Marcadores espectrais no visível e infravermelho próximo pra identificação de sementes em progênies de Ricinus communis L.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ferreira, Daniel da Silva
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB
Texto Completo: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/16033
Resumo: The production and availability of seeds of castor bean (Ricinus comunnis L.) with physical, genetic and physiological quality, constitutes a challenge to the productive chain, because, despite their own variability concerning seeds, in many cases it is not possible to distinguish visually some genotypes that which can promote the loss of quality. With the aim of establishing spectral markers based on identification of castor seeds already stable and cultivars generations involving different progenitors using spectroscopy, is that this study was developed. Spectroscopy consists of an analytical method, where it is studied the interaction of electromagnetic radiation with the molecules being explored in this study the visible region VIS-NIR, with approximate absorption range between 400 to 750nm and near shortwave infrared band SWNIR between 750 to 1100nm. In the first study, four cultivars were evaluated: BRS Nordestina, BRS Paraguaçu, BRS Energy, BRS Gabriela and the lineage CNPAM 2009-7. The reflectance spectra were recorded in the range of 750 to 1100nm. For Classification models that were used 50 seeds of each material, being selected for the test suite 36 seeds each. The second study evaluated two genitors being: CNPAM 2012-137 and CNPAM 93-168, and their reciprocal generations of F1, F2, F3 and F4. The reflectance spectra were recorded in the visible band VIS-NIR of 400 to 750nm. For classification models were used 20 seeds of each material, and for the test set 10 seeds of each. The readings were made with the seeds always in the same position. The spectra were preprocessed using the algorithm Savitzky-Golay with window of 11 points and first derivative for baseline correction. By PCA (Principal Component Analysis) was established that both the SWNIR band as on VIS-NIR band in study, the results allowed the distinction between the cultivars and reciprocal generations. The SIMCA model demonstrad promising results for classification to the significance levels of 1.5 and 10% in both tracks of study. The SPA-LDA (Sucessive Projections Algorithm-Linear Discriminant Analysis) was efficient classifing correctly all the samples, both in the SWNIR and in the VIS-NIR band. The methods in study have shown to be promising for the phenotypic differentiation of castor bean seeds and their reciprocal generations in a fast, practical and non-destructive.
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Spectroscopy consists of an analytical method, where it is studied the interaction of electromagnetic radiation with the molecules being explored in this study the visible region VIS-NIR, with approximate absorption range between 400 to 750nm and near shortwave infrared band SWNIR between 750 to 1100nm. In the first study, four cultivars were evaluated: BRS Nordestina, BRS Paraguaçu, BRS Energy, BRS Gabriela and the lineage CNPAM 2009-7. The reflectance spectra were recorded in the range of 750 to 1100nm. For Classification models that were used 50 seeds of each material, being selected for the test suite 36 seeds each. The second study evaluated two genitors being: CNPAM 2012-137 and CNPAM 93-168, and their reciprocal generations of F1, F2, F3 and F4. The reflectance spectra were recorded in the visible band VIS-NIR of 400 to 750nm. For classification models were used 20 seeds of each material, and for the test set 10 seeds of each. The readings were made with the seeds always in the same position. The spectra were preprocessed using the algorithm Savitzky-Golay with window of 11 points and first derivative for baseline correction. By PCA (Principal Component Analysis) was established that both the SWNIR band as on VIS-NIR band in study, the results allowed the distinction between the cultivars and reciprocal generations. The SIMCA model demonstrad promising results for classification to the significance levels of 1.5 and 10% in both tracks of study. The SPA-LDA (Sucessive Projections Algorithm-Linear Discriminant Analysis) was efficient classifing correctly all the samples, both in the SWNIR and in the VIS-NIR band. The methods in study have shown to be promising for the phenotypic differentiation of castor bean seeds and their reciprocal generations in a fast, practical and non-destructive.A produção e a disponibilidade de sementes de mamona (Ricinus comunnis L.) com qualidade física, genética e fisiológica, constitui um desafio para a cadeia produtiva, pois, apesar da cultura possuir variabilidade relativas as suas sementes, em muitos casos não é possível a distinção visual de alguns genótipos o que pode promover a perda de qualidade. Com o objetivo de se estabelecer marcadores espectrais de identificação de sementes de mamona baseado em cultivares já estáveis e em gerações envolvendo, diferentes progenitores utilizando a espectroscopia, é que foi desenvolvido o presente estudo. A espectroscopia consiste em um método analítico, onde é estudada a interação das radiações eletromagnéticas com as moléculas, sendo explorada neste estudo a região do visível VIS-NIR, com faixa de absorção aproximada entre 400 a 750nm e a faixa do infravermelho próximo de ondas curtas SWNIR compreendida entre 750 a 1100nm. No primeiro estudo, foram avaliadas quatro cultivares sendo: BRS Nordestina, BRS Paraguaçu, BRS Energia, BRS Gabriela e a linhagem CNPAM 2009-7. Os espectros de reflectância foram registrados na faixa de 750 a 1100nm. Para os modelos de classificação foram utilizadas 50 sementes de cada material, sendo selecionadas para o conjunto de teste 36 sementes de cada. No segundo estudo avaliou-se dois genitores sendo: CNPAM 2012-137 e CNPAM 93168, e suas gerações de recíprocas de F1, F2, F3 e F4. Os espectros de reflectância foram registrados na faixa do visível VIS-NIR de 400 a 750nm. Para os modelos de classificação foram utilizadas 20 sementes de cada material, e para o conjunto de teste 10 sementes de cada. As leituras foram efetuadas com as sementes sempre na mesma posição. Os espectros foram pré-processados utilizando o algoritmo Savitzky-Golay com janela de 11 pontos e primeira derivada para correção da linha de base. Mediante a PCA (Principal Component Analysis) foi constatada que tanto na faixa SWNIR quanto na faixa VIS-NIR em estudo, os resultados permitiram a distinção entre as cultivares e as gerações reciprocas. O modelo SIMCA demonstrou resultados promissores para classificação para os níveis de significância de 1,5 e 10% em ambas as faixas de estudo. O SPA-LDA (Sucessive Projections Algorithm-Linear Discriminant Analysis) foi eficiente classificando corretamente todas as amostras, tanto na região do SWNIR quanto no VIS-NIR. Os métodos em estudo foram comprovadamente promissores quanto a diferenciação fenotípica para sementes de mamoneira e suas gerações recíprocas, de forma rápida, prática e não destrutiva.Universidade Federal da ParaíbaBrasilZootecniaPrograma de Pós-Graduação em ZootecniaUFPBBruno, Riselane de Lucena Alcântarahttp://lattes.cnpq.br/4695147822020127Medeiros, Everaldo Paulo dehttp://lattes.cnpq.br/0883967020061181Ferreira, Daniel da Silva2019-10-10T12:47:13Z2019-10-042019-10-10T12:47:13Z2015-06-26info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/16033porAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPBinstname:Universidade Federal da Paraíba (UFPB)instacron:UFPB2019-10-11T06:07:19Zoai:repositorio.ufpb.br:123456789/16033Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufpb.br/PUBhttp://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/oai/requestdiretoria@ufpb.br|| diretoria@ufpb.bropendoar:2019-10-11T06:07:19Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB - Universidade Federal da Paraíba (UFPB)false
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