A diversificação de pastagens em conjunto com menor dependência de insumos de alta energia, como a adubação mineral em sistemas de produção de forragem é uma alternativa promissora para o desenvolvimento dessa indústria. No entanto, a falta de informações sobre as características morfológicas e fisiológicas de muitas forrageiras promissoras, tais como as leguminosas, limita a utilização racional e gestão adequada deste recurso. Estudos morfológicos, fisiológicos e características agronômicas de leguminosas forrageiras são importantes para caracterizar seus padrões de crescimento, bem como para descrever o seu desenvolvimento e produção. A fim de estabelecer uma base para o uso de cultivares de amendoim forrageiro e verificar a adaptação e o potencial destes materiais para as condições Sudeste do Brasil, este estudo foi elaborado para descrever e explicar a morfologia, fisiologia e respostas agronômicas, bem como características estruturais do pasto e valor nutritivo da forragem de quatro genótipos de amendoim forrageiro (Arachis pintoi (Krapov. & WC Gregory) submetidos a duas frequências de corte. O estudo foi realizado em Piracicaba, São Paulo, Brasil. O delineamento experimental foi inteiramente casualizado, em esquema fatorial 4x2 (cultivares Mandobi, Amarillo, Belmonte, e Alqueire-1, colhidas a cada 28 ou 42 dias a 10 cm), com três repetições, totalizando 24 unidades experimentais. As variáveis medidas incluíram a produção de forragem, atributos estruturais do dossel, incluindo altura, índice de área foliar, interceptação luminosa, composição morfológica e valor nutritivo. O acúmulo total de forragem na estação (5,8 Mg MS ha-1) e taxa de acúmulo (52 kg MS ha-1 dia-1) foram maiores sob o cronograma de colheita de 28 dias. A cultivar Belmonte apresentou a maior produtividade (8,1 Mg MS ha-1) e taxa de acúmulo (69 kg MS ha-1 d-1) de todos os genótipos. O IAF médio na pré-colheita (4,5) e interceptação luminosa (97%) não variou em resposta à frequência de colheita. A concentração de proteína bruta da forragem foi maior aos 28 dias (253 g kg-1) e a cultivar Belmonte apresentou maiores concentrações (265 g kg-1) do que Mandobi e Amarillo. As concentrações de fibra em detergente neutro (FDN) não variaram com a frequência de colheita nem cultivar Belmonte apresentou maior concentração de FDN (369 g kg-1) do que Alqueire-1 (337 g kg-1). A produção de folhas e pecíolos não variou em função da frequência de colheita e Belmonte teve a maior produção de folhas (6,0 Mg MS ha-1) e pecíolos (2,6 Mg MS ha-1). Belmonte teve melhor desempenho agronômico com maior interceptação de luz e IAF, resultando em maior acúmulo total de forragem. A produção total de forragem foi maior em frequências de corte menores e a cultivar Belmonte obteve maior produção e taxa de acúmulo de forragem. A maturidade do amendoim forrageiro afetou valor nutritivo da forragem aos 28 dias de frequência de corte, resultando em melhor forragem. / The diversification of pastures together with lower dependence on high energy inputs such as mineral fertilization in forage-livestock systems is a promising alternative in the development of this industry. However, the lack of information on morphological and physiological characteristics of many promising forages such as legumes limits the rational utilization and adequate management of this resource. Studies morphological, physiological, and agronomic characteristics of forage legumes are important to characterize their growth patterns as well as to describe their growth, development and production. In order to establish a basis for the use of forage peanut genotypes and to ascertain the adaptation and the potential of these materials to the southeastern conditions of Brazil, this study was devised to describe and explain the morphological, physiological, and agronomic responses as well as the sward structural characteristics, and forage nutritive value of four forage peanut (Arachis pintoi (Krapov. & W.C. Gregory) genotypes submitted to two harvest frequencies. The study was conducted in Piracicaba, São Paulo, Brazil. The experimental design was completely randomized in a 4x2 factorial design (genotypes Mandobi, Amarillo, Belmonte, and Alqueire-1, harvested every 28 or 42 days at 10 cm), with three replications, totalling 24 experimental units. Responses measured included forage yield, canopy structural attributes, including height, leaf area index, light interception and plant-part composition and nutritive value. Total warm-season forage accumulation production (5,8 Mg MS ha-1) and accumulation rate (52 kg DM ha-1 d-1) were higher under the 28-d harvest schedule. The Belmonte cultivar showed the highest yield (8,1 Mg MS ha-1) and accumulation rate (69 kg DM ha-1 d-1) of all genotypes. The mean pre-harvest LAI (4,5) and light interception (97%) did not vary in response to harvest frequency. The forage crude protein concentration was higher at 28 days (253 g kg-1) and cultivar Belmonte forage had higher concentrations (265 g kg-1) than Mandobi and Amarillo. The concentrations of neutral detergent fiber did not vary with harvest frequency and Belmonte forage had higher NDF (369 g kg-1) than Alqueire-1 (337 g kg-1). Production of leaves and petioles did not vary as a function of harvest frequency, and Belmonte had the highest yield of leaves (6,0 Mg MS ha-1) and petioles (2,6 Mg MS ha-1). Belmonte had better agronomic performance with higher light interception andLAI, resulting in higher total forage accumulation. Harvest frequency impact yield characteristics and can modify sward architecture. Plant maturity affected forage nutritive value, with the 28-d schedule resulting in better forage.,

