Virulência de isolados de Magnaporthe oryzae do trigo e poáceas invasoras.

Editores técnicos: Joseani Mesquita Antunes, Ana Lídia Variani Bonato, Márcia Barrocas Moreira Pimentel

Familly with two different cases of post- and pre-natal L1 syndrome; When hydrocephaly become "multidisciplinary headache"

open11openBukvic, Nenad; Boaretto, Francesca; Loverro, Giuseppe; Susca, Francesco C.; Lovaglio, Rosaura; Patruno, Margherita; Bukvic, Dragoslav; Starcevic, Srdjan; Vazza, Giovanni; Mostaciuollo, Maria Luisa; Resta, NicolettaBukvic, Nenad; Boaretto, Francesca; Loverro, Giuseppe; Susca, Francesco C.; Lovaglio, Rosaura; Patruno, Margherita; Bukvic, Dragoslav; Starcevic, Srdjan; Vazza, Giovanni; Mostaciuollo, Maria Luisa; Resta, Nicolett

Virulência de isolados de Magnaporthe oryzae do trigo e poáceas invasoras.

Orientador: João Leodato Nunes Maciel

Cana-de-açúcar cultivada em solo adubado com lodo de esgoto: nutrientes, metais pesados e produtividade.

A pesquisa objetivou avaliar o uso de lodo de esgoto (Le) na adubação de soqueira (2o corte) de cana-de-açúcar (Saccharum spp., var. RB72-454). Aplicou-se Le ao solo, localizando-o no fundo de um sulco com 15 cm de profundidade e distando 40 cm da linha de cana. Avaliaram-se os efeitos das doses do Le (0, 15 e 30 t.ha-1) nas produtividades de biomassa e de açúcar, nos teores de nutrientes e de metais pesados do solo e da planta. O Le diminuiu a acidez potencial (H + Al) do solo e forneceu nutrientes para a cana-de-açúcar, principalmente P, S, Ca, Cu e Zn, o que refletiu em aumentos de produtividades de colmos e de açúcar por hectare. O Le causou aumentos de exportações de P, S, Ca, Cu, K, Mg e Ni pela parte aérea da cana-de-açúcar; tais aumentos, por sua vez, foram motivados pelos aumentos dos teores destes elementos no tecido vegetal, e da produtividade em biomassa. Os metais pesados (Cd, Cr, Ni e Pb), contidos no Le, não apresentaram perigo à cadeia trófica à curto prazo

Adubação foliar em tomateiro estaqueado. (Lycopersicum esculentum, mill). Santa Cruz - Kada.

Experimento realizado em solo latossol vermelho escuro-fase arenosa intergra de Terra roxa estruturada.Resumo

Raças de Magnaporthe oryzae do trigo em 2013.

Editores técnicos: Joseani Mesquita Antunes, Ana Lídia Variani Bonato, Márcia Barrocas Moreira Pimentel

Simulação do crescimento e desenvolvimento do trigo irrigado utilizando o modelo CERES-Wheat na região de Campinas - SP.

Este trabalho tem como objetivos apresentar de forma sucinta o funcionamento do modelo CERES-Wheat inserido na plataforma DSSAT 3.5, assim como apresentar os resultados obtidos das simulações realizadas com o modelo e os observados em experimento de campo, em especial a sua capacidade de detectar os efeitos da aplicação de N sob a fenologia e produtividade de grãos do trigo sob irrigação.bitstream/CNPTIA/9961/1/circtec2.pdfAcesso em: 28 maio 2008

Variabilidade genética de Magnaporthe oryzae do trigo e os tipos compatíveis de populações simpátricas do patógeno.

Coorientador: João Leodato Nunes Maciel

A Novel Mutation in the Upstream Open Reading Frame of the CDKN1B Gene Causes a MEN4 Phenotype

PubMed ID: 23555276This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited

Forecasting inflation using disaggregates and machine learning

This paper examines the effectiveness of several forecasting methods for predicting inflation, focusing on aggregating disaggregated forecasts - also known in the literature as the bottom-up approach. Taking the Brazilian case as an application, we consider different disaggregation levels for inflation and employ a range of traditional time series techniques as well as linear and nonlinear machine learning (ML) models to deal with a larger number of predictors. For many forecast horizons, the aggregation of disaggregated forecasts performs just as well survey-based expectations and models that generate forecasts using the aggregate directly. Overall, ML methods outperform traditional time series models in predictive accuracy, with outstanding performance in forecasting disaggregates. Our results reinforce the benefits of using models in a data-rich environment for inflation forecasting, including aggregating disaggregated forecasts from ML techniques, mainly during volatile periods. Starting from the COVID-19 pandemic, the random forest model based on both aggregate and disaggregated inflation achieves remarkable predictive performance at intermediate and longer horizons.Comment: 44 pages, 9 figure