Redape – Repositório de Dados de Pesquisa da Embrapa
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Sequência de gene codificador para fator de transcrição que confere tolerância a ácido acético a levedura Komagataella phaffii
No full textA superexpressão do fator de transcrição Haa1 aumenta a resistência da levedura Saccharomyces cerevisiae ao ácido acético, um importante ácido carboxílico presente em hidrolisados de biomassa. A superexpressão desse fator de transcrição em outros microrganismos produtores de compostos renováveis a partir de hidrolisados lignocelulósicos pode também favorecer o desempenho fermentativo e a produção dos compostos desejados. Como o gene Haa1 representa um ativo de base biotecnológica, esse conjunto de dados reune a sequência de nucleotídeos do fator de transcrição Haa1 da levedura Komagataella phaffii (sin. Pichia pastoris). Para tanto, a sequência do Haa1 foi identificada, superexpressa e a função validada na levedura. Inicialmente, a sequência proteica de Haa1 foi identificada no genoma da levedura K. phaffii por análises de similaridade com o homólogo de Saccharomyces cerevisiae. Posteriormente, a sequência gênica foi amplificada a partir DNA genômico da levedura e clonada sob controle de dois diferentes promotores constitutivos pGAP e pRPP1b (possui força de cerca de 20% do pGAP). Após transformação da levedura K. phaffii X-33 com os vetores, selecionou-se transformantes por resistência a antibiótico e confirmação da integração do vetor de expressão no genoma da levedura. Finalmente, o desempenho de linhagens recombinantes de K. phaffii superexpressando o fator de transcrição Haa1 foi avaliado na presença de ácido acético e hidrolisado lignocelulósico. A superexpressão de Haa1 conferiu à levedura maior tolerância ao ácido acético entre 4 g/L e 6 g/L reduzindo o tempo de destoxificação em até seis horas e aumentando a produção de biomassa da levedura em até 20%. Os resultados obtidos demonstram a eficiência de K. phaffii Haa1 aumentar a tolerância a ácido acético e abrem caminho para melhorar o desempenho da levedura na produção de compostos renováveis a partir de hidrolisado lignocelulósico.Overexpression of the transcription factor Haa1 increases the resistance of the yeast Saccharomyces cerevisiae to acetic acid, an important carboxylic acid present in biomass hydrolysates. The overexpression of this transcription factor in other microorganisms that produce renewable compounds from lignocellulosic hydrolysates may also favor the fermentative performance and the production of the desired compounds. As the Haa1 gene represents a biotechnology-based asset, this dataset brings together the nucleotide sequence of the Haa1 transcription factor from the yeast Komagataella phaffii (syn. Pichia pastoris). For this, the Haa1 sequence was identified, overexpressed and functionally validated in yeast. Initially, the protein sequence of Haa1 was identified in the genome of the yeast K. phaffii by analysis of similarity with the homolog of Saccharomyces cerevisiae. Subsequently, the gene sequence was amplified from yeast genomic DNA and cloned under the control of two different constitutive promoters, pGAP and pRPP1b (it has a strength of about 20% of pGAP). After the transformation of the K. phaffii X-33 yeast with the vectors, transformants were selected for antibiotic resistance and confirmation of the integration of the expression vector into the yeast genome. Finally, the performance of recombinant strains of K. phaffii overexpressing the transcription factor Haa1 was evaluated in the presence of acetic acid and lignocellulosic hydrolysate. The overexpression of Haa1 gave the yeast greater tolerance to acetic acid between 4 g/L and 6 g/L, reducing detoxification time by up to six hours and increasing yeast biomass production by up to 20%. The results demonstrate the efficiency of K. phaffii Haa1 to increase tolerance to acetic acid and open the way to improve yeast performance in producing renewable compounds from lignocellulosic hydrolysate
LiDAR survey on 1051 hectares in Flona Tapajós, Pará, Brazil, 2021.