A diversificação de pastagens em conjunto com menor dependência de insumos de alta energia, como a adubação mineral em sistemas de produção de forragem é uma alternativa promissora para o desenvolvimento dessa indústria. No entanto, a falta de informações sobre as características morfológicas e fisiológicas de muitas forrageiras promissoras, tais como as leguminosas, limita a utilização racional e gestão adequada deste recurso. Estudos morfológicos, fisiológicos e características agronômicas de leguminosas forrageiras são importantes para caracterizar seus padrões de crescimento, bem como para descrever o seu desenvolvimento e produção. A fim de estabelecer uma base para o uso de cultivares de amendoim forrageiro e verificar a adaptação e o potencial destes materiais para as condições Sudeste do Brasil, este estudo foi elaborado para descrever e explicar a morfologia, fisiologia e respostas agronômicas, bem como características estruturais do pasto e valor nutritivo da forragem de quatro genótipos de amendoim forrageiro (Arachis pintoi (Krapov. & WC Gregory) submetidos a duas frequências de corte. O estudo foi realizado em Piracicaba, São Paulo, Brasil. O delineamento experimental foi inteiramente casualizado, em esquema fatorial 4x2 (cultivares Mandobi, Amarillo, Belmonte, e Alqueire-1, colhidas a cada 28 ou 42 dias a 10 cm), com três repetições, totalizando 24 unidades experimentais. As variáveis medidas incluíram a produção de forragem, atributos estruturais do dossel, incluindo altura, índice de área foliar, interceptação luminosa, composição morfológica e valor nutritivo. O acúmulo total de forragem na estação (5,8 Mg MS ha-1) e taxa de acúmulo (52 kg MS ha-1 dia-1) foram maiores sob o cronograma de colheita de 28 dias. A cultivar Belmonte apresentou a maior produtividade (8,1 Mg MS ha-1) e taxa de acúmulo (69 kg MS ha-1 d-1) de todos os genótipos. O IAF médio na pré-colheita (4,5) e interceptação luminosa (97%) não variou em resposta à frequência de colheita. A concentração de proteína bruta da forragem foi maior aos 28 dias (253 g kg-1) e a cultivar Belmonte apresentou maiores concentrações (265 g kg-1) do que Mandobi e Amarillo. As concentrações de fibra em detergente neutro (FDN) não variaram com a frequência de colheita nem cultivar Belmonte apresentou maior concentração de FDN (369 g kg-1) do que Alqueire-1 (337 g kg-1). A produção de folhas e pecíolos não variou em função da frequência de colheita e Belmonte teve a maior produção de folhas (6,0 Mg MS ha-1) e pecíolos (2,6 Mg MS ha-1). Belmonte teve melhor desempenho agronômico com maior interceptação de luz e IAF, resultando em maior acúmulo total de forragem. A produção total de forragem foi maior em frequências de corte menores e a cultivar Belmonte obteve maior produção e taxa de acúmulo de forragem. A maturidade do amendoim forrageiro afetou valor nutritivo da forragem aos 28 dias de frequência de corte, resultando em melhor forragem. / The diversification of pastures together with lower dependence on high energy inputs such as mineral fertilization in forage-livestock systems is a promising alternative in the development of this industry. However, the lack of information on morphological and physiological characteristics of many promising forages such as legumes limits the rational utilization and adequate management of this resource. Studies morphological, physiological, and agronomic characteristics of forage legumes are important to characterize their growth patterns as well as to describe their growth, development and production. In order to establish a basis for the use of forage peanut genotypes and to ascertain the adaptation and the potential of these materials to the southeastern conditions of Brazil, this study was devised to describe and explain the morphological, physiological, and agronomic responses as well as the sward structural characteristics, and forage nutritive value of four forage peanut (Arachis pintoi (Krapov. & W.C. Gregory) genotypes submitted to two harvest frequencies. The study was conducted in Piracicaba, São Paulo, Brazil. The experimental design was completely randomized in a 4x2 factorial design (genotypes Mandobi, Amarillo, Belmonte, and Alqueire-1, harvested every 28 or 42 days at 10 cm), with three replications, totalling 24 experimental units. Responses measured included forage yield, canopy structural attributes, including height, leaf area index, light interception and plant-part composition and nutritive value. Total warm-season forage accumulation production (5,8 Mg MS ha-1) and accumulation rate (52 kg DM ha-1 d-1) were higher under the 28-d harvest schedule. The Belmonte cultivar showed the highest yield (8,1 Mg MS ha-1) and accumulation rate (69 kg DM ha-1 d-1) of all genotypes. The mean pre-harvest LAI (4,5) and light interception (97%) did not vary in response to harvest frequency. The forage crude protein concentration was higher at 28 days (253 g kg-1) and cultivar Belmonte forage had higher concentrations (265 g kg-1) than Mandobi and Amarillo. The concentrations of neutral detergent fiber did not vary with harvest frequency and Belmonte forage had higher NDF (369 g kg-1) than Alqueire-1 (337 g kg-1). Production of leaves and petioles did not vary as a function of harvest frequency, and Belmonte had the highest yield of leaves (6,0 Mg MS ha-1) and petioles (2,6 Mg MS ha-1). Belmonte had better agronomic performance with higher light interception andLAI, resulting in higher total forage accumulation. Harvest frequency impact yield characteristics and can modify sward architecture. Plant maturity affected forage nutritive value, with the 28-d schedule resulting in better forage.,

