El uso de componentes principales en la clasificación melisopalinológica de la miel de Apis mellifera L.

Jacinto-Pimienta, Selene Yuliet; Mendoza-Hernández, José H. Rodolfo; Zaldivar-Cruz, Juan Manuel; Sánchez, Ángel Sol; Vargas-Villamil, Luis Manuel; Reyes-Sánchez, Carlos Augusto

doi:10.29312/remexca.v0i14.454

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“…Para el análisis de preferencia (MDPREF) se realizó con el procedimiento PRINQUAL del SAS (2014), el cual realiza análisis de componentes principales de datos cualitativos, cuantitativos y mixtos, que encuentra transformaciones lineales y no lineales de las variables, utilizando mínimos cuadrados alternos, que optimizan las propiedades de correlación o covarianza matricial de las variables transformadas (Jacinto-Pimienta et al, 2016).…”

Section: Análisis De Preferenciaunclassified

“…siendo, este último, mayor en los tipos Desi que en los Kabuli. Análisis de preferencia Jacinto-Pimienta et al (2016),. mencionan que, puesto que el análisis MDPREF se basa en un modelo de componentes principales, el biplot, que es una representación gráfi ca que muestra la relación entre los datos de la matriz (las columnas y las fi las), las dimensiones del biplot son los dos primeros componentes (Figura 2).…”

unclassified

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Rendimiento forrajero, grano y calidad del garbanzo (Cicer arietinum L.) tipo Desi

Ávalos-Castro¹,

Orduña²,

Gutierrez-Perez³

et al. 2022

BIOTECNIA

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Debido a la importancia que tiene el garbanzo tipo Desi, en ciertas zonas de México, como alimento para el ganado, la investigación se realizó con el objetivo de evaluar e identificar genotipos sobresalientes en la producción de forraje, grano y calidad nutrimental. Para ello, se utilizaron cinco genotipos de garbanzo; cuatro del INIFAP y uno del ICRISAT. Los ensayos de campo se establecieron durante los ciclos agrícolas de otoño-invierno del 2018 - 2019 y 2019 - 2020 de acuerdo con un diseño de bloques completos al azar. Los cinco genotipos mostraron similar rendimiento de grano (3.48 – 3.87 t ha-1); la variedad El Patrón presentó el mayor rendimiento biológico (14.21 t ha-1), de esquilmos (10.73 t ha-1) y mayor capacidad de unidades animal por alimentar. El grano de la variedad San Antonio 05 presentó el más alto contenido de proteína (24.04 %) y la línea experimental ICC-1273, el más bajo (21.55 %). El análisis de preferencia mostró que el genotipo ICC-1273 fue el de mayor calidad nutrimental. Todos los genotipos mostraron un contenido importante de minerales, siendo el K+ (1.35 a 1.44 %) el de mayor concentración.

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Section: Análisis De Preferenciaunclassified

unclassified

Rendimiento forrajero, grano y calidad del garbanzo (Cicer arietinum L.) tipo Desi

Ávalos-Castro¹,

Orduña²,

Gutierrez-Perez³

et al. 2022

BIOTECNIA

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“…Para determinar la existencia de grupos afines en cada uno de los transectos se realizó un análisis de correspondencia utilizando como variables discriminatorias las abundancias de cada uno de los taxones de cada transecto, empleando la chi cuadrada como medida de distancia y un método de normalización principal, obteniendo como resultado un diagrama de dispersión biespacial (biplot) de los taxones, permitiendo agruparlos por tipos de vegetación consultando diversos trabajos de vegetación (Campos-Villanueva y Villaseñor, 1995;López-Pérez et al, 2011;Rzedowski, 1978;Steinmann, 2009;Valiente-Banuet et al, 2009;Vasquez-Velasco, 2018; Villanueva-Almanza y Fonseca, 2011) y además interpretar su relación con los transectos (Jacinto-Pimienta et al, 2016). Este análisis se realizó con el paquete estadístico IBM SPSS Statistics 24.0 (IBM Corp., 2016).…”

