Retrieval of leaf chlorophyll content in Gannan navel orange based on fusing hyperspectral vegetation indices using machine learning algorithms / Recuperação do teor de clorofila de folhas em laranja do umbigo Gannan com base na fusão de índices de vegetação hiperespectral usando algoritmos de inteligência artificial

ABSTRACT: Estimating leaf chlorophyll contents through leaf reflectance spectra is efficient and nondestructive. The literature base regarding optical indices (particularly chlorophyll indices) is wide ranging and extensive. However, it is without much consensus regarding robust indices for Gannan navel orange. To address this problem, this study investigated the performance of 19 published indices using RDS (raw data spectrum), FDS (first derivative data spectrum) and SDS (second derivative data spectrum) for the estimation of chlorophyll content in navel orange leaves. The single spectral index and combination of multiple spectral indices were compared for their accuracy in predicting chlorophyll a content (Chla), chlorophyll b content (Chlb) and total chlorophyll content (Chltot) content in navel orange leaves by using partial least square regression (PLSR), adaboost regression (AR), random forest regression (RFR), decision tree regression (DTR) and support vector machine regression (SVMR) models. Through the comparison of the above data in three datasets, the optimal modeling data set is RDS data, followed by FDS data, and the worst is SDS data. In modeling with multiple spectral indices, good results were obtained for Chla (NDVI750, NDVI800), Chlb (Datt, DD, Gitelson 2) and Chltot (Datt, DD, Gitelson2) by corresponding index combinations. Overall, we can find that the AR is also the best regression method judging by prediction performance from the results of single spectral index models and multiple spectral indices models. In comparison, result of multiple spectral indices models is better than single spectral index models in predicting Chla and Chltot content using FDS data and SDS data, respectively.

RESUMO: Estimar os teores de clorofila foliar através de espectros de refletância foliar é eficiente e não destrutivo, a base da literatura sobre índices ópticos (principalmente índices de clorofila) é ampla e extensa. No entanto, não há muito consenso sobre índices robustos para a laranja de Gannan. O estudo investigou o desempenho de 19 índices publicados usando RDS (espectro de dados brutos), FDS (espectro de dados de primeira derivada) e SDS (espectro de dados de segunda derivada) para a estimativa do teor de clorofila em folhas de laranja de umbigo. Os índices espectrais foram comparados quanto à sua precisão na previsão do teor de clorofila a (Chla), teor de clorofila b (Chlb) e teor de clorofila total (Chltot) em folhas de laranja de umbigo usando regressão dos mínimos quadrados parcial (PLSR), regressão adaboost (AR), modelos de regressão de floresta aleatória (RFR), regressão de árvore de decisão (DTR) e regressão de máquina de vetor de suporte (SVMR). Através da comparação dos dados acima em três conjuntos de dados, o conjunto de dados de modelagem ideal são os dados RDS, seguidos pelos dados FDS, e o pior são os dados SDS. Na modelagem com vários índices espectrais, bons resultados foram obtidos para Chla (NDVI750, NDVI800), Chlb (Datt, DD, Gitelson 2) e Chltot (Datt, DD, Gitelson2) por combinações de índices correspondentes. No geral, podemos descobrir que o AR também é o melhor método de regressão a julgar pelo desempenho de previsão dos resultados de modelos de índice espectral único e modelos de índices espectrais múltiplos. Em comparação, o resultado de modelos de índices espectrais múltiplos é melhor do que os modelos de índices espectrais únicos na previsão do conteúdo de Chla e Chltot usando dados FDS e dados SDS, respectivamente.

Evaluating tree survival and modeling initial growth for Atlantic Forest restoration / Avaliação da sobrevivência e modelagem do desenvolvimento inicial de árvores para restauração da Mata Atlântica

ABSTRACT: Ecological restoration has become an important complementary practice to protect natural resources and preserve biodiversity. However, native species may be used in restoration programs in ways that do not optimize their performance. This research evaluated the survival and to model the initial growth of 15 native tree species planted in "filling" and "diversity" lines in the post-planting phase of a restoration experiment in the subtropics of the Brazilian Atlantic Forest. We measured survival rate (%) one year after planting and collar diameter (mm), total height (m), crown projection area (m²) and crown volume (m³) in the first 48 months after planting. Growth modeling for each variable and species was based on the non-linear mathematical Logistic, Gompertz, and Chapman-Richards models. Model selection for each variable/species was supported by the Akaike Information Criterion, standard error of the estimate, and coefficient of determination. The highest survival rates were reported for Cordia americana, Gochnatia polymorpha, Inga uruguensis, Peltophorum dubium, Prunus sellowii e Zanthoxylum rhoifolium (91.7%) and for Solanum mauritianum (90.3%). The species with faster growth were, by increasing order, Mimosa scabrella, Trema micrantha, Solanum mauritianum and Croton urucurana. With a better understanding of the initial developmental potential of tree species, it is possible to increase the species and functional diversity of the filling group. There was no single model capable of describing the variables analyzed and different models were needed to describe different characteristics and species.

RESUMO: A restauração ecológica tornou-se uma importante atividade complementar para proteger os recursos naturais e conservar a biodiversidade. No entanto, as espécies nativas podem estar a ser utilizadas em programas de restauração de formas que não otimizam as suas características. O objetivo deste trabalho foi avaliar a sobrevivência e modelar o desenvolvimento inicial de 15 espécies arbóreas nativas plantadas em linhas de "preenchimento" e "diversidade" na fase de pós-plantio numa experiência de restauração nos subtrópicos da Mata Atlântica Brasileira. Avaliou-se a taxa de sobrevivência (%) um ano após o plantio e o diâmetro do colo (mm), a altura total (m), a área de projeção de copa (m²) e o volume de copa (m³) nos primeiros 48 meses após o plantio. A modelagem de crescimento para cada variável e espécie foi baseada nos modelos matemáticos não lineares: Logístico, Gompertz e Chapman-Richards. A seleção do modelo para cada variável/espécie teve como base o Critério de Informação de Akaike, erro padrão da estimativa e coeficiente de determinação. Os percentuais de sobrevivência mais altos foram para Cordia americana, Gochnatia polymorpha, Inga uruguensis, Peltophorum dubium, Prunus sellowii e Zanthoxylum rhoifolium (91,7%) e para Solanum mauritianum (90,3%). As espécies de crescimento mais rápido, por ordem crescente, foram: Mimosa scabrella, Trema micrantha, Solanum mauritianum e Croton urucurana. Com o conhecimento do potencial de desenvolvimento inicial das espécies, é possível aumentar a diversidade de espécies e funcional do grupo de preenchimento. Não houve um modelo único capaz de descrever todas as variáveis de desenvolvimento analisadas. Foram necessários diferentes modelos para descrever as diferentes características e as diferentes espécies.

