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1.
Data mining for ranking sorghum seed lots
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Rocha, Luciana D.
; Gadotti, Gizele I.
; Bernardy, Ruan
; Pinheiro, Romário de M.
; Monteiro, Rita de C. M.
.
ABSTRACT The ranking of seed lots is a fundamental process for all companies in the seed industry. This work aims to demonstrate data mining methods for ranking sorghum seed lots during the seed processing through analysis of quality control data. Germination and cold tests were performed to verify the physiological quality of the lots. Seed samples from each lot were evaluated in two moments: post-cleaning and finished product (ready for marketing). The results after pre-processing totaled 188 rows of data with six attributes, encompassing 150 lots accepted for marketing, 6 rejected, and 32 intermediate lots. The classifiers used were J48, Random Forest, Classification Via Regression, Naive Bayes, Multilayer Perceptron, and IBk. The Resample filter was used for adjustment of the data. The k-fold technique was used for training, with ten folds. The metrics of Accuracy, Precision, Recall, F-measure, and ROC Area were used to verify the accuracy of the algorithms. The results obtained were used to determine the best machine-learning algorithm. IBk and J48 presented the highest accuracy of data; the IBk technique presented the best results. The Resample filter was essential for solving the data imbalance problem. Sorghum seed lots can be classified with great accuracy and precision through artificial intelligence and machine learning technique. industry moments postcleaning post cleaning ready marketing. marketing . marketing) preprocessing pre 18 attributes 15 rejected 3 J Forest Regression Bayes Perceptron kfold k fold training folds Accuracy Precision Recall Fmeasure, Fmeasure F measure, measure F-measure algorithms machinelearning algorithm J4 problem 1
RESUMO A classificação de lotes de sementes é um processo fundamental para todas as empresas do setor sementeiro. O objetivo do trabalho é demonstrar os métodos de mineração de dados de ranqueamento de lotes de sementes de sorgo durante o processo de beneficiamento, através de análises de dados do controle de qualidade. Os testes realizados foram germinação e teste de frio, com o objetivo de verificar a qualidade fisiológica dos lotes. As amostras de sementes de cada lote foram avaliadas em dois momentos: póslimpeza e produto acabado (pronto para comercialização). Os dados gerados, após o pré-processamento, totalizaram 188 linhas com seis atributos, contabilizando 150 lotes aceitos para comercialização, seis rejeitados e 32 denominados intermediários. Os classificadores utilizados foram J48, Random Forest, Classification Via Regression, Naive Bayes, Multilayer Perceptron e IBk. Utilizou-se o filtro Resample para ajustamento dos dados. A técnica empregada para treinamento foi a k-fold, com 10 folds. Para verificar a precisão dos algoritmos foram utilizadas as métricas de Acurácia, Precisão, Recall, F-measure e Área ROC. Com os resultados obtidos determinou-se o melhor algoritmo de aprendizagem de máquina. Verificou-se que o IBk e o J48 obtiveram maior acurácia nos dados, sendo que a técnica de IBk obteve o melhor resultado. O filtro Resample foi importante para resolver o problema do desequilíbrio dos dados. Concluímos ser possível classificar lotes de sementes de sorgo com grande acurácia e precisão através de inteligência artificial e sua técnica de aprendizado de máquina. sementeiro beneficiamento frio momentos pronto comercialização. comercialização . comercialização) gerados préprocessamento, préprocessamento pré processamento, processamento pré-processamento 18 atributos 15 3 intermediários J Forest Regression Bayes Utilizouse Utilizou se kfold, kfold k fold, fold k-fold 1 folds Acurácia Precisão Recall Fmeasure F measure ROC determinouse determinou máquina Verificouse Verificou J4 resultado
2.
FITTING Data Mining Settings for Ranking Seed Lots
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Bernardy, Ruan
; Gadotti, Gizele I.
; Monteiro, Rita de C. M.
; Pinto, Karine Von Ahn
; Pinheiro, Romário de M.
.
ABSTRACT To enhance speed and agility in interpreting physiological quality tests of seeds, The use of algorithms has emerged. This study aimed to identify suitable machine learning models to assist in the precise management of seed lot quality. Soybean lots from two companies were assessed using the Supplied Test Set, Cross-Validation (with 8, 10, and 12 folds), and Percentage Split (with 66% and 70%) methods. Variables analyzed through Tetrazolium tests included vigor, viability, mechanical damage, moisture damage, bed bug damage, and water content. Method performance was determined by Kappa, Precision, and ROC Area metrics. Classification Via Regression and J48 algorithms were employed. The technique utilizing 66% of data for training achieved 93.55% accuracy, with Precision and ROC Area reaching 94.50% for the J48 algorithm. Applying the cross-validation method with 10 folds resulted in 90.22% of correctly classified instances, with a ROC Area outcome like the previous method. Tetrazolium Vigor was the primary attribute used. However, these results are specific to this study's database, and careful planning is necessary to select the most effective application methods. seeds emerged Set CrossValidation Cross Validation 8 1 folds, , folds) 66 70% 70 methods vigor viability damage content Kappa metrics J J4 employed 9355 93 55 93.55 accuracy 9450 94 50 94.50 algorithm crossvalidation cross validation 9022 90 22 90.22 instances used However studys s database 6 7 935 9 5 93.5 945 94.5 902 2 90.2 93. 94. 90.
3.
Stabilization of an MQ-3 Sensor for Ethanol Measurement in Cowpea Seeds MQ3 MQ 3 MQ-
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Cavalcante, Jerffeson A.
; Silva, Augusto H. M.
; Gadotti, Gizele I.