Structure learning of Bayesian Networks (BNs) is an NP-hard problem, and the use of sub-optimal strategies is essential in domains involving many variables. One of them is to generate multiple approximate structures and then to reduce the ensemble to a representative structure. It is possible to use the occurrence frequency (on the structures ensemble) as the criteria for accepting a dominant directed edge between two nodes and thus obtaining the single structure. In this doctoral research, it was made an analogy with an adapted one-dimensional random-walk for analytically deducing an appropriate decision threshold to such occurrence frequency. The obtained closed-form expression has been validated across benchmark datasets applying the Matthews Correlation Coefficient as the performance metric. In the experiments using a recent medical dataset, the BN resulting from the analytical cutoff-frequency captured the expected associations among nodes and also achieved better prediction performance than the BNs learned with neighbours thresholds to the computed. In literature, the feature accounted along of the perturbed structures has been the edges and not the directed edges (arcs) as in this thesis. That modified strategy still was applied to an elderly dataset to identify potential relationships between variables of medical interest but using an increased threshold instead of the predict by the proposed formula - such prudence is due to the possible social implications of the finding. The motivation behind such an application is that in spite of the proportion of elderly individuals in the population has increased substantially in the last few decades, the risk factors that should be managed in advance to ensure a natural process of mental decline due to ageing remain unknown. In the learned structural model, it was graphically investigated the probabilistic dependence mechanism between two variables of medical interest: the suspected risk factor known as Metabolic Syndrome and the indicator of mental decline referred to as Cognitive Impairment. In this investigation, the concept known in the context of BNs as D-separation has been employed. Results of the carried out study revealed that the dependence between Metabolic Syndrome and Cognitive Variables indeed exists and depends on both Body Mass Index and age. / O aprendizado da estrutura de uma Rede Bayesiana (BN) é um problema NP-difícil, e o uso de estratégias sub-ótimas é essencial em domínios que envolvem muitas variáveis. Uma delas consiste em gerar várias estruturas aproximadas e depois reduzir o conjunto a uma estrutura representativa. É possível usar a frequência de ocorrência (no conjunto de estruturas) como critério para aceitar um arco dominante entre dois nós e assim obter essa estrutura única. Nesta pesquisa de doutorado, foi feita uma analogia com um passeio aleatório unidimensional adaptado para deduzir analiticamente um limiar de decisão apropriado para essa frequência de ocorrência. A expressão de forma fechada obtida foi validada usando bases de dados de referência e aplicando o Coeficiente de Correlação de Matthews como métrica de desempenho. Nos experimentos utilizando dados médicos recentes, a BN resultante da frequência de corte analítica capturou as associações esperadas entre os nós e também obteve melhor desempenho de predição do que as BNs aprendidas com limiares vizinhos ao calculado. Na literatura, a característica contabilizada ao longo das estruturas perturbadas tem sido as arestas e não as arestas direcionadas (arcos) como nesta tese. Essa estratégia modificada ainda foi aplicada a um conjunto de dados de idosos para identificar potenciais relações entre variáveis de interesse médico, mas usando um limiar aumentado em vez do previsto pela fórmula proposta - essa cautela deve-se às possíveis implicações sociais do achado. A motivação por trás dessa aplicação é que, apesar da proporção de idosos na população ter aumentado substancialmente nas últimas décadas, os fatores de risco que devem ser controlados com antecedência para garantir um processo natural de declínio mental devido ao envelhecimento permanecem desconhecidos. No modelo estrutural aprendido, investigou-se graficamente o mecanismo de dependência probabilística entre duas variáveis de interesse médico: o fator de risco suspeito conhecido como Síndrome Metabólica e o indicador de declínio mental denominado Comprometimento Cognitivo. Nessa investigação, empregou-se o conceito conhecido no contexto de BNs como D-separação. Esse estudo revelou que a dependência entre Síndrome Metabólica e Variáveis Cognitivas de fato existe e depende tanto do Índice de Massa Corporal quanto da idade.