Evaluation of the thermoregulatory response of goats naturally exposed to the tropical climate using longitudinal data / Avaliação da resposta termorregulatória de cabras expostas naturalmente ao clima tropical a partir do uso de dados longitudinais

Rectal temperature (RT), heart rate (HR), and respiratory rate (RR), determined as repeated measurements over time in female goats, were used to identify covariance matrices that best fit the data for residual modeling on these three traits. Then, based on this result, the goats' responses to heat were evaluated. Five matrices were found with convergence for the three traits. The Heterogeneous Compound Symmetry matrix showed a good fit for modeling the residual associated with RT, whereas the Heterogeneous Autoregressive matrix had a better fit for RR and HR, according to the Akaike Information Criteria (AIC), corrected AIC (AICc), and Schwarz Bayesian Information Criterion (BIC) used. After adjusting the residual data for these three traits, a mixed-model analysis was used to evaluate collection period (3), physiological stage (3), and animal age (3) as fixed effects. Residual modeling interfered differently with the p-value associated with the fixed effects studied. Collection period and interactions did not influence the variation in RT (P>0.761), which was within the standard range for goats in the tropics, while the physiological stage of the goats affected it (P<0.05). Rectal temperature, HR, and RR tend to show covariance structures that can be modeled using specific residual covariance matrices, that is, the heterogeneous compound symmetry matrix best suits RT data, whereas the heterogeneous autoregressive matrix is better suited for HR and RR, which are usually correlated. The goats of the evaluated breed maintain RT within the range of variation displayed by breeds adapted to a hot environment, regardless of their physiological condition. Variations occur in RR and HR, without, however, exceeding the normal range for goats. Pregnancy causes goats to raise their RR in the rainy season of the year in the region in order to maintain RT within the normal range for the species.(AU)

Utilizou-se a Temperatura retal (TR), Frequências cardíaca (FC) e respiratória (FR) aferidas como medidas repetidas no tempo em fêmeas caprinas, objetivando-se identificar matrizes de estruturas de covariância que melhor se ajustou aos dados para modelagem do resíduo nessas três características e, em seguida, avaliou-se a respostas de cabras ao calor, com base nesse resultado. Constatou-se cinco matrizes com convergência nas três características. A Simétrica composta heterogênea ajustou-se bem para modelagem do resíduo associado a TR, enquanto a Autorregressiva heterogênea ajustou-se melhor para a FR e FC, de acordo com os critérios de informação de Akaike (AIC), Akaike corrigido (AICc) e o Bayesiano de Schwarz (BIC) utilizados. Com o resíduos de dados dessas três características ajustados, utilizou-se uma análise com modelos mistos para avaliar a Época de coleta (3), Estado fisiológico (3) e Idade do animal (3) foram como efeitos fixos. Constatou-se que a modelagem do resíduo interferiu de modo diferenciado no p valor associado aos efeitos fixos estudados. A época da coleta e interações não influenciaram a variação da TR (P>0,761), que oscilou dentro da faixa padrão para caprinos nos trópicos, mas o Estágio fisiológico da cabra sim (P<0,05). A Temperatura retal e as Frequências cardíaca e respiratória tendem a apresentar estruturas de covariâncias modeláveis com utilização de matrizes de covariâncias residuais especificas, ou seja, a matriz Simétrica composta heterogênea mais adequada para dados da Temperatura retal, enquanto a Autorregressiva heterogênea para as Frequências cardíaca e respiratória, geralmente correlacionas. As cabras da raça avaliadas mantêm a temperatura retal dentro da amplitude de variação apresentada por raças adaptadas a ambiente quente. Isso ocorre independente da condição fisiológica que se encontra, mas com ocorrência de variação na frequência respiratória e cardíaca, não excedendo, no entanto, a faixa normal para caprinos. A gestação condiciona a cabra a elevar a FR na época chuvosa do ano na região para manter a TR na faixa de amplitude normal para caprinos.(AU)

Analysis of the toxicological and pharmacokinetic profile of Kaempferol-3-O-ß-D-(6"-E-p-coumaryl) glucopyranoside - Tiliroside: in silico, in vitro and ex vivo assay / Análise do perfil toxicológico e farmacocinético de Kaempferol-3-O-ß-D- (6 "-E-p-cumaril) glucopiranosídeo - Tilirosídeo: ensaio in silico, in vitro e ex vivo

Abstract Tiliroside is a glycosidic flavonoid present in many plants species including Helicteres velutina K. Schum (Malvaceae sensu lato), commonly known in Brazil as "pitó". This molecule has been shown to have many biological activities, however no study has been carried out to investigate the toxicity of this substance. The present work aimed to evaluate the possible cellular toxicity in silico, in vitro and ex-vivo of the kaempferol-3-O-β-D-(6"-E-p-coumaroyl) glucopyranoside (tiliroside), through chemical structure analysis, toxicity assessment and predictive bioactive properties, using human samples for in vitro and ex-vivo tests. The in silico analysis suggests that tiliroside exhibited great absorption index when penetrating biological membranes. In addition, it also displayed considerable potential for cellular protection against free radicals, and anticarcinogenic, antioxidant, antineoplastic, anti-inflammatory, anti-hemorrhagic and antithrombotic activities. The assessment of the hemolytic and genotoxic effects of tiliroside showed low hemolysis rates in red blood cells and absence of cellular toxicity in the oral mucosa cells. The data obtained indicate that this molecule could be a promising therapeutic approach as a possible new drug with biotechnological potential.

Resumo O tilirosídeo é um flavonóide glicosídico presente em muitas espécies de plantas, incluindo Helicteres velutina K. Schum (Malvaceae sensu lato), conhecida no Brasil como "pitó". Esta molécula mostrou ter muitas atividades biológicas, porém nenhum estudo foi realizado para investigar a toxicidade dessa substância. O presente trabalho teve como objetivo avaliar a possível toxicidade celular in silico, in vitro e ex-vivo do kaempferol-3-O-β-D- (6 "-Ep-coumaroil) glucopiranosídeo (tilirosídeo), por meio de análises de estrutura química, toxicidade avaliação e propriedades bioativas preditivas, utilizando amostras humanas para testes in vitro e ex-vivo. A análise in silico sugere que o tilirosídeo exibe bom índice de absorção para penetrar nas membranas biológicas. Além disso, apresentou considerável potencial de proteção celular contra os radicais livres e com atividades anticarcinogênica, antioxidante, antineoplásica, antiinflamatória, anti-hemorrágica e antitrombótica. A avaliação dos efeitos hemolíticos e genotóxicos do tilirosídeo mostrou baixas taxas de hemólise nas hemácias e ausência de toxicidade em células da mucosa oral. Os dados obtidos indicam que esta molécula pode possuir uma abordagem terapêutica promissora como uma possível nova droga com potencial biotecnológico.

Retrieval of leaf chlorophyll content in Gannan navel orange based on fusing hyperspectral vegetation indices using machine learning algorithms / Recuperação do teor de clorofila de folhas em laranja do umbigo Gannan com base na fusão de índices de vegetação hiperespectral usando algoritmos de inteligência artificial

Estimating leaf chlorophyll contents through leaf reflectance spectra is efficient and nondestructive. The literature base regarding optical indices (particularly chlorophyll indices) is wide ranging and extensive. However, it is without much consensus regarding robust indices for Gannan navel orange. To address this problem, this study investigated the performance of 19 published indices using RDS (raw data spectrum), FDS (first derivative data spectrum) and SDS (second derivative data spectrum) for the estimation of chlorophyll content in navel orange leaves. The single spectral index and combination of multiple spectral indices were compared for their accuracy in predicting chlorophyll a content (Chla), chlorophyll b content (Chlb) and total chlorophyll content (Chltot) content in navel orange leaves by using partial least square regression (PLSR), adaboost regression (AR), random forest regression (RFR), decision tree regression (DTR) and support vector machine regression (SVMR) models. Through the comparison of the above data in three datasets, the optimal modeling data set is RDS data, followed by FDS data, and the worst is SDS data. In modeling with multiple spectral indices, good results were obtained for Chla (NDVI750, NDVI800), Chlb (Datt, DD, Gitelson 2) and Chltot (Datt, DD, Gitelson2) by corresponding index combinations. Overall, we can find that the AR is also the best regression method judging by prediction performance from the results of single spectral index models and multiple spectral indices models. In comparison, result of multiple spectral indices models is better than single spectral index models in predicting Chla and Chltot content using FDS data and SDS data, respectively.