; de Araújo, Ádamo S.
; Monteiro, Rita de C. M.
.
ABSTRACT The widespread adoption of sensor technology has made it a standard practice for obtaining precise and timely information during the harvest and post-harvest periods. One sensor that has gained popularity for post-harvest seed monitoring is the MQ-3, which identifies ethanol in the air as products undergo fermentation. However, these sensors typically require a stable operation. This study aimed to assess the stabilization time of an MQ-3 sensor when measuring ethanol levels in anaerobic bean seeds. We used six bean seed samples, each with an average moisture content of around 14%. We employed a completely randomized experimental design with nine repetitions for each sample. Every repetition consisted of 25 bean seeds placed in sealed flasks containing 70 mL of distilled water. This setup induced anoxic conditions within the flask, promoting anaerobic respiration in the seeds. After 24 hours, we exposed an air sample to the MQ-3 sensor and took readings at various time intervals (12-14, 19-21, 36-38, 68-70, 130-132, 192-194, 314-316, 616-618 seconds). The average stabilization time for the MQ-3 sensor while quantifying ethanol concentrations in the bean samples were approximately 23 seconds. The sensor demonstrated efficacy, convenience, and rapidity in assessing ethanol levels in anaerobic bean seeds. postharvest post periods MQ3, MQ3 MQ 3, 3 fermentation However operation MQ- 14 14% 2 7 water flask hours 1214, 1214 12 14, (12-14 1921, 1921 19 21, 21 19-21 3638, 3638 36 38, 38 36-38 6870, 6870 68 70, 68-70 130132, 130132 130 132, 132 130-132 192194, 192194 192 194, 194 192-194 314316, 314316 314 316, 316 314-316 616618 616 618 616-61 seconds . seconds) efficacy convenience 1 121 (12-1 19-2 363 36-3 687 6 68-7 13013 13 130-13 19219 192-19 31431 31 314-31 61661 61 616-6 (12- 19- 36- 68- 1301 130-1 192-1 3143 314-3 6166 616- (12 130- 192- 314- (1 (
4.
[SciELO Preprints] - Guideline of the Brazilian Society of Cardiology on Diagnosis and Treatment of Patients with Chagas Disease Cardiomyopathy
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Marin-Neto, José Antonio
Rassi Jr., Anis
Moraes Oliveira, Gláucia M.
Lemos Correia, Luís Claudio
Novaes Ramos Jr., Alberto
Hasslocher-Moreno, Alejandro Marcel
Luquetti Ostermayer, Alejandro
Sousa, Andréa Silvestre de
Amato Vincenzo de Paola, Angelo
Sobral de Sousa, Antonio Carlos
Pinho Ribeiro, Antonio Luiz
Correia Filho, Dalmo
Moraes de Souza, Dilma do Socorro
Cunha-Neto, Edecio
J. A. Ramires, Felix
Bacal, Fernando
Pereira Nunes, Maria do Carmo
Martinelli Filho, Martino
Ibrahim Scanavacca, Maurício
Magalhães Saraiva, Roberto
Alves de Oliveira Júnior, Wilson
M. Lorga-Filho, Adalberto
de Jesus Benevides de Almeida Guimarães, Adriana
Lopes Latado Braga, Adriana
Sarmento de Oliveira, Adriana
V. L. Sarabanda, Alvaro
Yecê das Neves Pinto, Ana
Assis Lopes do Carmo, André
Schmidt, André
Costa, Andréa Rodrigues da
Ianni, Barbara Maria
Markman Filho, Brivaldo
Eduardo Rochitte, Carlos
Thé Macedo, Carolina
Mady, Charles
Chevillard, Christophe
Bittencourt das Virgens, Cláudio Marcelo
Nery de Castro, Cleudson
De Paoli de Carvalho Britto, Constança Felícia
Pisani, Cristiano
do Carmo Rassi, Daniela
C. Sobral Filho, Dario
Rodrigues Almeida, Dirceu
A. Bocchi, Edimar
T. Mesquita, Evandro
de Souza Nogueira Sardinha Mendes, Fernanda
Pereira, Francisca Tatiana
Sperandio da Silva, Gilberto Marcelo
de Lima Peixoto, Giselle
Glotz de Lima, Gustavo
H. Veloso, Henrique
Turin Moreira, Henrique
Bellotti Lopes, Hugo
Masciarelli Francisco Pinto, Ibraim
Pinto Dias, João Carlos
Bemfica, João Marcos
Silva-Nunes, João Paulo
Soares Barreto-Filho, José Augusto
Kerr Saraiva, José Francisco
Lannes-Vieira, Joseli
Menezes Oliveira, Joselina Luzia
V. Armaganijan, Luciana
Martins, Luiz Cláudio
C. Sangenis, Luiz Henrique
Barbosa, Marco Paulo
Almeida-Santos, Marcos Antônio
Simões, Marcos Vinicius
Shikanai-Yasuda, Maria Aparecida
Vieira Moreira, Maria da Consolação
Higuchi, Maria de Lourdes
Costa Monteiro, Maria Rita de Cássia
Felix Mediano, Mauro Felippe
Maia Lima, Mayara
T. Oliveira, Maykon
Moreira Dias Romano , Minna
Nitz, Nadjar
de Tarso Jorge Medeiros, Paulo
Vieira Alves, Renato
Alkmim Teixeira, Ricardo
Coury Pedrosa, Roberto
Aras, Roque
Morais Torres, Rosália
dos Santos Povoa, Rui Manoel
Rassi, Sérgio Gabriel
Salles Xavier, Sérgio
Marinho Martins Alves , Silvia
B. N. Tavares, Suelene
Lima Palmeira, Swamy
da Silva Junior, Telêmaco Luiz
da Rocha Rodrigues, Thiago
Madrini Junior, Vagner
Maia da Costa , Veruska
Dutra, Walderez
This guideline aimed to update the concepts and formulate the standards of conduct and scientific evidence that support them, regarding the diagnosis and treatment of the Cardiomyopathy of Chagas disease, with special emphasis on the rationality base that supported it.nbsp;
Chagas disease in the 21st century maintains an epidemiological pattern of endemicity in 21 Latin American countries. Researchers and managers from endemic and non-endemic countries point to the need to adopt comprehensive public health policies to effectively control the interhuman transmission of T. cruzi infection, and to obtain an optimized level of care for already infected individuals, focusing on diagnostic and therapeutic opportunistic opportunities.
