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???metadata.dc.type???: Tese
Title: Análise exploratória e preditiva de linhagens de caupí baseada nas respostas oxidativas à presença de alumínio
???metadata.dc.creator???: Oliveira, Uasley Caldas de 
???metadata.dc.contributor.advisor1???: Ribeiro, Marilza Neves do Nascimento
First advisor-co: Souza, Girlene Santos de
???metadata.dc.description.resumo???: A toxidez causada por alumínio é um fator limitante de grande importância no cultivo do feijão-caupi (Vigna unguiculata L.), leguminosa cultivada nas regiões tropicais e subtropicais, considerada uma importante fonte alimentar, principalmente pela sua importância nutricional e socioeconômica para pequenos agricultores das regiões Norte e Nordeste do Brasil. Objetivou-se com esse trabalho avaliar linhagens de feijão-caupi quanto a tolerância ao íon alumínio com base na atividade especifica de enzimas antioxidantes aplicando modelagem preditiva. O experimento foi conduzido na Universidade Estadual de Feira de Santana (UEFS), no Laboratório de Germinação de Sementes (LAGER) e em casa de vegetação. Foi realizada avaliação do teor de proteína e da atividade específica da enzima ascorbato peroxidase (APx), catalase (CAT), peroxidade (POD) e superóxido dismutase (SOD) nas plantas expostas a diferentes concentrações de alumínio. Para análise dos resultados obtidos foram utilizadas diferentes formas de classificação quanto a tolerância ao alumínio, desde testes de médias utilizando o Scott-Knott a (p<0,05) de probabilidade, assim como, a modelagem preditiva agregada em árvore de dados onde foi testado os modelos preditivos Random Forest, Tree, Rede Neural e kNN. Foi utilizado o corante Evans blue como um indicador visual da toxidez de alumínio bem como sua quantificação através de leitura em espectrofotômetro. Observou-se grande variabilidade genética entre as linhagens de feijão-caupi quanto à tolerância ao alumínio. Os dados da atividade enzimática das plantas expostas ao íon alumínio foi possível determinar que o modelo Randon Forest e o Neural Network para as imagens com o corante Evans Blue, apresentaram melhor capacidade preditiva para ambos os dados estudados. Pelo método visual utilizando o corante Evans blue a linhagem O foi a mais tolerante e as linhagens I, J, F, G e M foram as mais sensíveis ao alumínio quando analisado a coloração do ápice radicular. Já a quantificação do Evans blue as linhagens D e C foras as mais tolerantes e as linhagens mais sensíveis foram a G e A.
Abstract: Aluminum toxicity is a significant limiting factor in cowpea (Vigna unguiculata L.) cultivation, a legume grown in tropical and subtropical regions, highly valued as a food source, particularly for its nutritional and socio-economic importance to small-scale farmers in the North and Northeast regions of Brazil. The objective of this study was to assess cowpea lineages for aluminum ion tolerance based on the specific activity of antioxidant enzymes using predictive modeling. The experiment was conducted at the State University of Feira de Santana (UEFS), in the Seed Germination Laboratory (LAGER), and in a greenhouse. Evaluation of protein content and the specific activity of the enzymes ascorbate peroxidase (APx), catalase (CAT), peroxidase (POD), and superoxide dismutase (SOD) was performed on plants exposed to different aluminum concentrations. Various forms of aluminum tolerance classification were used to analyze the results, including mean tests using Scott-Knott with a probability level of p<0.05. Additionally, predictive modeling was employed, incorporating data trees, where predictive models like Random Forest, Tree, Neural Network, and kNN were tested. Evans blue dye was utilized as a visual indicator of aluminum toxicity, and its quantification was done through spectrophotometry. Significant genetic variability was observed among cowpea lineages concerning aluminum tolerance. The enzyme activity data from plants exposed to aluminum ions enabled the determination that the Random Forest and Neural Network models for images with Evans Blue dye displayed the best predictive capability for both data sets. Using the visual method with Evans blue dye, lineage O demonstrated the highest tolerance, while lineages I, J, F, G, and M were the most sensitive to aluminum, as determined by root apex coloration. Regarding Evans blue quantification, lineages D and C were the most tolerant, and the most sensitive lineages were G and A.
Keywords: Feijão-caupí
Vigna unguiculata (L.) Walp.
Alumínio
Concentração
Modelagem preditiva
Estresse abiótico
Catalase
Vigna unguiculata (L.) Walp.
Abiotic stress
Machine learning
Reactive oxygen species
Espécies reativas de oxigênio
Random Forest
Aprendizado de máquina
Aluminum
Concentration
???metadata.dc.subject.cnpq???: CIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLA
GENETICA::GENETICA VEGETAL
FITOTECNIA::PRODUCAO E BENEFICIAMENTO DE SEMENTES
CIENCIAS BIOLOGICAS::GENETICA
Language: por
???metadata.dc.publisher.country???: Brasil
Publisher: Universidade Estadual de Feira de Santana
???metadata.dc.publisher.initials???: UEFS
???metadata.dc.publisher.department???: DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS BIOLÓGICAS
???metadata.dc.publisher.program???: Doutorado Acadêmico em Recursos Genéticos Vegetais
Citation: OLIVEIRA, Uasley Caldas de. Análise exploratória e preditiva de linhagens de caupí baseada nas respostas oxidativas à presença de alumínio. 2023. 81 f. Tese (Doutorado Acadêmico em Recursos Genéticos Vegetais) - Universidade Estadual de Feira de Santana, Feira de Santana, 2023.
???metadata.dc.rights???: Acesso Aberto
???metadata.dc.identifier.doi???: Orcid
URI: http://tede2.uefs.br:8080/handle/tede/1651
Issue Date: 18-Jul-2023
Appears in Collections:Coleção UEFS

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