Estimar os teores de clorofila foliar através de espectros de refletância foliar é eficiente e não destrutivo, a base da literatura sobre índices ópticos (principalmente índices de clorofila) é ampla e extensa. No entanto, não há muito consenso sobre índices robustos para a laranja de Gannan. O estudo investigou o desempenho de 19 índices publicados usando RDS (espectro de dados brutos), FDS (espectro de dados de primeira derivada) e SDS (espectro de dados de segunda derivada) para a estimativa do teor de clorofila em folhas de laranja de umbigo. Os índices espectrais foram comparados quanto à sua precisão na previsão do teor de clorofila a (Chla), teor de clorofila b (Chlb) e teor de clorofila total (Chltot) em folhas de laranja de umbigo usando regressão dos mínimos quadrados parcial (PLSR), regressão adaboost (AR), modelos de regressão de floresta aleatória (RFR), regressão de árvore de decisão (DTR) e regressão de máquina de vetor de suporte (SVMR). Através da comparação dos dados acima em três conjuntos de dados, o conjunto de dados de modelagem ideal são os dados RDS, seguidos pelos dados FDS, e o pior são os dados SDS. Na modelagem com vários índices espectrais, bons resultados foram obtidos para Chla (NDVI750, NDVI800), Chlb (Datt, DD, Gitelson 2) e Chltot (Datt, DD, Gitelson2) por combinações de índices correspondentes. No geral, podemos descobrir que o AR também é o melhor método de regressão a julgar pelo desempenho de previsão dos resultados de modelos de índice espectral único e modelos de índices espectrais múltiplos. Em comparação, o resultado de modelos de índices espectrais múltiplos é melhor do que os modelos de índices espectrais únicos na previsão do conteúdo de Chla e Chltot usando dados FDS e dados SDS, respectivamente.

Prevalence of gastrointestinal parasitic infection in cows and buffaloes in Lower Dir, Khyber Pakhtunkhwa, Pakistan

Abstract Gastrointestinal (GI) Parasitic infection is a hot issue for cattle management. There is variation of GI parasites effects in sex, age of cattle, drinking water condition, nutrition, and severity of infection. Studies on prevalence of GI parasites among cattle population in Dir Lower are lacking. A total of 40 farms were selected randomly in six tehsil namely Tehsil Adenzai, Tehsil Timergara, Tehsil Balambat, Tehsil Munda ,Tehsil Lalqala, Tehsil Khall. Freshly cattle fecal samples were collected randomly from the selected farms during March 2018 till December 2018. Out of 314 buffaloes and cattle examined 58.59% (184/314) were positive for eggs, cyst/oocyst of one or more species of GI Parasites. The prevalence of parasitic infection was higher in Buffaloes 63.55% (75/118) as compared to Cow 55.61% (109/196) but the difference was not significant (p>0.05) Entamoeba,spp, Moniezia spp, Haemonchus spp and Coccidian spp were found in this study. The non-treated animals indicated the highest percentage of infection in cow 57.71% (101/175) and buffalo 68.13% (62/91).GI parasite prevalence in female animal were higher female cow 62.58% (87/139) and female buffalo 77.33% (58/75) as compared to male. But the difference is non-significant (p> 0.05) Yearling calves had the lower rate of GI parasitic infection than adults. Future investigations are necessary to evaluate the economic loss due to GI parasites in cattles.

Resumo A infecção gastrointestinal (GI) parasitária é um assunto importante para o manejo do gado. Existem variações nos efeitos dos parasitas GI quanto a sexo, idade do gado, condição da água potável, nutrição e gravidade da infecção. Faltam estudos sobre a prevalência de parasitas GI entre a população de gado em Lower Dir. Um total de 40 fazendas foi selecionado aleatoriamente em seis tehsil, nomeadamente Tehsil Adenzai, Tehsil Timergara, Tehsil Balambat, Tehsil Munda, Tehsil Lalqala, Tehsil Khall. Amostras fecais de gado fresco foram coletadas aleatoriamente das fazendas selecionadas de março de 2018 até dezembro de 2018. Dos 314 búfalos e bovinos examinados, 58,59% (184/314) foram positivos para ovos, cisto/oocisto de uma ou mais espécies de parasitas GI. A prevalência de infecção parasitária foi maior em Buffaloes 63,55% (75/118) em comparação com vaca 55,61% (109/196), mas a diferença não foi significativa (p > 0,05). Entamoeba spp, Moniezia spp, Haemonchus spp e Coccidian spp foram encontrados neste estudo. Os animais não tratados indicaram a maior porcentagem de infecção em vacas 57,71% (101/175) e búfalos 68,13% (62/91). A prevalência do parasita GI em fêmeas foi maior em vacas fêmeas 62,58% (87/139) e búfalas 77,33% (58/75) em comparação ao masculino. Mas a diferença não é significativa (p > 0,05). A modelagem linear geral mostrou que o tratamento do animal estava significativamente relacionado com a prevalência de parasitas GI. Bezerros de um ano tiveram a maior taxa de infecção parasitária gastrointestinal. Futuras investigações são necessárias para avaliar a perda econômica devido aos parasitas GI em bovinos.

Prevalence of gastrointestinal parasitic infection in cows and buffaloes in Lower Dir, Khyber Pakhtunkhwa, Pakistan / Prevalência de infecções parasitárias gastrointestinais em vacas e búfalos em Lower Dir, Khyber Pakhtunkhwa, Paquistão

Gastrointestinal (GI) Parasitic infection is a hot issue for cattle management. There is variation of GI parasites effects in sex, age of cattle, drinking water condition, nutrition, and severity of infection. Studies on prevalence of GI parasites among cattle population in Dir Lower are lacking. A total of 40 farms were selected randomly in six tehsil namely Tehsil Adenzai, Tehsil Timergara, Tehsil Balambat, Tehsil Munda ,Tehsil Lalqala, Tehsil Khall. Freshly cattle fecal samples were collected randomly from the selected farms during March 2018 till December 2018. Out of 314 buffaloes and cattle examined 58.59% (184/314) were positive for eggs, cyst/oocyst of one or more species of GI Parasites. The prevalence of parasitic infection was higher in Buffaloes 63.55% (75/118) as compared to Cow 55.61% (109/196) but the difference was not significant (p>0.05) Entamoeba,spp, Moniezia spp, Haemonchus spp and Coccidian spp were found in this study. The non-treated animals indicated the highest percentage of infection in cow 57.71% (101/175) and buffalo 68.13% (62/91).GI parasite prevalence in female animal were higher female cow 62.58% (87/139) and female buffalo 77.33% (58/75) as compared to male. But the difference is non-significant (p> 0.05) Yearling calves had the lower rate of GI parasitic infection than adults. Future investigations are necessary to evaluate the economic loss due to GI parasites in cattle's.

A infecção gastrointestinal (GI) parasitária é um assunto importante para o manejo do gado. Existem variações nos efeitos dos parasitas GI quanto a sexo, idade do gado, condição da água potável, nutrição e gravidade da infecção. Faltam estudos sobre a prevalência de parasitas GI entre a população de gado em Lower Dir. Um total de 40 fazendas foi selecionado aleatoriamente em seis tehsil, nomeadamente Tehsil Adenzai, Tehsil Timergara, Tehsil Balambat, Tehsil Munda, Tehsil Lalqala, Tehsil Khall. Amostras fecais de gado fresco foram coletadas aleatoriamente das fazendas selecionadas de março de 2018 até dezembro de 2018. Dos 314 búfalos e bovinos examinados, 58,59% (184/314) foram positivos para ovos, cisto/oocisto de uma ou mais espécies de parasitas GI. A prevalência de infecção parasitária foi maior em Buffaloes 63,55% (75/118) em comparação com vaca 55,61% (109/196), mas a diferença não foi significativa (p > 0,05). Entamoeba spp, Moniezia spp, Haemonchus spp e Coccidian spp foram encontrados neste estudo. Os animais não tratados indicaram a maior porcentagem de infecção em vacas 57,71% (101/175) e búfalos 68,13% (62/91). A prevalência do parasita GI em fêmeas foi maior em vacas fêmeas 62,58% (87/139) e búfalas 77,33% (58/75) em comparação ao masculino. Mas a diferença não é significativa (p > 0,05). A modelagem linear geral mostrou que o tratamento do animal estava significativamente relacionado com a prevalência de parasitas GI. Bezerros de um ano tiveram a maior taxa de infecção parasitária gastrointestinal. Futuras investigações são necessárias para avaliar a perda econômica devido aos parasitas GI em bovinos.