nbsp;
Pathogenic and pathophysiological mechanisms of the Cardiomyopathy of Chagas disease were revisited after in-depth updating and the notion that necrosis and fibrosis are stimulated by tissue parasitic persistence and adverse immune reaction, as fundamental mechanisms, assisted by autonomic and microvascular disorders, was well established. Some of them have recently formed potential targets of therapies.nbsp;
The natural history of the acute and chronic phases was reviewed, with enhancement for oral transmission, indeterminate form and chronic syndromes. Recent meta-analyses of observational studies have estimated the risk of evolution from acute and indeterminate forms and mortality after chronic cardiomyopathy. Therapeutic approaches applicable to individuals with Indeterminate form of Chagas disease were specifically addressed. All methods to detect structural and/or functional alterations with various cardiac imaging techniques were also reviewed, with recommendations for use in various clinical scenarios. Mortality risk stratification based on the Rassi score, with recent studies of its application, was complemented by methods that detect myocardial fibrosis.nbsp;
The current methodology for etiological diagnosis and the consequent implications of trypanonomic treatment deserved a comprehensive and in-depth approach. Also the treatment of patients at risk or with heart failure, arrhythmias and thromboembolic events, based on pharmacological and complementary resources, received special attention. Additional chapters supported the conducts applicable to several special contexts, including t. cruzi/HIV co-infection, risk during surgeries, in pregnant women, in the reactivation of infection after heart transplantation, and others.nbsp; nbsp;nbsp;
Finally, two chapters of great social significance, addressing the structuring of specialized services to care for individuals with the Cardiomyopathy of Chagas disease, and reviewing the concepts of severe heart disease and its medical-labor implications completed this guideline.
Esta diretriz teve como objetivo principal atualizar os conceitos e formular as normas de conduta e evidências científicas que as suportam, quanto ao diagnóstico e tratamento da CDC, com especial ênfase na base de racionalidade que a embasou.
A DC no século XXI mantém padrão epidemiológico de endemicidade em 21 países da América Latina. Investigadores e gestores de países endêmicos e não endêmicos indigitam a necessidade de se adotarem políticas abrangentes, de saúde pública, para controle eficaz da transmissão inter-humanos da infecção pelo T. cruzi, e obter-se nível otimizado de atendimento aos indivíduos já infectados, com foco em oportunização diagnóstica e terapêutica.
Mecanismos patogênicos e fisiopatológicos da CDC foram revisitados após atualização aprofundada e ficou bem consolidada a noção de que necrose e fibrose sejam estimuladas pela persistência parasitária tissular e reação imune adversa, como mecanismos fundamentais, coadjuvados por distúrbios autonômicos e microvasculares. Alguns deles recentemente constituíram alvos potenciais de terapêuticas.
A história natural das fases aguda e crônica foi revista, com realce para a transmissão oral, a forma indeterminada e as síndromes crônicas. Metanálises recentes de estudos observacionais estimaram o risco de evolução a partir das formas aguda e indeterminada e de mortalidade após instalação da cardiomiopatia crônica. Condutas terapêuticas aplicáveis aos indivíduos com a FIDC foram abordadas especificamente. Todos os métodos para detectar alterações estruturais e/ou funcionais com variadas técnicas de imageamento cardíaco também foram revisados, com recomendações de uso nos vários cenários clínicos. Estratificação de risco de mortalidade fundamentada no escore de Rassi, com estudos recentes de sua aplicação, foi complementada por métodos que detectam fibrose miocárdica.
A metodologia atual para diagnóstico etiológico e as consequentes implicações do tratamento tripanossomicida mereceram enfoque abrangente e aprofundado. Também o tratamento de pacientes em risco ou com insuficiência cardíaca, arritmias e eventos tromboembólicos, baseado em recursos farmacológicos e complementares, recebeu especial atenção. Capítulos suplementares subsidiaram as condutas aplicáveis a diversos contextos especiais, entre eles o da co-infecção por T. cruzi/HIV, risco durante cirurgias, em grávidas, na reativação da infecção após transplante cardíacos, e outros.nbsp;nbsp;nbsp;
Por fim, dois capítulos de grande significado social, abordando a estruturação de serviços especializados para atendimento aos indivíduos com a CDC, e revisando os conceitos de cardiopatia grave e suas implicações médico-trabalhistas completaram esta diretriz.nbsp;
5.
Development of an ethylometer with an MQ-3 sensor for measuring ethanol in soybean seeds
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Cavalcante, Jerffeson A.
; Gadotti, Gizele I.
; Silva, Augusto H. M. da
; Araújo, Ádamo de S.
; Monteiro, Rita de C. M.
; Moraes, Dario M. de
.
Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental
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RESUMO No setor de produção de sementes, é imprescindível o uso de equipamentos rápidos e práticos que auxiliem nos processos de tomada de decisão. Assim, o uso de sensores que podem capturar informações para auxiliar na agricultura tem contribuído significativamente para o cultivo da soja em todo o mundo, sendo utilizado em diversas etapas, seja em pré ou pós-colheita. Objetivou-se desenvolver um protótipo de um etilômetro com sensor MQ-3 e avaliar seu tempo de estabilização quando utilizado em lotes de sementes de soja submetidos à hipóxia. A pesquisa foi realizada com 10 lotes de sementes de soja, oriundas de cinco cultivares (NS 8383 RR, SOY Peso RR, M 8372 IPRO, M8644 IPRO e M8808 IPRO), a qual foi dividida em duas etapas, a primeira correspondendo ao desenvolvimento do equipamento de aferição do etanol com o sensor MQ-3 e a segunda relacionada ao tempo de estabilização do sensor (3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27 e 30 s) em sementes de soja submetidas ao processo de anaerobiose. O equipamento, bem como o sensor MQ-3 apresentaram estabilidade de aferição média aos 16 s após seu acionamento, sendo recomendado esse tempo para o uso do etilômetro em sementes de soja. Por meio desse mesmo sensor MQ-3, é possível, com eficiência, a detecção de etanol presente no ar liberado por sementes de soja durante o processo de anaerobiose.
ABSTRACT In the seed production sector, it is essential to use fast and practical equipment to help decision-making processes. Thus, the use of sensors that can capture information to assist in agriculture has contributed significantly to soybean cultivation worldwide, being used in several stages, whether pre-harvest or post-harvest. Thus, this study aimed to develop a prototype of ethylometer with an MQ-3 sensor and to evaluate its stabilization time when used in soybean seed lots submitted to hypoxia. The research was carried out with 10 lots of soybean seeds from five cultivars (NS 8383 RR, SOY Peso RR, M 8372 IPRO, M8644 IPRO and M8808 IPRO) and was divided into two stages. The first one corresponds to the development of the ethanol measuring equipment with an MQ-3 sensor, and the second one to measurement of the sensor’s stabilization time (3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, and 30 s) in soybean seeds submitted to anaerobiosis. The equipment and the MQ-3 sensor showed the stability of average measurement at 16 s after activation. This time is recommended for use of the ethylometer in soybean seeds. Through the MQ-3 sensor, it is possible to efficiently detect ethanol present in the air released by soy seeds during the anaerobic process.
6.
PREDICTION OF RANKING OF LOTS OF CORN SEEDS BY ARTIFICIAL INTELLIGENCE
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Gadotti, Gizele I.
; Moraes, Nicacia A. B.
; Silva, Joseano G. da
; Pinheiro, Romário de M.
; Monteiro, Rita de C. M.
.
ABSTRACT The seed sector faces several challenges when it comes to ensuring a quick and accurate decision making when working with large amounts of data on physiological quality of seed lots, which makes the process time-consuming and inefficient. Thus, artificial intelligence (AI) emerges as a new technological option in the seed sector to solve database problems in the post-harvest stages. This study aims to use machine learning to classify maize seed lots. Data were obtained from eight maize seed crops from a private company. These data were mined using the following classifiers: J48 (DecisionTree), RandomForest, CVR (ClassificationViaRegression ) , lBk (lazy.IBK), MLP (MultiLayerPercepton), and NäiveBayes. Cross-validation was used for data measurement, with the data set, including training and testing data, being divided into 10 subsets. The described steps were performed using the Weka software. It is concluded that results obtained allow the classification of maize seed lots with high accuracy and precision, and these algorithms can better classify the maize seed lot through vigor attributes, thus enabling more accurate decision making based on vigor tests on a reduced evaluation time.
7.
FISSURE IDENTIFICATION METHODS IN RICE SEEDS AFTER ARTIFICIAL DRYING
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Monteiro, Rita de C. M.
; Gadotti, Gizele I.
; Villela, Francisco A.
; Cardoso, Jessie T. C.
; Oliveira, Maurício de
.
ABSTRACT New, efficient, low-cost techniques for image processing and alternative machine learning for seed processing are of academic and industrial interest. This study aims to identify fissures in bark and peeled rice seeds using X-ray and RGB image processing techniques and machine learning. Samples of three batches of rice seeds were used: a batch of seeds not subjected to drying (peeled seed), and the other two comprised of dried seeds, one containing seeds with husk and another containing huskless seeds; each sample comprised 100 seeds. Images in X-ray and RGB formats were provided in the sequence processed in ImageJ software and introduced in the machine learning software, where they were pre-processed using the appropriate filters and then classified by the J48 and linear discriminant analysis (LDA) classifiers. X-ray images obtained using differentiated equipment allow the identification of cracks in rice seeds using image processing techniques and the LDA classifier. Capturing images using RGB is a viable alternative. Using filters, either individually or in combination, may constitute an adequate alternative for rice seed classification.
8.
MACHINE LEARNING FOR SOYBEAN SEEDS LOTS CLASSIFICATION
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Gadotti, Gizele I.
; Ascoli, Carla A.
; Bernardy, Ruan
; Monteiro, Rita de C. M.
; Pinheiro, Romário de M.
.
