Análisis multivariado aplicado a la representación de datos sintéticos de secuenciación de ARN

Tesis (Maestría en Estadística Aplicada) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina, 2017.La secuenciación de alto rendimiento de ARN genera grandes bases de datos con información que puede ser utilizada con diferentes objetivos. Una de las aplicaciones más utilizada consiste en resumir las lecturas de las secuencias agregándolas en función de una unidad de interés tal como gen, exón o transcript . En este tipo de análisis se obtienen matrices con datos de conteos correspondientes a cada individuo en estudio (filas) y asignados a una particular unidad de interés (columnas). En general el número de individuos es muy pequeño en relación al número de variables y los conteos presentan un rango de dispersión muy amplio. En esta tesis se comparan técnicas de análisis multivariado exploratorio a 2 y 3 vías de clasificación que contemplan la naturaleza de los datos obtenidos en experimentos de secuenciación de ARN. Utilizando datos sintéticos generados con la técnica de plasmodios se comparan transformaciones a los datos y medidas de disimilaridad empleadas en el análisis de cluster jerárquico, análisis de escalamiento multidimensional métrico y no métrico y en el análisis factorial multiple. La transformación de los conteos originales a través de funciones que utilizan logaritmo o el uso de disimilaridades basadas en correlacion de Spearman o disimilaridad Poisson rescata la estructura natural de las muestras en todos los métodos de análisis utilizados. La mera estandarización o normalización de los conteos no genera representaciones confiables. La elección de la mejor medida debe considerar el nivel de relación señal-ruido ya que no todas las medidas muestran la configuración natural de la muestras en función de la cantidad de transcripts expresados o no diferencialmente. Este aspecto debe considerarse al momento de representar las muestras utilizando todos transcripts obtenidos o filtrando por expresión diferencial.Fil: Reeb, Pablo Daniel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina

Detección y conteo de manzanas mediante análisis de imágenes para pronósticos de producción

El objetivo del presente trabajo fue adaptar un algoritmo pre-entrenado de detección de objetos a partir de imágenes, para que el mismo pueda detectar y contar manzanas a partir de imágenes, como alternativa al conteo manual.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Apple (Malus domestica) and pear (Pyrus communis) yield prediction after tree image analysis

Yield forecasting depends on accurate tree fruit counts and mean size estimation. This information is generally obtained manually, requiring many hours of work. Artificial vision emerges as an interesting alternative to obtaining more information in less time. This study aimed to test and train YOLO pre-trained models based on neural networks for the detection and count of pears and apples on trees after image analysis; while also estimating fruit size. Images of trees were taken during the day and at night in apple and pear trees while fruits were manually counted. Trained models were evaluated according to recall, precision and F1score. The correlation between detected and counted fruits was calculated while fruit size estimation was made after drawing straight lines on each fruit and using reference elements. The precision, recall and F1score achieved by the models were up to 0.86, 0.83 and 0.84, respectively. Correlation coefficients between fruit sizes measured manually and by images were 0.73 for apples and 0.80 for pears. The proposed methodologies showed promising results, allowing forecasters to make less time consuming and accurate estimates compared to manual measurements. Highlights The number of fruits in apple and pear trees, could be estimated from images with promising results. The possibility of estimating the fruit numbers from images could reduce the time spent on this task, and above all, the costs. This allow growers to increase the number of trees sampled to make yield forecasts.Yield forecasting depends on accurate tree fruit counts and mean size estimation. This information is generally obtained manually, requiring many hours of work. Artificial vision emerges as an interesting alternative to obtaining more information in less time. This study aimed to test and train YOLO pre-trained models based on neural networks for the detection and count of pears and apples on trees after image analysis; while also estimating fruit size. Images of trees were taken during the day and at night in apple and pear trees while fruits were manually counted. Trained models were evaluated according to recall, precision and F1score. The correlation between detected and counted fruits was calculated while fruit size estimation was made after drawing straight lines on each fruit and using reference elements. The precision, recall and F1score achieved by the models were up to 0.86, 0.83 and 0.84, respectively. Correlation coefficients between fruit sizes measured manually and by images were 0.73 for apples and 0.80 for pears. The proposed methodologies showed promising results, allowing forecasters to make less time consuming and accurate estimates compared to manual measurements. Highlights The number of fruits in apple and pear trees, could be estimated from images with promising results. The possibility of estimating the fruit numbers from images could reduce the time spent on this task, and above all, the costs. This allow growers to increase the number of trees sampled to make yield forecasts