Regional climate modeling in the Amazon basin to evaluate fire risk / Modelagem climática regional na bacia Amazônica para avaliação do risco de fogo

Studies regarding deforestation, the hydrological cycle, climate change and fire weather can benefit from the detailed simulations provided by regional climate models (RCM). While much attention has been given to fire activity in the Amazon, few studies have used RCM runs to assess fire risk and variables associated to fire occurrence. We evaluated precipitation, temperature and a fire risk index from the ensemble of Eta model simulations coupled with three different global climate models for the Amazon basin. The RCM runs were compared to reanalysis data for the dry season from 1979 to 2005. The maximum and 2-m temperature fields were underestimated over the entire region, but showed a statistically significant spatial correlation with the reference data. Precipitation was overestimated over the Amazon, in accordance with the major sources of moisture analyzed. The Keetch-Byram drought index (KBDI) was not significantly affected by the bias found in temperature and precipitation, and the ensemble improved relative to the individual member simulations. KBDI estimations performed better with the ensemble of the three evaluated members, however the Eta model showed some limitations. The validation of modeled fire risk could benefit from the use of satellite hotspot data. Furthermore, the KBDI can also be used in the assessment of how climate change interacts with fire activity in the Amazon region.(AU)

Estudos sobre desmatamento, ciclo hidrológico, mudanças climáticas e fogo podem se beneficiar de simulações mais detalhadas provenientes de modelos climáticos regionais (RCM). Apesar de que a atividade do fogo na Amazônia tenha recebido grande atenção, poucos estudos usaram simulações de RCM para avaliar o risco de fogo e variáveis associadas às condições climáticas favoráveis à ocorrência de fogo. Aqui avaliamos precipitação, temperatura e um índice de risco de fogo do conjunto de simulações do modelo Eta forçado para três modelos climáticos globais diferentes para a bacia Amazônica. As simulações de RCM foram comparadas com dados de reanálise para a estação seca de 1979 a 2005. Os campos de temperatura máxima e de 2 m foram subestimados em toda a região, porém mostraram uma correlação espacial estatisticamente significativa com os dados de referência. A precipitação foi superestimada para toda a Amazônia, em acordo com as principais fontes de umidade analisadas. O índice de seca de Keetch-Byram (KBDI) não foi significativamente afetado pelo viés observado na temperatura e na precipitação, e o conjunto apresentou resultados melhores em comparação com as simulações dos membros individuais. As simulações de KBDI tiveram melhor resultado com o conjunto das três variáveis avaliadas, porém o modelo Eta mostrou algumas limitações. A validação dos modelos de risco de fogo poderia se beneficiar do uso de dados de hotspot satelitais. Além disso, o KBDI pode ser usado na avaliação de como as mudanças climáticas interagem com o fogo na região amazônica.(AU)

Phylogenetic classification of feline immunodeficiency virus

Background: The feline immunodeficiency virus (FIV) is responsible for a retroviral disease that affects domestic and wild cats worldwide, causing Feline Acquired Immunodeficiency Syndrome (FAIDS). FIV is a lentivirus from the family Retroviridae and its genome has 3 main structural genes: gag, pol and env. Phylogenetic studies have classified FIV into 7 subtypes according to the diversity among strains from the World, mainly in the env gene. Epidemiological analyses have demonstrated the high predominance of FIV-A and FIV-B. This in silico study aimed to perform a phylogenetic analysis to study FIV diversity worldwide. Materials, Methods & Results: A total of 60 whole genome sequences (WGS) and 122 FIV env gene sequences were included in 2 datasets, which were aligned using MAFFT version 7. Recombination among genomes and/or env genes was analyzed with RDP5 software. Phylogenetic analyses with both datasets were performed, after removing the recombinant sequences, by the W-IQ-TREE and constructed and edited by the FigTree. A total of 12 recombination events involving 19 WGS were detected. In addition, 27 recombination events involving 49 sequences were observed in the env gene. A high rate of recombinants was observed inter-subtypes (A/B and B/D) and intra-subtypes (A/A). All recombinants were removed from the subsequent phylogenetic analyses. Phylogenies demonstrated 6 distinct main clades, 5 from domestic cats (A, B, C, E, U) and 1 from wild cat sequences (W) in the WGS, as well as in the specific env gene analyses. Most clustered with subtype B sequences. In the WGS analysis, clade B had a prevalence of 65.9% Brazilian sequences (27/41) and 2.4% Japanese sequences (1/41). In the env gene analyses, clade B showed a prevalence of 43.8% of Brazilian sequences (32/73) and 20.5% of USA sequences (15/73). The results of both analyses also confirm the FIV-wide geographical distribution around the world. In the phylogenetic analyses carried out with WGS, sequences from China (1/41; 2.4%), Colombia (1/41; 2.4%) and the USA (1/41; 2.4%) were identified in clade A; sequence from Canada in clade C (1/41; 2.4%); sequence from Botswana belonged to clade E (1/41; 2.4%); sequences from Brazil clustered into clade U (2/41; 5% - data not yet published); and sequences belonging to the clade W were from Canada (1/41; 2.4%) and the USA (5/41; 12.3%). Specific env gene phylogenetic analyses showed sequences from Colombia (1/73; 1.4%), France (2/73; 2.7%), the Netherlands (3/73; 4.1%), Switzerland (2/73; 2.7%), USA (6/73; 8.3%), belonging to clade A; sequence from Canada belonging to clade C (1/73; 1.4%); sequences from Brazil belonging to clade U (2/73; 5% - data not yet published); and sequences belonging to clade W from the USA (6/73; 8.3%). Discussion: The results presented here demonstrate that FIV has a rapid viral evolution due to recombination and mutation events, more specifically in the env gene, which is highly variable. Currently, this retrovirus is classified into 7 subtypes (A, B, C, D, E, F and U-NZenv) according to their high genomic diversity. It also highlighted the importance of in silico sequence and phylogeny studies to demonstrate evolutionary processes. This was the first study to address the WGS FIV diversity with a phylogenetic approach.

Current understanding of an Emerging Coronavirus using in silico approach: Severe Acute Respiratory Syndrome-Coronavirus-2 (SARS-CoV-2) / Compreensão atual de um coronavírus emergente usando abordagem in silico: síndrome respiratória aguda grave - coronavírus-2 (SARS-CoV-2)

Abstract Novel coronavirus (nCoV) namely "SARS-CoV-2" is being found responsible for current PANDEMIC commenced from Wuhan (China) since December 2019 and has been described with epidemiological linkage to China in about 221 countries and territories until now. In this study we have characterized the genetic lineage of SARS-CoV-2 and report the recombination within the genus and subgenus of coronaviruses. Phylogenetic relationship of thirty nine coronaviruses belonging to its four genera and five subgenera was analyzed by using the Neighbor-joining method using MEGA 6.0. Phylogenetic trees of full length genome, various proteins (spike, envelope, membrane and nucleocapsid) nucleotide sequences were constructed separately. Putative recombination was probed via RDP4. Our analysis describes that the "SARS-CoV-2" although shows great similarity to Bat-SARS-CoVs sequences through whole genome (giving sequence similarity 89%), exhibits conflicting grouping with the Bat-SARS-like coronavirus sequences (MG772933 and MG772934). Furthermore, seven recombination events were observed in SARS-CoV-2 (NC_045512) by RDP4. But not a single recombination event fulfills the high level of certainty. Recombination mostly housed in spike protein genes than rest of the genome indicating breakpoint cluster arises beyond the 95% and 99% breakpoint density intervals. Genetic similarity levels observed among "SARS-CoV-2" and Bat-SARS-CoVs advocated that the latter did not exhibit the specific variant that cause outbreak in humans, proposing a suggestion that "SARS-CoV-2" has originated possibly from bats. These genomic features and their probable association with virus characteristics along with virulence in humans require further consideration.