ABSTRACT The seed germination and vigor evaluation are essential for the sowing sector to measure the performance of different seed lots and improve the efficiency of storage and sowing processes. However, the analysis of various tests to determine seed quality generates a large amount of information, making it almost impossible for humans to perform a quick and effective quality control analysis. Therefore, the objective of this study was to evaluate the differences in the physiological quality of soybean seeds in different cultivars using machine learning techniques to rank the lots based on their quality. Three cultivars were used, and the analysis was germination, accelerated aging, tetrazolium treatment, seedling emergence, and 1000 seed weight from 65 lots were measured. The lots were evaluated in two phases, one immediately after harvest and the other after six months of storage. Random forest, multi-layer perceptron, J48, and classification via regression classifiers were used, aided by the feature resampler technique. Random forest and classification via regression obtained the highest accuracy, and the random forest technique obtained the best results. Therefore, it is possible to classify soybean seed lots with great accuracy and precision using artificial intelligence and machine learning techniques.
9.
Fighting HIV/AIDS in a developing country: lessons from a small cohort from the largest Brazilian city
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Casseb, Jorge
; Veiga, Ana Paula R.
; Magri, Marcello M. C.
; Monteiro, Mariana A.
; Rocha, Rosana C.
; Gascon, Maria Rita P.
; Domingues-Ferreira, Mauricio
; Polis, Thales J. B.
; Nascimento, Najara A. de Lima
; Limongelli, Isadora
; Oliveira, Ícaro S.
; Prandi, Gabriela Caetano
; Costa, Livia M. C. B. Villares
; Fonseca, Luiz A. M.
; Duarte, Alberto J. S.
.
Revista do Instituto de Medicina Tropical de São Paulo
- Métricas do periódico
https://doi.org/10.1590/s1678-9946202062058
221 downloads
10.
Growing knowledge: an overview of Seed Plant diversity in Brazil
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Zappi, Daniela C.
; Filardi, Fabiana L. Ranzato
; Leitman, Paula
; Souza, Vinícius C.
; Walter, Bruno M.T.
; Pirani, José R.
; Morim, Marli P.
; Queiroz, Luciano P.
; Cavalcanti, Taciana B.
; Mansano, Vidal F.
; Forzza, Rafaela C.
; Abreu, Maria C.
; Acevedo-Rodríguez, Pedro
; Agra, Maria F.
; Almeida Jr., Eduardo B.
; Almeida, Gracineide S.S.
; Almeida, Rafael F.
; Alves, Flávio M.
; Alves, Marccus
; Alves-Araujo, Anderson
; Amaral, Maria C.E.
; Amorim, André M.
; Amorim, Bruno
; Andrade, Ivanilza M.
; Andreata, Regina H.P.
; Andrino, Caroline O.
; Anunciação, Elisete A.
; Aona, Lidyanne Y.S.
; Aranguren, Yani
; Aranha Filho, João L.M.
; Araújo, Andrea O.
; Araújo, Ariclenes A.M.
; Araújo, Diogo
; Arbo, María M.
; Assis, Leandro
; Assis, Marta C.
; Assunção, Vivian A.
; Athiê-Souza, Sarah M.
; Azevedo, Cecilia O.
; Baitello, João B.
; Barberena, Felipe F.V.A.
; Barbosa, Maria R.V.
; Barros, Fábio
; Barros, Lucas A.V.
; Barros, Michel J.F.
; Baumgratz, José F.A.
; Bernacci, Luis C.
; Berry, Paul E.
; Bigio, Narcísio C.
; Biral, Leonardo
; Bittrich, Volker
; Borges, Rafael A.X.
; Bortoluzzi, Roseli L.C.
; Bove, Cláudia P.
; Bovini, Massimo G.
; Braga, João M.A.
; Braz, Denise M.
; Bringel Jr., João B.A.
; Bruniera, Carla P.
; Buturi, Camila V.
; Cabral, Elza
; Cabral, Fernanda N.
; Caddah, Mayara K.
; Caires, Claudenir S.
; Calazans, Luana S.B.
; Calió, Maria F.
; Camargo, Rodrigo A.
; Campbell, Lisa
; Canto-Dorow, Thais S.
; Carauta, Jorge P.P.
; Cardiel, José M.
; Cardoso, Domingos B.O.S.
; Cardoso, Leandro J.T.
; Carneiro, Camila R.
; Carneiro, Cláudia E.
; Carneiro-Torres, Daniela S.
; Carrijo, Tatiana T.
; Caruzo, Maria B.R.
; Carvalho, Maria L.S.
; Carvalho-Silva, Micheline
; Castello, Ana C.D.
; Cavalheiro, Larissa
; Cervi, Armando C.
; Chacon, Roberta G.
; Chautems, Alain
; Chiavegatto, Berenice
; Chukr, Nádia S.
; Coelho, Alexa A.O.P.
; Coelho, Marcus A.N.
; Coelho, Rubens L.G.
; Cordeiro, Inês
; Cordula, Elizabeth
; Cornejo, Xavier
; Côrtes, Ana L.A.
; Costa, Andrea F.
; Costa, Fabiane N.
; Costa, Jorge A.S.
; Costa, Leila C.
; Costa-e-Silva, Maria B.
; Costa-Lima, James L.
; Cota, Maria R.C.
; Couto, Ricardo S.
; Daly, Douglas C.
; De Stefano, Rodrigo D.
; De Toni, Karen
; Dematteis, Massimiliano
; Dettke, Greta A.
; Di Maio, Fernando R.
; Dórea, Marcos C.
; Duarte, Marília C.
; Dutilh, Julie H.A.
; Dutra, Valquíria F.
; Echternacht, Lívia
; Eggers, Lilian
; Esteves, Gerleni
; Ezcurra, Cecilia
; Falcão Junior, Marcus J.A.
; Feres, Fabíola
; Fernandes, José M.
; Ferreira, D.M.C.
; Ferreira, Fabrício M.
; Ferreira, Gabriel E.
