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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Las Brujas; INIA Tacuarembó. |
Fecha : |
21/02/2014 |
Actualizado : |
23/10/2017 |
Tipo de producción científica : |
Serie Técnica |
Autor : |
CASTAÑO, J.; GIMÉNEZ, A.; CERONI, M.; FUREST, J.; AUNCHAYNA, R.; BIDEGAIN, M. |
Afiliación : |
JOSE PEDRO CASTAÑO SANCHEZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; AGUSTIN GIMENEZ FUREST, Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA), Uruguay; MAURICIO CERONI, Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA), Uruguay; JOSE MARIA FUREST, Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA), Uruguay; ROSINA AUNCHAYNA, Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA), Uruguay. |
Título : |
Caracterización agroclimática del Uruguay 1980-2009 |
Fecha de publicación : |
2011 |
Fuente / Imprenta : |
Montevideo (UY): INIA, 2011. |
Páginas : |
34 p. |
Serie : |
(INIA Serie Técnica; 193) |
ISBN : |
978-9974-38-330-2 |
ISSN : |
1688-9266 |
Idioma : |
Español |
Contenido : |
En este trabajo se realiza una recopilación, generación y análisis de variables agroclimáticas, caracterizando su comportamiento en base a registros y estadísticas del período 1980 - 2009. La información se representa en mapas con distribución territorial (isolíneas dentro del país) y de frecuencia temporal (percentiles 10, 33, 50, 66 y 90).
Esta caracterización de la frecuencia temporal en base a percentiles busca caracterizar la variabilidad interanual de las distintas variables durante el período de estudio, caracterizando no solamente el promedio del período (percentil 50) sino también los valores de los 10 años con registros superiores (percentil 66) o inferiores (percentil 33) y también de los 3 años que registran los valores más extremos tanto superiores (percentil 90) como inferiores (percentil 10). Asimismo, se anexan tablas con los datos promedio mensuales para cada variable en cada localidad seleccionada para su estudio. |
Palabras claves : |
PRECIPITACIONES ANUALES; PRECIPITACIONES MENSUALES. |
Thesagro : |
AGROCLIMA; CAMBIO CLIMATICO; CLIMA; CLIMATOLOGIA; GRAS; IMPACTO AMBIENTAL; LLUVIA; METEOROLOGIA; SISTEMAS DE INFORMACIÓN; TEMPERATURA; URUGUAY. |
Asunto categoría : |
P40 Meteorología y climatología |
URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/2538/1/18429021211104157.pdf
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Marc : |
LEADER 01904nam a2200373 a 4500 001 1003449 005 2017-10-23 008 2011 bl uuuu u00u1 u #d 020 $a978-9974-38-330-2 022 $a1688-9266 100 1 $aCASTAÑO, J. 245 $aCaracterización agroclimática del Uruguay 1980-2009 260 $aMontevideo (UY): INIA$c2011 300 $a34 p. 490 $a(INIA Serie Técnica; 193) 520 $aEn este trabajo se realiza una recopilación, generación y análisis de variables agroclimáticas, caracterizando su comportamiento en base a registros y estadísticas del período 1980 - 2009. La información se representa en mapas con distribución territorial (isolíneas dentro del país) y de frecuencia temporal (percentiles 10, 33, 50, 66 y 90). Esta caracterización de la frecuencia temporal en base a percentiles busca caracterizar la variabilidad interanual de las distintas variables durante el período de estudio, caracterizando no solamente el promedio del período (percentil 50) sino también los valores de los 10 años con registros superiores (percentil 66) o inferiores (percentil 33) y también de los 3 años que registran los valores más extremos tanto superiores (percentil 90) como inferiores (percentil 10). Asimismo, se anexan tablas con los datos promedio mensuales para cada variable en cada localidad seleccionada para su estudio. 650 $aAGROCLIMA 650 $aCAMBIO CLIMATICO 650 $aCLIMA 650 $aCLIMATOLOGIA 650 $aGRAS 650 $aIMPACTO AMBIENTAL 650 $aLLUVIA 650 $aMETEOROLOGIA 650 $aSISTEMAS DE INFORMACIÓN 650 $aTEMPERATURA 650 $aURUGUAY 653 $aPRECIPITACIONES ANUALES 653 $aPRECIPITACIONES MENSUALES 700 1 $aGIMÉNEZ, A. 700 1 $aCERONI, M. 700 1 $aFUREST, J. 700 1 $aAUNCHAYNA, R. 700 1 $aBIDEGAIN, M.