Structure learning of Bayesian Networks (BNs) is an NP-hard problem, and the use of sub-optimal strategies is essential in domains involving many variables. One of them is to generate multiple approximate structures and then to reduce the ensemble to a representative structure. It is possible to use the occurrence frequency (on the structures ensemble) as the criteria for accepting a dominant directed edge between two nodes and thus obtaining the single structure. In this doctoral research, it was made an analogy with an adapted one-dimensional random-walk for analytically deducing an appropriate decision threshold to such occurrence frequency. The obtained closed-form expression has been validated across benchmark datasets applying the Matthews Correlation Coefficient as the performance metric. In the experiments using a recent medical dataset, the BN resulting from the analytical cutoff-frequency captured the expected associations among nodes and also achieved better prediction performance than the BNs learned with neighbours thresholds to the computed. In literature, the feature accounted along of the perturbed structures has been the edges and not the directed edges (arcs) as in this thesis. That modified strategy still was applied to an elderly dataset to identify potential relationships between variables of medical interest but using an increased threshold instead of the predict by the proposed formula - such prudence is due to the possible social implications of the finding. The motivation behind such an application is that in spite of the proportion of elderly individuals in the population has increased substantially in the last few decades, the risk factors that should be managed in advance to ensure a natural process of mental decline due to ageing remain unknown. In the learned structural model, it was graphically investigated the probabilistic dependence mechanism between two variables of medical interest: the suspected risk factor known as Metabolic Syndrome and the indicator of mental decline referred to as Cognitive Impairment. In this investigation, the concept known in the context of BNs as D-separation has been employed. Results of the carried out study revealed that the dependence between Metabolic Syndrome and Cognitive Variables indeed exists and depends on both Body Mass Index and age. / O aprendizado da estrutura de uma Rede Bayesiana (BN) é um problema NP-difícil, e o uso de estratégias sub-ótimas é essencial em domínios que envolvem muitas variáveis. Uma delas consiste em gerar várias estruturas aproximadas e depois reduzir o conjunto a uma estrutura representativa. É possível usar a frequência de ocorrência (no conjunto de estruturas) como critério para aceitar um arco dominante entre dois nós e assim obter essa estrutura única. Nesta pesquisa de doutorado, foi feita uma analogia com um passeio aleatório unidimensional adaptado para deduzir analiticamente um limiar de decisão apropriado para essa frequência de ocorrência. A expressão de forma fechada obtida foi validada usando bases de dados de referência e aplicando o Coeficiente de Correlação de Matthews como métrica de desempenho. Nos experimentos utilizando dados médicos recentes, a BN resultante da frequência de corte analítica capturou as associações esperadas entre os nós e também obteve melhor desempenho de predição do que as BNs aprendidas com limiares vizinhos ao calculado. Na literatura, a característica contabilizada ao longo das estruturas perturbadas tem sido as arestas e não as arestas direcionadas (arcos) como nesta tese. Essa estratégia modificada ainda foi aplicada a um conjunto de dados de idosos para identificar potenciais relações entre variáveis de interesse médico, mas usando um limiar aumentado em vez do previsto pela fórmula proposta - essa cautela deve-se às possíveis implicações sociais do achado. A motivação por trás dessa aplicação é que, apesar da proporção de idosos na população ter aumentado substancialmente nas últimas décadas, os fatores de risco que devem ser controlados com antecedência para garantir um processo natural de declínio mental devido ao envelhecimento permanecem desconhecidos. No modelo estrutural aprendido, investigou-se graficamente o mecanismo de dependência probabilística entre duas variáveis de interesse médico: o fator de risco suspeito conhecido como Síndrome Metabólica e o indicador de declínio mental denominado Comprometimento Cognitivo. Nessa investigação, empregou-se o conceito conhecido no contexto de BNs como D-separação. Esse estudo revelou que a dependência entre Síndrome Metabólica e Variáveis Cognitivas de fato existe e depende tanto do Índice de Massa Corporal quanto da idade.