; Ferreira, Priscila P.A.
; Ferreira, Silvana C.
; Ferrucci, Maria S.
; Fiaschi, Pedro
; Filgueiras, Tarciso S.
; Firens, Marcela
; Flores, Andreia S.
; Forero, Enrique
; Forster, Wellington
; Fortuna-Perez, Ana P.
; Fortunato, Reneé H.
; Fraga, Cléudio N.
; França, Flávio
; Francener, Augusto
; Freitas, Joelcio
; Freitas, Maria F.
; Fritsch, Peter W.
; Furtado, Samyra G.
; Gaglioti, André L.
; Garcia, Flávia C.P.
; Germano Filho, Pedro
; Giacomin, Leandro
; Gil, André S.B.
; Giulietti, Ana M.
; A.P.Godoy, Silvana
; Goldenberg, Renato
; Gomes da Costa, Géssica A.
; Gomes, Mário
; Gomes-Klein, Vera L.
; Gonçalves, Eduardo Gomes
; Graham, Shirley
; Groppo, Milton
; Guedes, Juliana S.
; Guimarães, Leonardo R.S.
; Guimarães, Paulo J.F.
; Guimarães, Elsie F.
; Gutierrez, Raul
; Harley, Raymond
; Hassemer, Gustavo
; Hattori, Eric K.O.
; Hefler, Sonia M.
; Heiden, Gustavo
; Henderson, Andrew
; Hensold, Nancy
; Hiepko, Paul
; Holanda, Ana S.S.
; Iganci, João R.V.
; Imig, Daniela C.
; Indriunas, Alexandre
; Jacques, Eliane L.
; Jardim, Jomar G.
; Kamer, Hiltje M.
; Kameyama, Cíntia
; Kinoshita, Luiza S.
; Kirizawa, Mizué
; Klitgaard, Bente B.
; Koch, Ingrid
; Koschnitzke, Cristiana
; Krauss, Nathália P.
; Kriebel, Ricardo
; Kuntz, Juliana
; Larocca, João
; Leal, Eduardo S.
; Lewis, Gwilym P.
; Lima, Carla T.
; Lima, Haroldo C.
; Lima, Itamar B.
; Lima, Laíce F.G.
; Lima, Laura C.P.
; Lima, Leticia R.
; Lima, Luís F.P.
; Lima, Rita B.
; Lírio, Elton J.
; Liro, Renata M.
; Lleras, Eduardo
; Lobão, Adriana
; Loeuille, Benoit
; Lohmann, Lúcia G.
; Loiola, Maria I.B.
; Lombardi, Julio A.
; Longhi-Wagner, Hilda M.
; Lopes, Rosana C.
; Lorencini, Tiago S.
; Louzada, Rafael B.
; Lovo, Juliana
; Lozano, Eduardo D.
; Lucas, Eve
; Ludtke, Raquel
; Luz, Christian L.
; Maas, Paul
; Machado, Anderson F.P.
; Macias, Leila
; Maciel, Jefferson R.
; Magenta, Mara A.G.
; Mamede, Maria C.H.
; Manoel, Evelin A.
; Marchioretto, Maria S.
; Marques, Juliana S.
; Marquete, Nilda
; Marquete, Ronaldo
; Martinelli, Gustavo
; Martins da Silva, Regina C.V.
; Martins, Ângela B.
; Martins, Erika R.
; Martins, Márcio L.L.
; Martins, Milena V.
; Martins, Renata C.
; Matias, Ligia Q.
; Maya-L., Carlos A.
; Mayo, Simon
; Mazine, Fiorella
; Medeiros, Debora
; Medeiros, Erika S.
; Medeiros, Herison
; Medeiros, João D.
; Meireles, José E.
; Mello-Silva, Renato
; Melo, Aline
; Melo, André L.
; Melo, Efigênia
; Melo, José I.M.
; Menezes, Cristine G.
; Menini Neto, Luiz
; Mentz, Lilian A.
; Mezzonato, A.C.
; Michelangeli, Fabián A.
; Milward-de-Azevedo, Michaele A.
; Miotto, Silvia T.S.
; Miranda, Vitor F.O.
; Mondin, Cláudio A.
; Monge, Marcelo
; Monteiro, Daniele
; Monteiro, Raquel F.
; Moraes, Marta D.
; Moraes, Pedro L.R.
; Mori, Scott A.
; Mota, Aline C.
; Mota, Nara F.O.
; Moura, Tania M.
; Mulgura, Maria
; Nakajima, Jimi N.
; Nardy, Camila
; Nascimento Júnior, José E.
; Noblick, Larry
; Nunes, Teonildes S.
; O'Leary, Nataly
; Oliveira, Arline S.
; Oliveira, Caetano T.
; Oliveira, Juliana A.
; Oliveira, Luciana S.D.
; Oliveira, Maria L.A.A.
; Oliveira, Regina C.
; Oliveira, Renata S.
; Oliveira, Reyjane P.
; Paixão-Souza, Bruno
; Parra, Lara R.
; Pasini, Eduardo
; Pastore, José F.B.
; Pastore, Mayara
; Paula-Souza, Juliana
; Pederneiras, Leandro C.
; Peixoto, Ariane L.
; Pelissari, Gisela
; Pellegrini, Marco O.O.
; Pennington, Toby
; Perdiz, Ricardo O.
; Pereira, Anna C.M.
; Pereira, Maria S.
; Pereira, Rodrigo A.S.
; Pessoa, Clenia
; Pessoa, Edlley M.
; Pessoa, Maria C.R.
; Pinto, Luiz J.S.
; Pinto, Rafael B.