Section: Materiales Y Métodosunclassified

Lluvia polínica en la selva baja caducifolia del cerro El Picante, San José Tilapa, Puebla, valle de Tehuacán-Cuicatlán

et al. 2019

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Resumen En este estudio se analiza por primera vez la lluvia de polen en la selva baja caducifolia del cerro El Picante en San José Tilapa (Puebla), ubicado dentro del biodiverso valle de Tehuacán-Cuicatlán. En 3 transectos de 100 m cada uno, se recolectaron bromelias cada 10 m, obteniéndose un total de 32 muestras, de las cuales se recuperaron los palinomorfos y se procesaron por medio de la técnica de acetólisis. Un total de 11,520 polen-esporas pertenecientes a 156 grupos taxonómicos fueron registrados. Los análisis permitieron reconocer taxones regionales, locales y extra locales identificados como señales polínicas. La señal regional estuvo caracterizada por elementos templados, principalmente del bosque mesófilo. La señal local destacó en riqueza e incluyó Asteraceae, Bursera morelensis, B. aptera, Euphorbiaceae, Ceiba aesculifolia y C. parvifolia de la selva baja caducifolia del cerro El Picante; mientras que la señal extra local estuvo representada por Sapindaceae, Caryophyllaceae, Meliaceae y Ephedra spp., que son elementos tanto de selva baja caducifolia como de matorral xerófilo. La comparación de los conjuntos palinológicos con la estructura de la selva baja caducifolia indicaron que Acaciella sp., Asteraceae, Bursera aptera, B. morelensis, Ceiba aesculifolia, C. parvifolia y Mimosa spp. son indicadores polínicos de este tipo de vegetación.

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“…Using data from melissopalynological studies, we can categorize or create subcategories within comparable production entities. Principal component analysis facilitates 2 of 17 the reduction of the dimension of the data set, by transforming it into a new uncorrelated set [3].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…Precision: The proportion of instances classified correctly in all classes. 2 Recall: The ability of the model to correctly identify all cases of a specific class 3. F1 Score: The harmonic mean of accuracy and recall, providing a balanced measure for each class 4.…”

mentioning

confidence: 99%

Classification of Monofloral Honeys by Measuring a Low-Cost Electronic Nose Prototype Based on Resistive Metal Oxide Sensors

María,

Luna,

Celdrán

et al. 2023

Agronomy

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In this article a case study of characterisation of type of honey based on floral origin is presented. It is intended to discriminate Iberian honeys from local beekeepers located in the Community of Madrid (Spain), by means of a low-cost electronic nose prototype, composed of a matrix of nonspecific resistive sensors of MQ-type metal oxides. The measurements of the honeys made with an electronic nose prototype were contrasted with physicochemical analyzes and pollen content. The experiment was carried out in two trials. A first preliminary study in which six samples of honey from different sources were used (three Blueweed, one rapeseed, one lavender and one commercial honey) and in which eight repetitions were made for each of the six samples analyzed. Due to the small sample size, conclusive results were not obtained, although the sensors did show a clear response in those that presented a higher pollen content, above 57%, however, the honey samples that reflected pollen values lower than 50% they showed no perceptible reaction on the sensors. In the second study, in which the sample size was increased to a total of 16 samples (four lavender honeys, four oak honeys, four rosemary honeys, and four chestnut honeys), a total of 10 repetitions per sample were carried out with a total of repetitions out of 160. These last data were analyzed with the principal component technique (PCA), the results of which were inconclusive. However, when applying the data analysis through the use of Support Vector Machines (SVM), it is possible to obtain a model with 87.5% accuracy in the classification. In this case, the Lavender and Chestnut honeys were the ones that achieved a precision of 90% and 100% respectively.

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El uso de componentes principales en la clasificación melisopalinológica de la miel de Apis mellifera L.

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Rendimiento forrajero, grano y calidad del garbanzo (Cicer arietinum L.) tipo Desi

Rendimiento forrajero, grano y calidad del garbanzo (Cicer arietinum L.) tipo Desi

Lluvia polínica en la selva baja caducifolia del cerro El Picante, San José Tilapa, Puebla, valle de Tehuacán-Cuicatlán

Classification of Monofloral Honeys by Measuring a Low-Cost Electronic Nose Prototype Based on Resistive Metal Oxide Sensors

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