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| Vieira,Elisa Serra Negra; Pinho,Édila Vilela de Resende Von; Carvalho,Maria das Graças Guimarães; Silva,Priscila Alves da. |
| A utilização de descritores morfológicos e marcadores bioquímicos de proteínas e enzimas têm sido recomendados para fins de caracterização de cultivares de soja. O objetivo do presente trabalho foi empregar tais descritores e marcadores na identificação de dez cultivares de soja. Os marcadores morfológicos avaliados nos estádios de plântula, planta e semente foram os recomendados pela Lei de Proteção de Cultivares e UPOV, mostrando-se eficientes na separação das dez cultivares. Marcadores específicos para sete das dez cultivares foram obtidos. A utilização de proteínas de armazenamento possibilitou a separação das cultivares em três grupos: 1) Conquista, BR/IAC 21 e Garantia; 2) Liderança, Confiança e Monarca; 3) Splendor, UFV 16, FT 2000 e Vencedora. Os... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Glycine max; Proteção de cultivares; Semente. |
| Ano: 2009 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0101-31222009000100010 |
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| Alves,Marcelo de Carvalho; Pozza,Edson Ampélio; Machado,José da Cruz; Carvalho,Maria das Graças Guimarães. |
| Objetivou-se com o presente trabalho desenvolver e validar um Sistema Especialista (SE) para auxiliar na detecção de fungos em análises de sanidade de sementes. O SE possui opções que permitem auxiliar a identificação de 46 fungos de importância econômica que ocorrem em sementes de algodão, arroz, cenoura, feijão, girassol, milho, soja, sorgo e trigo, submetidas ao teste de incubação em papel de filtro ('blotter test'). São apresentadas fotografias dos patógenos nas sementes e em lâminas, sob diferentes aumentos do estereomicroscópio e microscópio composto. Para aumentar o nível de certeza do usuário, textos referentes às fotografias e glossário de termos técnicos foram incluídos. O sistema fornece nível de confiança (porcentagem de acerto) na resposta ao... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Patologia; Inteligência artificial; Identificação de fungos. |
| Ano: 2006 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0101-31222006000100025 |
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