; Pontes, Tiago A.
; Prance, Ghillean T.
; Proença, Carolyn
; Profice, Sheila R.
; Pscheidt, Allan C.
; Queiroz, George A.
; Queiroz, Rubens T.
; Quinet, Alexandre
; Rainer, Heimo
; Ramos, Eliana
; Rando, Juliana G.
; Rapini, Alessandro
; Reginato, Marcelo
; Reis, Ilka P.
; Reis, Priscila A.
; Ribeiro, André R.O.
; Ribeiro, José E.L.S.
; Riina, Ricarda
; Ritter, Mara R.
; Rivadavia, Fernando
; Rocha, Antônio E.S.
; Rocha, Maria J.R.
; Rodrigues, Izabella M.C.
; Rodrigues, Karina F.
; Rodrigues, Rodrigo S.
; Rodrigues, Rodrigo S.
; Rodrigues, Vinícius T.
; Rodrigues, William
; Romaniuc Neto, Sérgio
; Romão, Gerson O.
; Romero, Rosana
; Roque, Nádia
; Rosa, Patrícia
; Rossi, Lúcia
; Sá, Cyl F.C.
; Saavedra, Mariana M.
; Saka, Mariana
; Sakuragui, Cássia M.
; Salas, Roberto M.
; Sales, Margareth F.
; Salimena, Fatima R.G.
; Sampaio, Daniela
; Sancho, Gisela
; Sano, Paulo T.
; Santos, Alessandra
; Santos, Élide P.
; Santos, Juliana S.
; Santos, Marianna R.
; Santos-Gonçalves, Ana P.
; Santos-Silva, Fernanda
; São-Mateus, Wallace
; Saraiva, Deisy P.
; Saridakis, Dennis P.
; Sartori, Ângela L.B.
; Scalon, Viviane R.
; Schneider, Ângelo
; Sebastiani, Renata
; Secco, Ricardo S.
; Senna, Luisa
; Senna-Valle, Luci
; Shirasuna, Regina T.
; Silva Filho, Pedro J.S.
; Silva, Anádria S.
; Silva, Christian
; Silva, Genilson A.R.
; Silva, Gisele O.
; Silva, Márcia C.R.
; Silva, Marcos J.
; Silva, Marcos J.
; Silva, Otávio L.M.
; Silva, Rafaela A.P.
; Silva, Saura R.
; Silva, Tania R.S.
; Silva-Gonçalves, Kelly C.
; Silva-Luz, Cíntia L.
; Simão-Bianchini, Rosângela
; Simões, André O.
; Simpson, Beryl
; Siniscalchi, Carolina M.
; Siqueira Filho, José A.
; Siqueira, Carlos E.
; Siqueira, Josafá C.
; Smith, Nathan P.
; Snak, Cristiane
; Soares Neto, Raimundo L.
; Soares, Kelen P.
; Soares, Marcos V.B.
; Soares, Maria L.
; Soares, Polyana N.
; Sobral, Marcos
; Sodré, Rodolfo C.
; Somner, Genise V.
; Sothers, Cynthia A.
; Sousa, Danilo J.L.
; Souza, Elnatan B.
; Souza, Élvia R.
; Souza, Marcelo
; Souza, Maria L.D.R.
; Souza-Buturi, Fátima O.
; Spina, Andréa P.
; Stapf, María N.S.
; Stefano, Marina V.
; Stehmann, João R.
; Steinmann, Victor
; Takeuchi, Cátia
; Taylor, Charlotte M.
; Taylor, Nigel P.
; Teles, Aristônio M.
; Temponi, Lívia G.
; Terra-Araujo, Mário H.
; Thode, Veronica
; Thomas, W.Wayt
; Tissot-Squalli, Mara L.
; Torke, Benjamin M.
; Torres, Roseli B.
; Tozzi, Ana M.G.A.
; Trad, Rafaela J.
; Trevisan, Rafael
; Trovó, Marcelo
; Valls, José F.M.
; Vaz, Angela M.S.F.
; Versieux, Leonardo
; Viana, Pedro L.
; Vianna Filho, Marcelo D.M.
; Vieira, Ana O.S.
; Vieira, Diego D.
; Vignoli-Silva, Márcia
; Vilar, Thaisa
; Vinhos, Franklin
; Wallnöfer, Bruno
; Wanderley, Maria G.L.
; Wasshausen, Dieter
; Watanabe, Maurício T.C.
; Weigend, Maximilian
; Welker, Cassiano A.D.
; Woodgyer, Elizabeth
; Xifreda, Cecilia C.
; Yamamoto, Kikyo
; Zanin, Ana
; Zenni, Rafael D.
; Zickel, Carmem S
.
Resumo Um levantamento atualizado das plantas com sementes e análises relevantes acerca desta biodiversidade são apresentados. Este trabalho se iniciou em 2010 com a publicação do Catálogo de Plantas e Fungos e, desde então vem sendo atualizado por mais de 430 especialistas trabalhando online. O Brasil abriga atualmente 32.086 espécies nativas de Angiospermas e 23 espécies nativas de Gimnospermas e estes novos dados mostram um aumento de 3% da riqueza em relação a 2010. A Amazônia é o Domínio Fitogeográfico com o maior número de espécies de Gimnospermas, enquanto que a Floresta Atlântica possui a maior riqueza de Angiospermas. Houve um crescimento considerável no número de espécies e nas taxas de endemismo para a maioria dos Domínios (Caatinga, Cerrado, Floresta Atlântica, Pampa e Pantanal), com exceção da Amazônia que apresentou uma diminuição de 2,5% de endemicidade. Entretanto, a maior parte das plantas com sementes que ocorrem no Brasil (57,4%) é endêmica deste território. A proporção de formas de vida varia de acordo com os diferentes Domínios: árvores são mais expressivas na Amazônia e Floresta Atlântica do que nos outros biomas, ervas são dominantes no Pampa e as lianas apresentam riqueza expressiva na Amazônia, Floresta Atlântica e Pantanal. Este trabalho não só quantifica a biodiversidade brasileira, mas também indica as lacunas de conhecimento e o desafio a ser enfrentado para a conservação desta flora.
