning of induction motors rather than conventional methods, which use classical identification techniques and mechanical load modeling. Simulation results are also presented to validate the proposed approach.

Using artificial neural networks for identification of electrical losses in transformers during the manufacturing phase

The paper describes a novel neural model to estimate electrical losses in transformer during the manufacturing phase. The network acts as an identifier of structural features on electrical loss process, so that output parameters can be estimated and generalized from an input parameter set. The model was trained and assessed through experimental data taking into account core losses, copper losses, resistance, current and temperature. The results obtained in the simulations have shown that the developed technique can be used as an alternative tool to make the analysis of electrical losses on distribution transformer more appropriate regarding to manufacturing process. Thus, this research has led to an improvement on the rational use of energy.