COLLAB UVV

1. COLLAB UVV
2. Teses e Dissertações
3. Pós-Graduação em Biotecnologia Vegetal
4. Dissertação de Mestrado

Título :	Análise automática de imagem em tecido vegetal de cultivo orgânico e convencional: milho (Zea Mays)
Autor :	Costa, Maria Beatriz Fraga
metadata.dc.contributor:	Lenz, Dominik
Palabras clave :	Célula - Citometria de imagem - Morfologia - Planta
Fecha de publicación :	16-ago-2019
Resumen :	O milho (Zea mays) é uma das maiores fontes de alimentação atual movimentando bilhões de dólares/ano em indústrias alimentícias. A grande exigência de um manejo sanitário tem facilitado o surgimento e inserção de novas tecnologias. Entretanto, modelo agrícola atual vem gerando sérios problemas de degradação ambiental e sistemas de produção sustentáveis precisam se tornar o novo foco na agricultura. A introdução de novas tecnologias microscópicas permitiu um salto nos estudos celulares. A citometria de imagem é uma dessas novas técnicas utilizada para auxiliar análises laboratoriais e no controle de qualidade em exames histopatológicos e citológicos. Apesar do seu uso rotineiro na medicina, esse método é pouco aplicado quando se refere a pesquisas com vegetais. O objetivo do presente estudo foi identificar a possibilidade de análises morfológicas automáticas do vegetal Zea mays (milho) por meio de citometria de imagem, associada à aprendizagem da máquina e classificação celular. Esse estudo foi realizado a partir de plantios programados do milho sob três aplicações. A primeira aplicação com sementes e adubos de origem orgânica (EMCAPA-201) e baseada em sistema de produção orgânico em solo não impactado com fertilizantes químicos e/ou defensivos agrícolas, o segundo plantio com o mesmo tipo de semente, com tratamento não orgânico, cultivado sob sistema de produção convencional e o terceiro plantio se fez também com cultivo convencional. O órgão vegetal de escolha foi a folha e duas amostras de cada plantio foram coletadas, ao acaso, no tempo de trinta dias. Realizou-se a citometria de imagem para essa pesquisa através de dois softwares gratuitos de livre acesso, o CellProfiler e o CellProfiler-Analyst. Esses programas foram capazes de identificar e classificar objetos predeterminados em imagens microscópicas das amostras de tecido foliar vegetal, implementando um passo de sucesso no processamento automático de imagem e avaliação morfológica celular comparada em diferentes culturas utilizando metodologia reprodutível e de baixo custo.
URI :	https://repositorio.uvv.br//handle/123456789/532
Aparece en las colecciones:	Dissertação de Mestrado

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