No full textThe LiDAR data Flona Tapajós (TAP_A01_2021_LiDAR) refers to the survey carried out in Pará state, Brazil. The data were collected under the project Sustainable Landscapes, a project supported by the United States Agency for International Development (USAID) and US Department of State. The United States Forest Service working in collaboration with the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) have made possible the provision of high accuracy LiDAR data aiming at developing new methods and generating knowledge in the field.
This dataset contains:
a. Classified LAS formatted point cloud data – compressed LAS files: LAZ format (vendor delivered);
b. Map of LiDAR coverage area and block boundaries;
“Data were acquired by the Sustainable Landscapes Brazil project supported by the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), the US Forest Service, USAID and the US Department of State."Os dados LiDAR Flona Tapajós (TAP_A01_2021_LiDAR) referem-se ao levantamento realizado no estado do Pará, Brasil. Os dados foram coletados no âmbito do projeto Paisagens Sustentáveis, um projeto apoiado pela Agência dos Estados Unidos para o Desenvolvimento Internacional (USAID) e Departamento de Estado dos EUA. O Serviço Florestal dos Estados Unidos trabalhando em colaboração com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) tornou possível o fornecimento de dados LiDAR de alta precisão com o objetivo de desenvolver novos métodos e gerar conhecimento no campo.
Este conjunto de dados contém:
a. Dados de nuvem de pontos formatados em LAS classificados – arquivos LAS compactados: formato LAZ (entregue pelo fornecedor);
b. Mapa da área de cobertura LiDAR e limites dos blocos;
“Os dados foram adquiridos pelo projeto Paisagens Sustentáveis Brasil, apoiado pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), Serviço Florestal dos EUA, USAID e Departamento de Estado dos EUA.
LiDAR survey on 1005 hectares in Fazenda Tanguro, Mato Grosso, Brazil, 2021.
No full textThe LiDAR data Fanzenda Tanguro (TAN_A01_2021_LiDAR) refers to the survey carried out in Mato Grosso state, Brazil. The data were collected under the project Sustainable Landscapes, a project supported by the United States Agency for International Development (USAID) and US Department of State. The United States Forest Service working in collaboration with the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) have made possible the provision of high accuracy LiDAR data aiming at developing new methods and generating knowledge in the field.
This dataset contains:
a. Classified LAS formatted point cloud data – compressed LAS files: LAZ format (vendor delivered);
b. Map of LiDAR coverage area and block boundaries;
“Data were acquired by the Sustainable Landscapes Brazil project supported by the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), the US Forest Service, USAID and the US Department of State."Os dados LiDAR Fanzenda Tanguro (TAN_A01_2021_LiDAR) referem-se à pesquisa realizada no estado de Mato Grosso, Brasil. Os dados foram coletados no âmbito do projeto Paisagens Sustentáveis, um projeto apoiado pela Agência dos Estados Unidos para o Desenvolvimento Internacional (USAID) e Departamento de Estado dos EUA. O Serviço Florestal dos Estados Unidos trabalhando em colaboração com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) tornou possível o fornecimento de dados LiDAR de alta precisão com o objetivo de desenvolver novos métodos e gerar conhecimento no campo.
Este conjunto de dados contém:
a. Dados de nuvem de pontos formatados em LAS classificados – arquivos LAS compactados: formato LAZ (entregue pelo fornecedor);
b. Mapa da área de cobertura LiDAR e limites dos blocos;
“Os dados foram adquiridos pelo projeto Paisagens Sustentáveis Brasil, apoiado pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), Serviço Florestal dos EUA, USAID e Departamento de Estado dos EUA.
LiDAR survey on 1257 hectares in Reserva Ducke, Amazonas, Brazil, 2021.
No full textThe LiDAR data Reserva Ducke (DUC_A01_2021_LiDAR) refers to the survey carried out in Amazonas state, Brazil. The data were collected under the project Sustainable Landscapes, a project supported by the United States Agency for International Development (USAID) and US Department of State. The United States Forest Service working in collaboration with the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) have made possible the provision of high accuracy LiDAR data aiming at developing new methods and generating knowledge in the field.