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Esconder MarcPresentar Marc Completo |
Registro original : |
INIA Las Brujas (LB) |
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Biblioteca
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Identificación
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Origen
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Tipo / Formato
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Clasificación
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Cutter
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Registro
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Volumen
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Estado
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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Treinta y Tres. |
Fecha actual : |
17/04/2017 |
Actualizado : |
11/10/2019 |
Tipo de producción científica : |
Artículos en Revistas Indexadas Internacionales |
Circulación / Nivel : |
A - A |
Autor : |
LAKIN, S.M.; DEAN, C.; NOYES, N.R.; DETTENWANGER, A.; ROSS, A. S.; DOSTER, E.; ROVIRA, P.J.; ABDO, Z.; JONES, K.L.; RUIZ, J.; BELK, K.E.; MORLEY, P.S.; BOUCHER, C. |
Afiliación : |
STEVEN M. LAKIN; CHRIS DEAN; NOELLE R. NOYES; ADAM DETTENWANGER; ANNE SPENCER ROSS; ENRIQUE DOSTER; PABLO JUAN ROVIRA SANZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay. Department of Animal Sciences, Colorado State University, USA.; ZAID ABDO; KENNETH L. JONES; JAIME RUIZ; KEITH E. BELK; PAUL S. MORLEY; CHRISTINA BOUCHER. |
Título : |
MEGARes: an antimicrobial resistance database for high throughput sequencing. |
Fecha de publicación : |
2017 |
Fuente / Imprenta : |
Nucleic Acids Research, 2017 v.45 p.574-580. |
DOI : |
10.1093/nar/gkw1009 |
Idioma : |
Inglés |
Notas : |
Article History: Published online 2016 Nov 24.
DOI: https://doi.org/10.1093/nar/gkw1009 |
Contenido : |
Antimicrobial resistance has become an imminent concern for public health. As methods for detection and characterization of antimicrobial resistance move from targeted culture and polymerase chain reaction to high throughput metagenomics, appropriate resources for the analysis of large-scale data are required. Currently, antimicrobial resistance databases are tailored to smaller-scale, functional profiling of genes using highly descriptive annotations. Such characteristics do not facilitate the analysis of large-scale, ecological sequence datasets such as those produced with the use of metagenomics for surveillance. In order to overcome these limitations, we present MEGARes (https://megares.meglab.org), a hand-curated antimicrobial resistance database and annotation structure that provides a foundation for the development of high throughput acyclical classifiers and hierarchical statistical analysis of big data. MEGARes can be browsed as a stand-alone resource through the website or can be easily integrated into sequence analysis pipelines through download. Also via the website, we provide documentation for AmrPlusPlus, a user-friendly Galaxy pipeline for the analysis of high throughput sequencing data that is pre-packaged for use with the MEGARes database. |
Palabras claves : |
BASE DE DATOS; BIOINFORMÁTICA; DATASETS; DRUG RESISTANCE; GENES; METAGENÓMICA; METAGENOMICS; MICROBIAL; POLYMERASE CHAIN REACTION; PUBLIC HEALTH MEDICINE; RESISTENCIA ANTIMICROBIANA; SEQUENCE ANALYSIS. |
Asunto categoría : |
L01 Ganadería |
URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/6677/1/Rovira-arb-2017-1.pdf
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5210519/
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Marc : |
LEADER 02505naa a2200433 a 4500 001 1057051 005 2019-10-11 008 2017 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $a10.1093/nar/gkw1009$2DOI 100 1 $aLAKIN, S.M. 245 $aMEGARes$ban antimicrobial resistance database for high throughput sequencing.$h[electronic resource] 260 $c2017 500 $aArticle History: Published online 2016 Nov 24. DOI: https://doi.org/10.1093/nar/gkw1009 520 $aAntimicrobial resistance has become an imminent concern for public health. As methods for detection and characterization of antimicrobial resistance move from targeted culture and polymerase chain reaction to high throughput metagenomics, appropriate resources for the analysis of large-scale data are required. Currently, antimicrobial resistance databases are tailored to smaller-scale, functional profiling of genes using highly descriptive annotations. Such characteristics do not facilitate the analysis of large-scale, ecological sequence datasets such as those produced with the use of metagenomics for surveillance. In order to overcome these limitations, we present MEGARes (https://megares.meglab.org), a hand-curated antimicrobial resistance database and annotation structure that provides a foundation for the development of high throughput acyclical classifiers and hierarchical statistical analysis of big data. MEGARes can be browsed as a stand-alone resource through the website or can be easily integrated into sequence analysis pipelines through download. Also via the website, we provide documentation for AmrPlusPlus, a user-friendly Galaxy pipeline for the analysis of high throughput sequencing data that is pre-packaged for use with the MEGARes database. 653 $aBASE DE DATOS 653 $aBIOINFORMÁTICA 653 $aDATASETS 653 $aDRUG RESISTANCE 653 $aGENES 653 $aMETAGENÓMICA 653 $aMETAGENOMICS 653 $aMICROBIAL 653 $aPOLYMERASE CHAIN REACTION 653 $aPUBLIC HEALTH MEDICINE 653 $aRESISTENCIA ANTIMICROBIANA 653 $aSEQUENCE ANALYSIS 700 1 $aDEAN, C. 700 1 $aNOYES, N.R. 700 1 $aDETTENWANGER, A. 700 1 $aROSS, A. S. 700 1 $aDOSTER, E. 700 1 $aROVIRA, P.J. 700 1 $aABDO, Z. 700 1 $aJONES, K.L. 700 1 $aRUIZ, J. 700 1 $aBELK, K.E. 700 1 $aMORLEY, P.S. 700 1 $aBOUCHER, C. 773 $tNucleic Acids Research, 2017$gv.45 p.574-580.
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Esconder MarcPresentar Marc Completo |
Registro original : |
INIA Treinta y Tres (TT) |
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