Determinação de sementes de soja esverdeadas por meio de análise de imagens.

Os atuais métodos de avaliação de qualidade de lotes de sementes são realizados de forma manual, sendo considerados de baixa efetividade e alta subjetividade. Dentre os atributos de qualidade, alguns como os fisiológicos e genéticos são baseados em coloração e podem ser passíveis de utilização de processos computadorizados para quantificação e qualificação de lotes. O objetivo do trabalho foi avaliar um processo de análise de imagens de sementes para determinar níveis de contaminação de sementes verdes em lotes de soja. Foram avaliados lotes com 0, 2, 4, 12 e 22% de contaminação de sementes esverdeadas. As imagens foram capturadas por um aparato de baixo custo envolvendo um celular e iluminação LED. O processo foi dividido em duas etapas, compreendendo a identificação de semente em relação ao fundo (etapa 1) e a identificação de sementes verdes (etapa 2). Foram utilizados os índices Spectral Slope Saturation Index (SI), Blue Green Pigment Index (BGI) e Brightness Index (BI). O BGI foi o que apresentou melhor desempenho na determinação do número total de sementes (erro de contagem de 0.33 sementes em relação ao lote de 50 sementes). A melhor combinação compreendeu a utilização dos índices BGI na etapa 1 e Bi na segunda etapa. A utilização do pacote adaptado foi apropriada para realizar a avaliação e determinação por quantificação dos níveis em lotes de sementes de soja com diferentes níveis de sementes esverdeadas. Objetivou-se com esse trabalho, apresentar uma adaptação de um pipeline semiautomático, de baixo custo, para avaliação de lotes de sementes de soja com diferentes níveis de contaminação por soja esverdeada. Por ser uma aplicação ao setor produtivo de um algoritmo adaptado da academia, a publicação atende o Objetivo de Desenvolvimento Sustentável 9: “Construir infraestruturas resilientes, promover a industrialização inclusiva e sustentável e fomentar a inovação”.bitstream/item/217760/1/Bol-212.pd

A draft genome sequence of the elusive giant squid, Architeuthis dux

Background: The giant squid (Architeuthis dux; Steenstrup, 1857) is an enigmatic giant mollusc with a circumglobal distribution in the deep ocean, except in the high Arctic and Antarctic waters. The elusiveness of the species makes it difficult to study. Thus, having a genome assembled for this deep-sea-dwelling species will allow several pending evolutionary questions to be unlocked. Findings: We present a draft genome assembly that includes 200 Gb of Illumina reads, 4 Gb of Moleculo synthetic long reads, and 108 Gb of Chicago libraries, with a final size matching the estimated genome size of 2.7 Gb, and a scaffold N50 of 4.8 Mb. We also present an alternative assembly including 27 Gb raw reads generated using the Pacific Biosciences platform. In addition, we sequenced the proteome of the same individual and RNA from 3 different tissue types from 3 other species of squid (Onychoteuthis banksii, Dosidicus gigas, and Sthenoteuthis oualaniensis) to assist genome annotation. We annotated 33,406 protein-coding genes supported by evidence, and the genome completeness estimated by BUSCO reached 92%. Repetitive regions cover 49.17% of the genome. Conclusions: This annotated draft genome of A. dux provides a critical resource to investigate the unique traits of this species, including its gigantism and key adaptations to deep-sea environments

Erratum to: 36th International Symposium on Intensive Care and Emergency Medicine

[This corrects the article DOI: 10.1186/s13054-016-1208-6.]