Raleo químico con Metamitrona en manzano Galaxy

Una alternativa al uso del Carbaril. Efectivo en aplicaciones tardías. Efecto de las condiciones meteorológicas en torno a la aplicación. En los valles irrigados de la Norpatagonia hay más de 2000 hectáreas con montes de manzanos del grupo Gala (Tabla 1), de las cuales cerca del 55 % tienen entre 10 y 20 años de implantación (SENASA, 2020). En los últimos ocho años se ha registrado una disminución paulatina de esta superficie (alrededor de 180 ha/año) debido, entre otras causas, a la dificultad de lograr frutos con el tamaño y la cobertura de color requerido por el mercado. Estos atributos de calidad se encuentran fuertemente influenciados por la carga frutal de los árboles, la cual debe ser regulada para lograr una producción de calidad. Habitualmente la regulación de la carga frutal en manzanos se realiza mediante la aplicación de un raleo químico en los días siguientes a la caída de pétalos y un posterior raleo manual de frutos. En nuestra región, el Carbaril es el principal raleador utilizado en manzanos. Este insecticida está fuertemente cuestionado debido a su efecto nocivo sobre las abejas y otros insectos benéficos; y su aplicación se encuentra prohibida en Europa (Wertheim, 2000). Además, en ocasiones se han detectado residuos de este plaguicida en las manzanas del grupo Gala, debido a su ciclo productivo de menor duración. Resulta de interés, entonces, estudiar alternativas al Carbaril para el raleo químico de manzanos. En particular en la variedad Galaxy, la cual es considerada como difícil de ralear químicamente debido a su floración prolongada en el tiempo.EEA Alto ValleFil: Curetti, Mariela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; ArgentinaFil: Raffo Benegas, María Dolores. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; ArgentinaFil: Rodríguez, Andrea Betiana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; ArgentinaFil: Reeb, Pablo Daniel. Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentin

Estimación del tamaño de manzanas mediante análisis de imágenes digitales para pronósticos de producción

El objetivo del presente trabajo fue evaluar una metodología de medición del ta-maño de manzanas a partir de imágenes RGB, como alternativa a la medición manual.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Estimación del tamaño de manzanas mediante análisis de imágenes digitales para pronósticos de producción

El objetivo del presente trabajo fue evaluar una metodología de medición del ta-maño de manzanas a partir de imágenes RGB, como alternativa a la medición manual.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Estimación del tamaño de manzanas mediante análisis de imágenes digitales para pronósticos de producción

El objetivo del presente trabajo fue evaluar una metodología de medición del ta-maño de manzanas a partir de imágenes RGB, como alternativa a la medición manual.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

¿Cómo asegurar un buen nivel de floración y cuaje en manzanos Red Delicious?

El principal cultivar de manzanos plantado en la Norpatagonia es ‘Red Delicious’ y sus clones, con alrededor de 11.000 hectáreas y cerca del 65 % de la superficie de los manzanos (SENASA, 2021). Un problema habitual en este cultivar es la escasa floración o el bajo nivel de cuaje en determinadas ocasiones. Cualquiera de estas dos situaciones impide sostener una producción de manzanas de calidad en el tiempo.EEA Alto ValleFil: Curetti, Mariela. Instituto Nacional Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; ArgentinaFil: Raffo Benegas, María Dolores. Instituto Nacional Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; ArgentinaFil: Reeb, Pablo Daniel. Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Rodriguez, Andrea Betiana. Instituto Nacional Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; Argentin