Resumo O novo coronavírus (nCoV), nomeadamente "SARS-CoV-2", foi considerado responsável pela pandemia atual iniciada em Wuhan (China) desde dezembro de 2019 e foi descrito com ligação epidemiológica à China em cerca de 221 países e territórios até agora. Neste estudo, caracterizamos a linhagem genética do SARS-CoV-2 e relatamos a recombinação dentro do gênero e subgênero dos coronavírus. A relação filogenética de 39 coronavírus pertencentes a seus quatro gêneros e cinco subgêneros foi analisada usando o método de Neighbour-joining usando MEGA 6.0. Árvores filogenéticas do genoma de comprimento total, várias proteínas (espícula, envelope, membrana e nucleocapsídeo), sequências de nucleotídeos foram construídas separadamente. A recombinação putativa foi testada via RDP4. Nossa análise descreve que o "SARS-CoV-2", embora mostre grande semelhança com as sequências de Bat-SARS-CoVs em todo o genoma (dando semelhança de sequência de 89%), exibe agrupamento conflitante com as sequências de coronavírus do tipo Bat-SARS (MG772933 e MG772934) Além disso, sete eventos de recombinação foram observados em SARS-CoV-2 (NC045512) por RDP4. Mas nem um único evento de recombinação preenche o alto nível de certeza. A recombinação está alojada mais em genes de proteína de pico, principalmente, do que no resto do genoma, indicando que o cluster de ponto de interrupção surge além dos intervalos de densidade de ponto de interrupção de 95% e 99%. Os níveis de similaridade genética observados entre "SARS-CoV-2" e Bat-SARS-CoVs defendem que o último não exibe a variante específica que causa surto em humanos, sugerindo que "SARS-CoV-2" tenha se originado possivelmente de morcegos. Essas características genômicas e sua provável associação com as características do vírus, juntamente com a virulência em humanos, requerem uma consideração mais aprofundada.

pedSimulate ­ An R package for simulating pedigree, genetic merit, phenotype, and genotype data

This study aimed to introduce R package pedSimulate, which was built to simulate pedigree, genetic merit, phenotype, and genotype data. These are amongst the most important data types that animal breeders and quantitative geneticists deal with. Twenty pedigrees with ten generations were simulated applying different combinations of three parameters: genetic variance (10 vs. 20), proportion of males selected (10 vs. 20%), and the pattern for selecting females (random, positively, or negatively based on own phenotype or parent average). Males were selected positively based on parent average. Consequently, assortative mating was applied to the pedigrees in which females were positively selected based on their own phenotype or parent average. Disassortative mating was applied to the pedigrees in which females were selected negatively based on phenotype or parent averages. Genetic gain and response to selection over generations were positive for all the pedigrees due to high selection intensity on males, mating each male with multiple females, and moderate to high heritability (0.25 and 0.40 for genetic variances 10 and 20, and the residual variance of 30). Genetic variance showed a slightly increasing trend over generations by assortative mating and lower selection intensity on males. Selection intensity on females was the same in all the pedigrees. This study provided examples of how R package pedSimulate can be adopted for pedigree, genetic merit, phenotype, and genotype data simulation in animal breeding studies. By using different functions and combining different parameters for their arguments, many scenarios can be simulated by R package pedSimulate.(AU)

Biomass and vegetation index by remote sensing in different caatinga forest areas / Relação entre biomassa e índices de vegetação por sensoriamento remoto em diferentes áreas de florestas de caatinga

Continued unsustainable exploitation of natural resources promotes environmental degradation and threatens the preservation of dry forests around the world. This situation exposes the fragility and the necessity to study landscape transformations. In addition, it is necessary to consider the biomass quantity and to establish strategies to monitor natural and anthropic disturbances. Thus, this research analyzed the relationship between vegetation index and the estimated biomass using allometric equations in different Brazilian caatinga forest areas from satellite images. This procedure is performed by estimating the biomass from 9 dry tropical forest fragments using allometric equations. Area delimitations were obtained from the Embrapa collection of dendrometric data collected in the period between 2011 and 2012. Spectral variables were obtained from the orthorectified images of the RapidEye satellite. The aboveground biomass ranged from 6.88 to 123.82 Mg.ha-1. SAVI values were L = 1 and L = 0.5, while NDVI and EVI ranged from 0.1835 to 0.4294, 0.2197 to 0.5019, 0.3622 to 0.7584, and 0.0987 to 0.3169, respectively. Relationships among the estimated biomass and the vegetation indexes were moderate, with correlation coefficients (Rs) varying between 0.64 and 0.58. The best adjusted equation was the SAVI equation, for which the coefficient of determination was R² = 0.50, R2aj = 0.49, RMSE = 17.18 Mg.ha-1 and mean absolute error of prediction (MAE) = 14.07 Mg.ha-1, confirming the importance of the Savi index in estimating the caatinga aboveground biomass.

A exploração contínua e insustentável dos recursos naturais promove a degradação ambiental e ameaça a conservação das florestas secas no mundo. Essa situação expõe a fragilidade e a necessidade de estudar as transformações da paisagem. É necessário considerar o quantitativo de biomassa e o estabelecimento de estratégias para monitorar distúrbios naturais e antrópicos. Assim, este trabalho teve como objetivo analisar a relação entre o índice de vegetação e a biomassa estimada por meio de equações alométricas em diferentes áreas da caatinga brasileira a partir de imagens de satélite. Este procedimento é realizado estimando-se a biomassa de nove fragmentos de floresta tropical seca com o uso em equações alométricas. As delimitações das áreas foram obtidas da coleção da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, a partir dos dados dendrométricos coletados no período entre 2011 e 2012. As variáveis espectrais foram obtidas a partir das imagens ortorretificadas do satélite RapidEye. A biomassa acima do solo variou de 6,88 a 123,82 Mg.ha-1. Os valores de SAVI para os coeficientes L = 1 e L = 0,5, NDVI e EVI variaram de 0,1835 a 0,4294, 0,2197 a 0,5019, 0,3622 a 0,7584 e 0,0987 a 0,3169, respectivamente. As relações entre a biomassa estimada e os índices de vegetação foram moderadas, com coeficiente de correlação (rs) variando entre 0,64 e 0,58. A equação mais bem ajustada foi a Equação do SAVI, com coeficiente de determinação foi R² = 0,50, R2aj = 0.49, RMSE = 17.18 Mg.ha-1 e erro médio absoluto de predição (MAE) = 14.07 Mg.ha-1, confirmando a importância do índice SAVI na estimativa da biomassa aérea da Caatinga.

Bayesian modeling of the coffee tree growth curve / Modelagem bayesiana da curva de crescimento do cafeeiro

When modeling growth curves, it should be considered that longitudinal data may show residual autocorrelation, and, if this characteristic is not considered, the results and inferences may be compromised. The Bayesian approach, which considers priori information about studied phenomenon has been shown to be efficient in estimating parameters. However, as it is generally not possible to obtain marginal distributions analytically, it is necessary to use some method, such as the weighted resampling method, to generate samples of these distributions and thus obtain an approximation. Among the advantages of this method, stand out the generation of independent samples and the fact that it is not necessary to evaluate convergence. In this context, the objective of this work research was: to present the Bayesian nonlinear modeling of the coffee tree height growth, irrigated and non-irrigated (NI), considering the residual autocorrelation and the nonlinear Logistic, Brody, von Bertalanffy and Richard models. Among the results, it was found that, for NI plants, the Deviance Information Criterion (DIC) and the Criterion of density Predictive Ordered (CPO), indicated that, among the evaluated models, the Logistic model is the one that best describes the height growth of the coffee tree over time. For irrigated plants, these same criteria indicated the Brody model. Thus, the growth of the non-irrigated and irrigated coffee tree followed different growth patterns, the height of the non-irrigated coffee tree showed sigmoidal growth with maximum growth rate at 726 days after planting and the irrigated coffee tree starts its development with high growth rates that gradually decrease over time.

