999 resultados para lag-análise em componentes independentes
Resumo:
Este trabalho foi conduzido com o objetivo de avaliar o efeito de fatores de meio sobre a infestação de bovinos Caracu pelo carrapato Boophilus microplus (Canestrini, 1887) e estimar parâmetros genéticos do grau de infestação por esse ectoparasita. Foram realizadas contagens em fêmeas de dois rebanhos, nas quatro estações, por dois anos consecutivos (setembro/1998 a julho/2000). Contou-se o número de carrapatos (NC) em um dos lados do animal e atribuiu-se escore visual (EC) de acordo com a quantidade de carrapatos no animal. Foram feitas de uma a oito avaliações, totalizando-se 4.079 e 3.994 observações de NC e EC, respectivamente, em 718 animais. Os dados foram analisados pelo método dos quadrados mínimos com um modelo que incluiu efeitos de rebanho (R), cor do animal (C), R x C, animal dentro de R x C como erro a, ano e estação da avaliação, espessura de pelame e idade do animal como covariável. As estimativas dos componentes de variância foram obtidas pelo método da máxima verossimilhança restrita livre de derivadas, utilizando-se um modelo que incluiu os efeitos fixos de grupo de contemporâneos (fazenda-ano-época), espessura do pelame e idade do animal como covariável e os efeitos aleatórios aditivos diretos e de ambiente permanente. Antes das análises, a variável NC foi transformada para log10 (n + 1) e EC para (x + 0,5)½, em que n é o número de carrapatos contados no animal e x, o escore (0 a 4). A incidência de carrapatos foi maior no verão e, quanto maior a espessura do pelame, maior o nível de infestação. As estimativas de herdabilidade e repetibilidade foram, respectivamente, 0,22 e 0,29 para NC e 0,15 e 0,21 para EC; a correlação genética entre NC e EC foi igual a 1,00. Os resultados sugerem que é possível obter progresso genético para resistência a carrapato pela seleção.
Resumo:
Foi utilizada uma análise de segregação com o uso da inferência Bayesiana para estimar componentes de variância e verificar a presença de genes de efeito principal (GEP) influenciando duas características de carcaça: gordura intramuscular (GIM), em %, e espessura de toucinho (ET), em mm; e uma de crescimento, ganho de peso (g/dia) dos 25 aos 90 kg de peso vivo (GP). Para este estudo, foram utilizadas informações de 1.257 animais provenientes de um delineamento de F2, obtidos do cruzamento de suínos machos Meishan e fêmeas Large White e Landrace. No melhoramento genético animal, os modelos poligênicos finitos (MPF) podem ser uma alternativa aos modelos poligênicos infinitesimais (MPI) para avaliação genética de características quantitativas usando pedigrees complexos. MPI, MPF e MPI combinado com MPF foram empiricamente testados para se estimar componentes de variâncias e número de genes no MPF. Para a estimação de médias marginais a posteriori de componentes de variância e de parâmetros, foi utilizada uma metodologia Bayesiana, por meio do uso da Cadeia de Markov, algoritmos de Monte Carlo (MCMC), via Amostrador de Gibbs e Reversible Jump Sampler (Metropolis-Hastings). em função dos resultados obtidos, pode-se evidenciar quatro GEP, sendo dois para GIM e dois para ET. Para ET, o GEP explicou a maior parte da variação genética, enquanto, para GIM, o GEP reduziu significativamente a variação poligênica. Para a variação do GP, não foi possível determinar a influência do GEP. As herdabilidades estimadas ajustando-se MPI para GIM, ET e GP foram de 0,37; 0,24 e 0,37, respectivamente. Estudos futuros com base neste experimento que usem marcadores moleculares para mapear os genes de efeito principal que afetem, principalmente GIM e ET, poderão lograr êxito.
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The objective of this work was to verify the application of cluster analysis to evaluate soil erosion risk for different soil classes, soil slopes and soil managements. The study was conducted in a 33 ha section of a large field located in Carmo do Rio Claro County, MG, Brazil. The field had been managed in a corn/bean rotation under conventional tillage and under coffee plantation for seven years, both under sprinkle irrigation. Soil samples were obtained at every 10 m at 0.20 m depth along a transect of 1050 m. Soil erosion risk (A), natural potential erosion (PN), and erosion expectation (EE) were determined and submitted to a cluster and principal component analysis. The application of clustering analysis showed high correlation between the clusters and soil types. With clustering analysis plus principal components analysis, it was possible to identify groups of high and low soil erosion expectation, showing that the areas with higher soil erosion expectation are correlated to the soil class, soil slope and soil management. Among the studied variables, the natural potential erosion (PN) showed to be the most important factor to identify different soil erosion groups. The cluster analysis showed that 98% of the variables were classified within each group, and that they should be managed differently due to the soil erosive potential of each group,.
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The objective of this work was to study the dimensional parameters of the drainage net using 12 third-order ramification hydrological watersheds: 4 watersheds per soil unit (LVA, RL and RQ). The soil distinction was realized using ''t'' test to verify the orthogonal contrast among three soil averages and the grouping analysis and mean components. The results showed that the multivariance analysis was not able to discriminate three soils using the dimensional analysis. The t test of this isolated variable allowed discriminating RQ soil from LVA and RL soil units; but it was not sensitive to discriminate the LVA soil and RL unit.
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT
Resumo:
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
Resumo:
Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS
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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)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS
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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)