Inteligência artificial permite prever performance de cana-de-açúcar em campo
Metodologia criada na Unicamp prediz com mais precisão a performance da planta, informando, por exemplo, se ela é resistente ou tolerante a pragas, frio, déficit hídrico ou deficiência nutricional do solo. Objetivo é reduzir o tempo de seleção e os custos associados à genotipagem.
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Cana-de-açúcar mais resistente
Cientistas da Unicamp identificaram em uma espécie de cana-de açúcar (Saccharum spontaneum) genes potencialmente responsáveis pela resistência da planta a fatores de estresse, como frio e seca. Caso se confirme o potencial protetor dos genes, eles poderão ser inseridos em outras plantas de interesse comercial.
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Pesquisa identifica genes potencialmente responsáveis por resistência da cana a pragas, frio ou seca
Pesquisa publicada na na Frontiers in Plant Scienceidentificou “genes órfãos” em uma espécie de cana, a Saccharum spontaneum, conhecida por sua tolerância aos estresses bióticos.
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Inteligência artificial acelera a busca por marcadores de resistência da cana-de-açúcar ao amarelinho
Matéria da Agência FAPESP explica pesquisas que utilizam inteligência artificial, machine learning e outras tecnologias na busca por variedades de cana-de-açúcar resistentes ao amarelinho.
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Enzima de fungo amazônico pode aumentar a eficiência na produção de etanol de segunda geração
Maria Fernanda Ziegler | Agência FAPESP – Pesquisadores da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) identificaram no fungo amazônico Trichoderma harzianum uma enzima capaz de degradar biomassa. Além de caracterizar a molécula, os pesquisadores usaram técnicas de engenharia genética para produzi-la em larga escala, reduzindo custos e viabilizando sua utilização industrial. A descoberta, publicada na revista
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