Na modelagem de curvas de crescimento deve-se considerar que dados longitudinais podem apresentar autocorrelação residual, sendo que, se tal característica não é considerada, os resultados e inferências podem ser comprometidos. A abordagem bayesiana, que considera informações à priori sobre o fenômeno em estudo tem se mostrado eficiente na estimação de parâmetros. No entanto, como geralmente não é possível obter as distribuições marginais de forma analítica, faz-se necessário a utilização de algum método, como o método de reamostragem ponderada, para gerar amostras dessas distribuições e assim obter uma aproximação para as mesmas. Dentre as vantagens desse método, destaca-se a geração de amostras independentes e o fato de não ser necessário avaliar convergência. Diante desse contexto, o objetivo deste trabalho foi apresentar a modelagem não linear bayesiana do crescimento em altura de plantas do cafeeiro, irrigadas e não irrigadas (NI), considerando a autocorrelação residual e os modelos não lineares Logístico, Brody, von Bertalanffy e Richards. Em vista dos resultados, verificou-se que, para as plantas NI, o DIC e CPOc, indicaram que, dentre os modelos avaliados, o modelo Logístico é o que melhor descreve o crescimento em altura do cafeeiro ao longo do tempo. E, para as plantas irrigadas, esses mesmos critérios indicaram o modelo Brody. Assim, o crescimento da planta do cafeeiro não irrigado e irrigado seguiram padrões de crescimento distintos, a altura do cafeeiro não irrigado apresentou crescimento sigmoidal com taxa máxima de crescimento aos 726 dias após o plantio, já o cafeeiro irrigado inicia seu desenvolvimento com altas taxas de crescimento que vão diminuindo aos poucos com o tempo.

Effects of solar tunnel drying, shade drying and microwave drying methods on the drying kinetics of strawberry (Fragaria ananassa) / Efeitos dos métodos de secagem em túnel solar, secagem à sombra e secagem por microondas na cinética de secagem de morango (Fragaria ananassa)

Whole and halved strawberries were dried by using three methods, which were solar tunnel drying, shade drying, and microwave drying (180W, 540W, and 900W) to determine drying characteristic and modelling. The researchers measured solar irradiation at ambient and drying air temperatures and air velocity at specific intervals in various parts of the dryer. How microwave drying (180, 540, and 900 W) affected the drying time and drying ratio of the whole and halved strawberry samples was investigated. In addition, the data on the drying process were applied to 5 different mathematical models, which were Weibull distribution, Midilli et al., Jena and Das and Aghbashlo et al. Equation Models. The researchers compared the performance levels of the models according to correlation coefficient (R2), chi-square value (χ2), besides the root mean square error (RMSE) between moisture ratios that were observed and predicted. Furthermore, the Weibull Distribution and Midilli et al. models were found to reveal the ratio of drying in a satisfactory way for all the methods of drying.(AU)

Morangos inteiros e cortados ao meio foram secos usando três métodos, que foram secagem em túnel solar, secagem à sombra e secagem por micro-ondas (180W, 540W e 900W) para determinar a característica de secagem e modelagem. Os pesquisadores mediram a irradiação solar nas temperaturas ambiente e de secagem do ar e a velocidade do ar em intervalos específicos em várias partes do secador. Como a secagem por micro-ondas (180, 540 e 900 W) afetou o tempo de secagem e a proporção de secagem das amostras inteiras e cortadas de morango foi investigado. Além disso, os dados do processo de secagem foram aplicados a 5 modelos matemáticos diferentes, que foram a distribuição de Weibull, Midilli et al., Jena e Das e Aghbashlo et al. Modelos de equação. Os pesquisadores compararam os níveis de desempenho dos modelos de acordo com o coeficiente de correlação (R2), valor do qui-quadrado (χ2), além da raiz do erro quadrático médio (RMSE) entre as razões de umidade observadas e previstas. Além disso, a Distribuição Weibull e Midilli et al. os modelos revelaram a proporção de secagem de forma satisfatória para todos os métodos de secagem.(AU)

Statistical modeling for analyzing grain yield of durum wheat under rainfed conditions in Azad Jammu Kashmir, Pakistan / Modelagem estatística para analisar o rendimento de grãos de trigo durum sob condições de chuva em Azad Jammu Kashmir, Paquistão

One of the most important traits that plant breeders aim to improve is grain yield which is a highly quantitative trait controlled by various agro-morphological traits. Twelve morphological traits such as Germination Percentage, Days to Spike Emergence, Plant Height, Spike Length, Awn Length, Tillers/Plant, Leaf Angle, Seeds/Spike, Plant Thickness, 1000-Grain Weight, Harvest Index and Days to Maturity have been considered as independent factors. Correlation, regression, and principal component analysis (PCA) are used to identify the different durum wheat traits, which significantly contribute to the yield. The necessary assumptions required for applying regression modeling have been tested and all the assumptions are satisfied by the observed data. The outliers are detected in the observations of fixed traits and Grain Yield. Some observations are detected as outliers but the outlying observations did not show any influence on the regression fit. For selecting a parsimonious regression model for durum wheat, best subset regression, and stepwise regression techniques have been applied. The best subset regression analysis revealed that Germination Percentage, Tillers/Plant, and Seeds/Spike have a marked increasing effect whereas Plant thickness has a negative effect on durum wheat yield. While stepwise regression analysis identified that the traits, Germination Percentage, Tillers/Plant, and Seeds/Spike significantly contribute to increasing the durum wheat yield. The simple correlation coefficient specified the significant positive correlation of Grain Yield with Germination Percentage, Number of Tillers/Plant, Seeds/Spike, and Harvest Index. These results of correlation analysis directed the importance of morphological characters and their significant positive impact on Grain Yield. The results of PCA showed that most variation (70%) among data set can be explained by the first five components. It also identified that Seeds/Spike; 1000-Grain Weight and Harvest Index have a higher influence in contributing to the durum wheat yield. Based on the results it is recommended that these important parameters might be considered and focused in future durum wheat breeding programs to develop high yield varieties.

Uma das características mais importantes que os produtores de plantas visam melhorar é o rendimento de grãos, que é uma particularidade altamente quantitativa e controlada por várias características agromorfológicas. Foram considerados 12 traços morfológicos como fatores independentes, como Porcentagem de Germinação, Dias para Emergência da Espiga, Altura da Planta, Comprimento da Espiga, Comprimento da Aresta, Perfilhos /Planta, Ângulo da Folha, Sementes /Espiga, Espessura da Planta, Peso de 1000 Grãos, Índice de Colheita e Dias até a Maturidade,. A correlação, regressão e análise de componentes principais (em inglês Principal Component Analysis (PCA)) são usadas para identificar as diferentes características do trigo duro, que contribuem significativamente para o rendimento. As suposições necessárias exigidas para a aplicação da modelagem de regressão foram testadas e todas as suposições são adequadas de acordo com os dados observados. Os outliers são detectados nas observações de características fixas e rendimento de grãos. Algumas observações são detectadas como outliers, mas as observações outliers não mostraram qualquer influência no ajuste da regressão. Para selecionar um modelo de regressão parcimonioso para o trigo duro, foram aplicadas tanto a melhor regressão de subconjunto quanto as técnicas de regressão stepwise. A melhor análise de regressão de subconjunto revelou que a porcentagem de germinação, perfilhos /planta e sementes /espiga tem um efeito de aumento acentuado, enquanto a espessura da planta tem um efeito negativo sobre o rendimento do trigo duro. Enquanto a análise de regressão passo a passo identificou que as características, porcentagem de germinação, perfilhos/planta e sementes /espiga contribuem significativamente para aumentar a produtividade do trigo duro. O coeficiente de correlação simples especificou a correlação positiva significativa do rendimento de grãos com a porcentagem de germinação, número de perfilhos/planta, sementes / espiga e índice de colheita. Esses resultados da análise de correlação direcionaram a importância dos caracteres morfológicos e seu impacto positivo e significativo no rendimento de grãos. Os resultados da PCA mostraram que a maior parte da variação (70%) entre o conjunto de dados pôde ser explicada pelos cinco primeiros componentes. Também identificou que Sementes / Espiga, Peso de 1000 Grãos e Índice de Colheita têm uma maior influência na contribuição para o rendimento do trigo duro. Com base nos resultados, recomenda-se que esses importantes parâmetros possam ser considerados e focados em futuros programas de melhoramento de trigo duro para desenvolver variedades de alto rendimento.

