ABSTRACT. Leporinus friderici, native to the Amazon Basin and popularly known as "piau-três-pintas", has great ecological and economic importance; it is widely fished and consumed throughout much of tropical South America. Knowledge of the genetic diversity of this native species is important to support management and conservation programs. We evaluated microsatellite loci amplification, using heterologous primers, in 31 individuals of L. friderici. These samples were collected from natural populations of the Araguaia River basin, in central Brazil, and the DNA was extracted from samples of muscle tissue. Eight loci were successfully analyzed. Six of them were polymorphic, and the number of alleles ranged from three to 10. Values of expected heterozygosities for these polymorphic loci ranged from 0.488 to 0.795. Exclusion probability (0.983), the identity probability (0.000073), and the mean genetic diversity values were high, showing that these microsatellite markers are suitable for assessing the genetic variability of L. friderici populations. There is a growing interest in studies that evaluate the genetic variability of natural populations for various purposes, such as conservation. Here, we showed that a viable alternative to the costly development of specific primers for fish populations is simply testing for heterologous amplification of microsatellite markers available from research on other species.
Resumo -Este trabalho tem como objetivo propor um sistema composto por MDRNN-RC (Multi-dimensional Recurrent Neural Network -Reservoir Computing) com a finalidade de reconhecimento de escrita cursiva off-line e explorar posteriormente os resultados, pois essas técnicas quando combinadas podem resultar em melhorias, visto que são robustas e notadamente referenciadas na literatura para esse tipo de tarefa. O objetivo geral deste trabalho é avaliar os resultados da arquitetura MDRNN-LSTM combinado com o método RC, no reconhecimento de caracteres isolados, em seu formato de imagem digital crua, ou seja, diretamente a partir da matriz de pixels. Palavras III. RECONHECIMENTO DE CARACTERES ESCRITOS À MÃOEste tipo de reconhecimento consiste na classificação de caracteres através de imagens digitais, que estão separadas em um total de 36 classes, sendo 10 no caso dos dígitos arábicos e 26 para o alfabeto ocidental [7].Camastra34D, um algoritmo que foi proposto em 2006 por Francesco Camastra [8], define 34 características para apenas um caractere. O algoritmo consiste na extração de características locais e globais da imagem, sendo as locais extraídas de sub-imagens da imagem original e as globais provenientes de informações sobre o formato geral do caractere, tal como a razão entre largura e altura. Os experimentos realizados por Camastra com este algoritmo, foram executados na base pública C-Cube.Cruz et al. [9] apresentaram em 2010 um sistema para reconhecimento de caracteres manuscritos off-line, usando 6 técnicas distintas para extração de características. O mesmo utilizava uma técnica seletora de características independentes e complementares a fim de destacar ainda mais as classes mais divergentes. A base utilizada foi a mesma que Camastra [8] e o autor utilizou um classificador MLP.
resumo: A espécie Colossoma macropomum (tambaqui), muito cultivada em piscicultura por todo o Brasil, já apresenta perda de variabilidade genética em alguns estoques. O objetivo deste trabalho foi testar para esta espécie a amplificação cruzada de 52 locos microsatélites desenvolvidos originalmente para outras espécies da ictiofauna. Para tanto, foram coletados indivíduos de tambaqui de piscicultura da região de Goiânia, Brasil, e a extração do DNA para amplificação foi feita a partir de tecido muscular. Os testes de amplificação cruzada foram realizados alterando as temperaturas de cada loco, buscando a padronização da amplificação. Dos 52 locos testados, 16 apresentaram resultados satisfatórios de amplificação cruzada, o que permitiu a definição dos genótipos. Esses resultados indicam que existe um grande potencial de transferibilidade de marcadores microssatélites entre espécies diferentes da ictiofauna. Esses marcadores podem ser usados em estudos genético-populacionais desta espécie nos programas de conservação, manejo e melhoramento deste recurso pesqueiro.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.