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dc.creatorSaraiva, Gustavo Francisco Rosalin-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9488050850575972por
dc.contributor.advisor1Souza, Gustavo Maia-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3664441705741783por
dc.contributor.referee1Pereira, Danillo Roberto-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0122307432250869por
dc.contributor.referee2Vieira, Luiz Gonzaga Esteves-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/298816495523999por
dc.contributor.referee3Costa, Ernane José Xavier-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/7534841168255892por
dc.contributor.referee4Von Zuben, Fernando José-
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/1756895777404187por
dc.date.accessioned2018-07-27T17:57:40Z-
dc.date.issued2017-03-31-
dc.identifier.citationSaraiva, Gustavo Francisco Rosalin. Análise temporal da sinalização elétrica em plantas de soja submetidas a diferentes perturbações externas. 2017. 83f. Tese (Doutorado em Agronomia) - Universidade do Oeste Paulista, Presidente Prudente, 2017.por
dc.identifier.urihttp://bdtd.unoeste.br:8080/jspui/handle/jspui/1087-
dc.description.resumoAs plantas são organismos complexos com processos dinâmicos que, devido ao seu modo séssil de vida, sofrem influência das condições ambientais todo o tempo. Plantas podem percebem e responder com precisão a diferentes estímulos ambientais de forma inteligente, mas para isso se faz necessário um complexo e eficiente sistema de sinalização. A sinalização elétrica em plantas já é conhecida há muito tempo, mas vem ganhando destaque recentemente com seu entendimento em relação aos processos fisiológicos das plantas. O objetivo desta tese foi testar as seguintes hipóteses: séries temporais de dados obtidos da sinalização elétrica de plantas possuem informação não aleatória, com padrão dinâmico e oscilatório, sendo tal dinâmica afetada por estímulos ambientais e que há padrões específicos nas respostas a estímulos. Em ambiente controlado, foram aplicados estímulos ambientais estressantes em plantas de soja, e captados os dados de sinalização elétrica antes e após a aplicação dos mesmos. As séries temporais obtidas foram analisadas utilizando ferramentas estatísticas e computacionais para se determinar o Espectro de Frequências (FFT), Autocorrelação dos valores e Entropia Aproximada (ApEn). Para se verificar a existência de padrões nas séries, foram utilizados algoritmos de classificação da área de aprendizado de máquina. A análise das séries temporais mostrou que os sinais elétricos coletados de plantas apresentaram dinâmica oscilatória com padrão de distribuição de frequências em lei de potência. Os resultados permitem diferenciar com grande eficácia séries coletadas antes e após a aplicação dos estímulos. As análises de PSD e autocorrelação mostraram grande diferença na dinâmica dos sinais elétricos antes e após a aplicação dos estímulos. A análise de ApEn mostrou haver diminuição da complexidade do sinal após a aplicação dos estímulos. Os algoritmos de classificação alcançaram valores significativos na acurácia de detecção de padrões e classificação das séries temporais, mostrando haver padrões matemáticos nas diferentes respostas elétricas das plantas. Conclui-se que as séries temporais de sinais bioelétricos de plantas possuem informação discriminante. Os sinais possuem dinâmica oscilatória, tendo suas propriedades alteradas por estímulos ambientais. Há ainda padrões matemáticos embutidos nas respostas da planta a estímulos específicos.por
dc.description.abstractPlants are complex organisms with dynamic processes that, due to their sessile way of life, are influenced by environmental conditions at all times. Plants can accurately perceive and respond to different environmental stimuli intelligently, but this requires a complex and efficient signaling system. Electrical signaling in plants has been known for a long time, but has recently gained prominence with the understanding of the physiological processes of plants. The objective of this thesis was to test the following hypotheses: temporal series of data obtained from electrical signaling of plants have non-random information, with dynamic and oscillatory pattern, such dynamics being affected by environmental stimuli and that there are specific patterns in responses to stimuli. In a controlled environment, stressful environmental stimuli were applied in soybean plants, and the electrical signaling data were collected before and after the application of the stimulus. The time series obtained were analyzed using statistical and computational tools to determine Frequency Spectrum (FFT), Autocorrelation of Values and Approximate Entropy (ApEn). In order to verify the existence of patterns in the series, classification algorithms from the area of machine learning were used. The analysis of the time series showed that the electrical signals collected from plants presented oscillatory dynamics with frequency distribution pattern in power law. The results allow to differentiate with great efficiency series collected before and after the application of the stimuli. The PSD and autocorrelation analyzes showed a great difference in the dynamics of the electric signals before and after the application of the stimuli. The ApEn analysis showed that there was a decrease in the signal complexity after the application of the stimuli. The classification algorithms reached significant values in the accuracy of pattern detection and classification of the time series, showing that there are mathematical patterns in the different electrical responses of the plants. It is concluded that the time series of bioelectrical signals of plants contain discriminant information. The signals have oscillatory dynamics, having their properties altered by environmental stimuli. There are still mathematical patterns built into plant responses to specific stimuli.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Michele Mologni (mologni@unoeste.br) on 2018-07-27T17:57:40Z No. of bitstreams: 1 Gustavo Francisco Rosalin Saraiva.pdf: 5041218 bytes, checksum: 30127a7816b12d3bd7e57182e6229bc2 (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2018-07-27T17:57:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gustavo Francisco Rosalin Saraiva.pdf: 5041218 bytes, checksum: 30127a7816b12d3bd7e57182e6229bc2 (MD5) Previous issue date: 2017-03-31eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.thumbnail.urlhttp://bdtd.unoeste.br:8080/jspui/retrieve/2683/Gustavo%20Francisco%20Rosalin%20Saraiva.pdf.jpg*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade do Oeste Paulistapor
dc.publisher.departmentDoutorado em Agronomiapor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUNOESTEpor
dc.publisher.programDoutorado em Agronomiapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectAlgoritmos de classificação, Complexidade, Eletrofisiologia Vegetal, Entropia Aproximada.por
dc.subjectClassification algorithms, Complexity, Plant Electrophysiology, Approximate Entropy.eng
dc.subject.cnpqCIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIApor
dc.titleAnálise temporal da sinalização elétrica em plantas de soja submetidas a diferentes perturbações externaspor
dc.title.alternativeTemporal analysis of electrical signaling in soybean plants subjected to different external disturbanceseng
dc.typeTesepor
Aparece nas coleções:Doutorado em Agronomia

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