Modelling of the growth and productivity of soy cultivars under irrigation and rainfed conditions / Modelagem do crescimento e produtividade de cultivares de soja sob condições de sequeiro e irrigação

The aim of this study was to evaluate the fit of semi-empirical models for growth and productivity in soya cultivars under irrigation and rainfed conditions in the state of Alagoas. Two experiments were conducted, the first during the dry season from 14/11/18 to 03/04/19 (140 days), and the second during the rainy season from 20/06/19 to 28/10/19 (130 days) in the coastal-tableland region of Alagoas. The experimental design was of randomised blocks, with the treatments comprising six cultivars of different maturity groups and growth habits (M 6210, M 6410, BMX-Potência, AS 3730, M 8349 and BRS-9383). The following were evaluated: plant height, dry matter and leaf area index (LAI). The sigmoidal and pic log-normal logistic models showed a significant statistical fit (p<0.05) to the growth variables and adjusted coefficients of determination (R2adj), with a maximum of 0.994 and 0.990, respectively. The observed values and those estimated by the models showed a high association by the Pearson (r) and Willmott (d) indices, with a low Standard Error of the Estimate (SEE). The BRS-9383 cultivar had the highest observed and estimated growth rates. Under irrigation, the maximum values for plant height were 98.45 and 110.35 cm, with maximum dry matter of 65.88 and 78.70 g, and maximum LAI of 7.68 and 7.60. Under rainfed conditions, the maximum plant height was 62.91 and 72.85 cm, maximum dry matter was 40.0 and 44.91 g, and the maximum LAI was 6.34 and 6.26. The highest agricultural yields under irrigation were 6.19 and 5.90 Mg ha-1 for the AS 3730 and M 8349 cultivars. Under rainfed conditions, the M 6410 and M 8349 cultivars stood out with grain yields of 3.60 and 3.30 Mg ha-1. Thus, growth models can be used to help analyse growth as a function of days after planting.(AU)

Objetivou-se com este trabalho avaliar o ajuste de modelos semiempíricos de crescimento e a produtividade de cultivares de soja submetida a condições de irrigação e sequeiro no Estado de Alagoas. Foram conduzidos dois experimentos, o primeiro durante a estação seca de 14/11/2018 a 03/04/19 (140 dias), e o segundo na estação chuvosa de 20/06/19 a 28/10/2019 (130 dias) na região dos Tabuleiros Costeiros de Alagoas. O delineamento experimental foi em blocos casualizados e os tratamentos foram seis cultivares com diferentes grupos de maturação e hábitos de crescimento (M 6210, M 6410, BMX-Potência, AS 3730, M 8349 e BRS-9383). Foram avaliadas a altura das plantas, matéria seca e índice de área foliar (LAI). Os modelos logísticos, sigmoidal e pic log normal PHresentaram ajustes estatísticos significativos (p<0,05) para as variáveis de crescimento e coeficientes de determinação ajustado (R2ajs) máximo de 0,994 e 0,990, respectivamente. Os valores observados e estimados pelos modelos PHresentaram alta associação pelos índices de Pearson (r), Willmott (d) e baixo Erro Padrão de Estimativa (EPE). A cultivar BRS-9383 teve as maiores taxas de crescimento observados e estimados. Em condições de irrigação, os valores de altura de plantas máxima foram 98,45 e 110,35 cm, matéria seca máxima de 65,88 e 78,70 g e o LAI máximo de 7,68 e 7,60. Em sequeiro, a altura de plantas máxima foi 62,91 e 72,85 cm, matéria seca máxima de 40,0 e 44,91 g e o LAI máximo de 6,34 e 6,26. As maiores produtividades agrícola sob irrigação, foram de 6,19 e 5,90 Mg ha-1 nas cultivares AS 3730 e M 8349. Em sequeiro sobressaíram-se as cultivares M 6410 e M 8349 com produtividade de grãos de 3,60 e 3,30 Mg ha-1. Dessa forma, os modelos de crescimento podem ser utilizados para auxiliar a análise de crescimento em função dos dias após a semeadura.(AU)

Artificial Neural Networks to Predict Egg-Production Traits in Commercial Laying Breeder Hens

In recent years, egg production has had an intense growth in Brazil, and Brazilian egg consumption per capita has significantly increased in the last decade. To reduce sanitary and financial risks, decisions regarding the production and health status of the flock must be made based on objective criteria. Our aim was to determine the main "input" variables for the prediction of egg production performance in commercial laying breeder flocks using an ANN model. The software NeuroShellClassifier and NeuroShell Predictor were used to build the ANN. A total of 26 egg-production traits were selected as input variables and eight as output variables. A database of 44,120 Excel cells was generated. For the training and validation of the models, 74.9% and 25.1% of the data were used, respectively. The accuracy of the ANN models was calculated and compared using the analysis of coefficient of multiple determination (R2), mean squared error (MSE), and an assessment of uniform scatter in the residual plots. The models for the outputs "weekly egg production," "weekly incubated egg,", "accumulated commercial egg," and "viability" showed an R2 greater than 0.8. Other models yielded R2 values lower than 0.8. The ANN predicts adequately eight egg-production traits in the breeders of commercial laying hens. The method is an option for data management analysis in the egg industry, providing estimates of the relative contribution of each input variable to the outputs.(AU)

Statistical modeling for analyzing grain yield of durum wheat under rainfed conditions in Azad Jammu Kashmir, Pakistan

Abstract One of the most important traits that plant breeders aim to improve is grain yield which is a highly quantitative trait controlled by various agro-morphological traits. Twelve morphological traits such as Germination Percentage, Days to Spike Emergence, Plant Height, Spike Length, Awn Length, Tillers/Plant, Leaf Angle, Seeds/Spike, Plant Thickness, 1000-Grain Weight, Harvest Index and Days to Maturity have been considered as independent factors. Correlation, regression, and principal component analysis (PCA) are used to identify the different durum wheat traits, which significantly contribute to the yield. The necessary assumptions required for applying regression modeling have been tested and all the assumptions are satisfied by the observed data. The outliers are detected in the observations of fixed traits and Grain Yield. Some observations are detected as outliers but the outlying observations did not show any influence on the regression fit. For selecting a parsimonious regression model for durum wheat, best subset regression, and stepwise regression techniques have been applied. The best subset regression analysis revealed that Germination Percentage, Tillers/Plant, and Seeds/Spike have a marked increasing effect whereas Plant thickness has a negative effect on durum wheat yield. While stepwise regression analysis identified that the traits, Germination Percentage, Tillers/Plant, and Seeds/Spike significantly contribute to increasing the durum wheat yield. The simple correlation coefficient specified the significant positive correlation of Grain Yield with Germination Percentage, Number of Tillers/Plant, Seeds/Spike, and Harvest Index. These results of correlation analysis directed the importance of morphological characters and their significant positive impact on Grain Yield. The results of PCA showed that most variation (70%) among data set can be explained by the first five components. It also identified that Seeds/Spike; 1000-Grain Weight and Harvest Index have a higher influence in contributing to the durum wheat yield. Based on the results it is recommended that these important parameters might be considered and focused in future durum wheat breeding programs to develop high yield varieties.

