Fast and Accurate Discrimination of Brachiaria brizantha (A.Rich.) Stapf Seeds by Molecular Spectroscopy and Machine Learning

腕足 饲料 栽培 傅里叶变换红外光谱 人口 农学 数学 生物 物理 人口学 量子力学 社会学
作者
Izabela Cristina de Oliveira,Thiago França,Gustavo Nicolodelli,Carla Pereira de Morais,Bruno Marangoni,Gianluigi Bacchetta,D. M. B. P. Milori,Charline Zaratin Alves,Cícero Cena
出处
期刊:ACS agricultural science & technology [American Chemical Society]
卷期号:1 (5): 443-448 被引量:14
标识
DOI:10.1021/acsagscitech.1c00067
摘要

Brachiaria brizantha is the most common forage plant used in cattle pastures. The field plant population is the main parameter for cattle nutrition; it is mainly determined by the genotype and physiological quality of the seed, that is, seed vigor. Seed vigor standard tests are considered time-consuming and laborious. Fourier transformed infrared (FTIR) spectroscopy was used to classify the seed cultivar and vigor from two different genotypes of B. brizantha, namely, Marandu and Paiaguás cultivars. Two batches from each group were used for classification by applying FTIR and machine learning algorithms. The algorithms with a higher overall accuracy in the leave-one-out cross-validation were also validated by an external validation using a dedicated set of samples exclusively separated for this purpose. The results indicate that molecular spectroscopy combined with machine learning analysis presents great potential for the classification of B. brizantha seeds.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Xyy628发布了新的文献求助10
刚刚
JamesPei的应助被Yao采纳,获得10
刚刚
wanci的应助被吁愚雨豫采纳,获得10
刚刚
高小姐完成签到,获得积分10
1秒前
HUangg发布了新的文献求助20
1秒前
1秒前
1秒前
万万发布了新的文献求助10
1秒前
丁真发布了新的文献求助10
1秒前
zpfuture发布了新的文献求助10
1秒前
阳光易真发布了新的文献求助50
2秒前
油菜籽完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
Luella完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
2秒前
坚强冰枫的应助被袁青寒采纳,获得10
3秒前
3秒前
3秒前
是小小啊发布了新的文献求助10
3秒前
徐德民完成签到,获得积分10
3秒前
Zzy发布了新的文献求助10
5秒前
if发布了新的文献求助10
5秒前
和谐以晴完成签到,获得积分10
5秒前
Bai发布了新的文献求助10
5秒前
肥皂剧发布了新的文献求助10
5秒前
小曦瓜完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
无极微光的应助被Alien采纳,获得20
6秒前
longer完成签到 ,获得积分10
6秒前
脑洞疼的应助被过冷风采纳,获得10
6秒前
6秒前
6秒前
yjq发布了新的文献求助10
7秒前
martin发布了新的文献求助10
7秒前
tt完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
lry5211完成签到,获得积分10
8秒前
maner完成签到,获得积分10
8秒前
虚幻谷秋完成签到,获得积分10
8秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Les Mantodea De Guyane 2000
Guidelines for fracture-safe and fatigue-reliable design of steel structures 600
Problems and Solutions for Integer and Combinatorial Optimization: Building Skills in Discrete Optimization 600
Organizational Behavior 510
Atelier, 2nd edition 500
Study of structural arctic steel in a friction pair with ice 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7996732
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9450813
关于积分的说明 21132082
捐赠科研通 7569782
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3380029
关于科研通互助平台的介绍 2513339
邀请新用户注册赠送积分活动 2413780