Abstract An updated inventory of Brazilian seed plants is presented and offers important insights into the country's biodiversity. This work started in 2010, with the publication of the Plants and Fungi Catalogue, and has been updated since by more than 430 specialists working online. Brazil is home to 32,086 native Angiosperms and 23 native Gymnosperms, showing an increase of 3% in its species richness in relation to 2010. The Amazon Rainforest is the richest Brazilian biome for Gymnosperms, while the Atlantic Rainforest is the richest one for Angiosperms. There was a considerable increment in the number of species and endemism rates for biomes, except for the Amazon that showed a decrease of 2.5% of recorded endemics. However, well over half of Brazillian seed plant species (57.4%) is endemic to this territory. The proportion of life-forms varies among different biomes: trees are more expressive in the Amazon and Atlantic Rainforest biomes while herbs predominate in the Pampa, and lianas are more expressive in the Amazon, Atlantic Rainforest, and Pantanal. This compilation serves not only to quantify Brazilian biodiversity, but also to highlight areas where there information is lacking and to provide a framework for the challenge faced in conserving Brazil's unique and diverse flora.
https://doi.org/10.1590/2175-7860201566411
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11.
Extratos metanólico e acetato de etila de Solanum megalonyx Sendtn. (Solanaceae) apresentam atividade espasmolítica em íleo isolado de cobaia: um estudo comparativo
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Oliveira, Rita de Cássia M.
; Monteiro, Fabio de S.
; Silva, Joelmir L.V.
; Ribeiro, Luciano A.A.
; Santos, Rosemeire F.
; Nascimento, Roberto J.B.
; Duarte, José C.
; Agra, Maria de F.
; Silva, Tania M.S.
; Almeida, Fernanda R.C.
; Silva, Bagnolia A.
.
Revista Brasileira de Farmacognosia
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Solanum megalonyx Sendtn. (Solanaceae) é conhecida popularmente por "jurubeba" no Nordeste do Brasil e se apresenta na forma de arbusto. Várias espécies de Solanum apresentam efeito espasmolítico em órgãos isolados. Assim, objetivou-se investigar e comparar o efeito dos extratos metanólico (SM-MeOH) e acetato de etila (SM-AcOEt), obtidos das partes aéreas de S. megalonyx, em íleo isolado de cobaia. SM-MeOH e SM-AcOEt antagonizaram (n = 5) as contrações fásicas induzidas por 1 mM de acetilcolina (logCI50 = 3,2 ± 0,1 e 1,8 ± 0,6 mg/mL, respectivamente) ou de histamina (logCI50 = 2,8 ± 0,5 e 1,7 ± 0,3 mg/mL, respectivamente). SM-MeOH e SM-AcOEt também relaxaram (n = 5) o íleo pré-contraído por 40 mM de KCl (logCE50 = 1,9 ± 0,09 e 1,9 ± 0,1 mg/mL, respectivamente), por 1 mM de histamina (logCE50 = 1,9 ± 0,07 e 1,7 ± 0,08 mg/mL, respectivamente) ou de acetilcolina (logCE50 = 1,9 ± 0,02 e 1,7 ± 0,09 mg/mL, respectivamente) de maneira dependente de concentração e equipotente. Demonstra-se pela primeira vez que S. megalonyx apresenta efeito espasmolítico não seletivo em íleo isolado de cobaia, sugerindo que os extratos podem estar agindo em um passo comum da via de sinalização dos agentes contráteis testados.
Solanum megalonyx Sendtn. (Solanaceae) is known popularly as "jurubeba" in Northeastern Brazil where it can be found as a shrub. Several species of Solanum present spasmolytic effect in several tissues, thus this study was aimed to investigate and compare the effect of the methanol extract (SMMeOH) and ethyl acetate extract (SM-AcOEt), obtained from aerial parts of Solanum megalonyx Sendtn., in guinea-pig ileum. In this work, both SM-MeOH and SM-AcOEt antagonized the phasic contraction induced by acetylcholine 1 mM (logIC50 = 3.2 ± 0.1 and 1.8 ± 0.6 mg/mL) and histamine 1 mM (logIC50 = 2.8 ± 0.5 and 1.7 ± 0.3 mg/mL, respectively) (n = 5), without statistical differences between these values. In another set of experiments, SM-MeOH and SM-AcOEt also relaxed the isolated guinea-pig ileum pre-contracted by KCl 40 mM (logEC50 = 1.9 ± 0.09 and 1.9 ± 0.1 mg/mL, respectively), histamine 1 mM (logEC50 = 1.9 ± 0.07 mg/mL and 1.7 ± 0.08 mg/mL, respectively) or acetylcholine (logEC50 = 1.9 ± 0.02 mg/mL and 1.7 ± 0.09 mg/mL, respectively) (n = 5) in a concentration-dependent and equipotent manner. This study demonstrates for the first time that aerial parts of S. megalonyx present a non-selective spasmolytic effect in guinea-pig ileum, suggesting that the extracts could be acting in a common step of the pathway signaling that leads to contraction induced by the contractile agents tested.
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