Resumo Uma das características mais importantes que os produtores de plantas visam melhorar é o rendimento de grãos, que é uma particularidade altamente quantitativa e controlada por várias características agromorfológicas. Foram considerados 12 traços morfológicos como fatores independentes, como Porcentagem de Germinação, Dias para Emergência da Espiga, Altura da Planta, Comprimento da Espiga, Comprimento da Aresta, Perfilhos /Planta, Ângulo da Folha, Sementes /Espiga, Espessura da Planta, Peso de 1000 Grãos, Índice de Colheita e Dias até a Maturidade,. A correlação, regressão e análise de componentes principais (em inglês Principal Component Analysis (PCA)) são usadas para identificar as diferentes características do trigo duro, que contribuem significativamente para o rendimento. As suposições necessárias exigidas para a aplicação da modelagem de regressão foram testadas e todas as suposições são adequadas de acordo com os dados observados. Os outliers são detectados nas observações de características fixas e rendimento de grãos. Algumas observações são detectadas como outliers, mas as observações outliers não mostraram qualquer influência no ajuste da regressão. Para selecionar um modelo de regressão parcimonioso para o trigo duro, foram aplicadas tanto a melhor regressão de subconjunto quanto as técnicas de regressão stepwise. A melhor análise de regressão de subconjunto revelou que a porcentagem de germinação, perfilhos /planta e sementes /espiga tem um efeito de aumento acentuado, enquanto a espessura da planta tem um efeito negativo sobre o rendimento do trigo duro. Enquanto a análise de regressão passo a passo identificou que as características, porcentagem de germinação, perfilhos/planta e sementes /espiga contribuem significativamente para aumentar a produtividade do trigo duro. O coeficiente de correlação simples especificou a correlação positiva significativa do rendimento de grãos com a porcentagem de germinação, número de perfilhos/planta, sementes / espiga e índice de colheita. Esses resultados da análise de correlação direcionaram a importância dos caracteres morfológicos e seu impacto positivo e significativo no rendimento de grãos. Os resultados da PCA mostraram que a maior parte da variação (70%) entre o conjunto de dados pôde ser explicada pelos cinco primeiros componentes. Também identificou que Sementes / Espiga, Peso de 1000 Grãos e Índice de Colheita têm uma maior influência na contribuição para o rendimento do trigo duro. Com base nos resultados, recomenda-se que esses importantes parâmetros possam ser considerados e focados em futuros programas de melhoramento de trigo duro para desenvolver variedades de alto rendimento.

A lettuce moisture detection method based on terahertz time-domain spectroscopy / Um método de detecção de umidade de alface baseado em THz-TDS

For non-destructive detection of water stress in lettuce, terahertz time-domain spectroscopy (THz-TDS) was used to quantitatively analyze water content in lettuce. Four gradient lettuce water contents were used . Spectral data of lettuce were collected by a THz-TDS system, and denoised using the S-G derivative, Savitzky-Golay (S-G) smoothing and normalization filtering. The fitting effect of the pretreatment method was better than that of regression fitting, and the S-G derivative fitting effect was obtained. Then a calibration set and a verification set were divided by the Kennan-Stone algorithm, sample set partitioning based on joint X-Y distance (SPXY) algorithm, and the random sampling (RS) algorithm, and the parameters of RS were optimized by regression fitting. The stability competitive adaptive reweighted sampling, iteratively retained information variables and interval combination optimization were used to select characteristic wavelengths, and then continuous projection was used on basis of the three algorithms above. After the successive projection algorithm was re-screened, partial least squares regression was used into modeling. The regression coefficients R²c and RMSEC reach 0.8962 and 412.5% respectively, and R²p and RMSEP of the verification set are 0.8757 and 528.9% respectively.

Para a detecção não destrutiva de estresse hídrico da alface, espectroscopia no domínio do tempo em terahertz (THz-TDS) foi usada para analisar quantitativamente o conteúdo de água na alface. Quatro gradientes de conteúdo de água de alface foram usados. Os dados espectrais da alface foram coletados por um sistema THz-TDS e denoised usando o derivado S-G, Savitzky-Golay (S-G) suavização e filtragem de normalização. O efeito de ajuste do método de pré-tratamento foi melhor do que o do ajuste de regressão, e o efeito de ajuste da derivada S-G foi obtido. Em seguida, um conjunto de calibração e um conjunto de verificação foram divididos pelo algoritmo Kennan-Stone, particionamento do conjunto de amostra com base no algoritmo de distância X-Y conjunta (SPXY) e o algoritmo de amostragem aleatória (RS), e os parâmetros de RS foram otimizados por ajuste de regressão. A amostragem adaptativa de estabilidade competitiva reponderada, variáveis de informação retidas iterativamente e otimização de combinação de intervalo foram usadas para selecionar comprimentos de onda característicos e, em seguida, a projeção contínua foi usada com base nos três algoritmos acima. Depois que o algoritmo de projeção sucessivo foi reprojetado, a regressão de mínimos quadrados parcial foi usada na modelagem. Os coeficientes de regressão R2 e erro quadrático médio (RMSEP) atingem 0,8962 e 412,50%, respectivamente, e R2 e RMSEP do conjunto de verificação são 0,8757 e 528,93%, respectivamente.

Modeling of soil loss by water erosion in the Tietê River Hydrographic Basin, São Paulo, Brazil / Modelagem da perda de solo por erosão hídrica na Bacia Hidrográfica do Rio Tietê, São Paulo, Brasil

Since the mid-16th century, the Tietê River has been an important route for the territorial occupation and exploitation of natural resources in the interior of São Paulo and Brazil. Currently, the Tietê River is well known for environmental problems related to water pollution and contamination. However, little attention has been focused on water erosion, which is a serious issue that affects the soils and waters of the hydrographic basin. Thus, this work aimed to estimate soil loss caused by water erosion in this basin, which has an area of approximately 72,000 km², using the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE). The RUSLE parameter survey and soil loss calculation were performed using geoprocessing techniques. The RUSLE estimated an average soil loss of 8.9 Mg ha-1 yr-1 and revealed that 18% of the basin's territory presents high erosion rates. These are priority zones for conservation practices to reduce water erosion and ensure long-term soil sustainability. The estimated sediment transport was 1.3 Mg ha-1 yr-1, whereas the observed sedimentation, which was calculated based on data from the fluviometric station, was 0.8 Mg ha-1 yr-1. Thus, the results were equivalent considering the large size of the study area and can be used to assist in managing the basin. Estimating soil losses can help in the planning of sustainable management of the Tietê River Hydrographic Basin and highlights the importance of minimizing water erosion, thus helping to prevent additional pollution and contamination with sediments, agrochemicals, and fertilizers.(AU)

Desde meados do século 16, o rio Tietê tem sido uma importante rota de ocupação territorial e exploração dos recursos naturais do interior de São Paulo e do Brasil. Atualmente, o Rio Tietê é bastante conhecido pelos problemas ambientais relacionados à poluição e contaminação das águas. No entanto, pouca atenção tem sido dada à erosão hídrica, que é um problema sério que afeta os solos e as águas da bacia hidrográfica. Assim, este trabalho teve como objetivo estimar as perdas de solo causadas pela erosão hídrica nesta bacia, que tem uma área de aproximadamente 72.000 km², utilizando a Equação Universal de Perdas de Solo Revisada (RUSLE). O levantamento dos parâmetros RUSLE e o cálculo das perdas de solo foram realizados utilizando técnicas de geoprocessamento. O RUSLE estimou uma perda média de solo de 8,9 Mg ha-1 ano-1 e revelou que 18% do território da bacia apresenta altas taxas de erosão. Estas são zonas prioritárias para práticas de conservação para reduzir a erosão hídrica e garantir a sustentabilidade do solo a longo prazo. O transporte de sedimentos estimado foi de 1,3 Mg ha-1 ano-1, enquanto a sedimentação observada, calculada com base nos dados da estação fluviométrica, foi de 0,8 Mg ha-1 ano-1. Assim, os resultados foram equivalentes considerando a grande extensão da área de estudo e podem ser utilizados para auxiliar na gestão da bacia. A estimativa das perdas de solo pode auxiliar no planejamento do manejo sustentável da Bacia Hidrográfica do Rio Tietê e destacar a importância de minimizar a erosão hídrica, auxiliando na prevenção de poluição adicional e contaminação por sedimentos, agroquímicos e fertilizantes.(AU)