This dataset contains:
a. Classified LAS formatted point cloud data – compressed LAS files: LAZ format (vendor delivered);
b. Map of LiDAR coverage area and block boundaries;
“Data were acquired by the Sustainable Landscapes Brazil project supported by the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), the US Forest Service, USAID and the US Department of State."Os dados LiDAR Reserva Ducke (DUC_A01_2021_LiDAR) referem-se ao levantamento realizado no estado do Amazonas, Brasil. Os dados foram coletados no âmbito do projeto Paisagens Sustentáveis, um projeto apoiado pela Agência dos Estados Unidos para o Desenvolvimento Internacional (USAID) e Departamento de Estado dos EUA. O Serviço Florestal dos Estados Unidos trabalhando em colaboração com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) tornou possível o fornecimento de dados LiDAR de alta precisão com o objetivo de desenvolver novos métodos e gerar conhecimento no campo.
Este conjunto de dados contém:
a. Dados de nuvem de pontos formatados em LAS classificados – arquivos LAS compactados: formato LAZ (entregue pelo fornecedor);
b. Mapa da área de cobertura LiDAR e limites dos blocos;
“Os dados foram adquiridos pelo projeto Paisagens Sustentáveis Brasil, apoiado pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), Serviço Florestal dos EUA, USAID e Departamento de Estado dos EUA.
LiDAR survey on 968 hectares in GEDI, Mato Grosso, Brazil, 2021.
No full textThe LiDAR data GEDI (GED_A03_2021_LiDAR) refers to the survey carried out in Mato Grosso state, Brazil. The data were collected under the project Sustainable Landscapes, a project supported by the United States Agency for International Development (USAID) and US Department of State. The United States Forest Service working in collaboration with the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) have made possible the provision of high accuracy LiDAR data aiming at developing new methods and generating knowledge in the field.
This dataset contains:
a. Classified LAS formatted point cloud data – compressed LAS files: LAZ format (vendor delivered);
b. Map of LiDAR coverage area and block boundaries;
“Data were acquired by the Sustainable Landscapes Brazil project supported by the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), the US Forest Service, USAID and the US Department of State."Os dados LiDAR GEDI (GED_A03_2021_LiDAR) referem-se ao levantamento realizado no estado de Mato Grosso, Brasil. Os dados foram coletados no âmbito do projeto Paisagens Sustentáveis, um projeto apoiado pela Agência dos Estados Unidos para o Desenvolvimento Internacional (USAID) e Departamento de Estado dos EUA. O Serviço Florestal dos Estados Unidos trabalhando em colaboração com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) tornou possível o fornecimento de dados LiDAR de alta precisão com o objetivo de desenvolver novos métodos e gerar conhecimento no campo.
Este conjunto de dados contém:
a. Dados de nuvem de pontos formatados em LAS classificados – arquivos LAS compactados: formato LAZ (entregue pelo fornecedor);
b. Mapa da área de cobertura LiDAR e limites dos blocos;
“Os dados foram adquiridos pelo projeto Paisagens Sustentáveis Brasil, apoiado pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), Serviço Florestal dos EUA, USAID e Departamento de Estado dos EUA.
LiDAR survey on 250 hectares in Jari , Amapá, Brazil, 2021.
No full textThe LiDAR data Jari region (JAR_A01_2021_LiDAR) refers to the survey carried out in Amapa state, Brazil. The data were collected under the project Sustainable Landscapes, a project supported by the United States Agency for International Development (USAID) and US Department of State. The United States Forest Service working in collaboration with the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) have made possible the provision of high accuracy LiDAR data aiming at developing new methods and generating knowledge in the field.
This dataset contains:
a. Classified LAS formatted point cloud data – compressed LAS files: LAZ format (vendor delivered);
b. Map of LiDAR coverage area and block boundaries;
“Data were acquired by the Sustainable Landscapes Brazil project supported by the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), the US Forest Service, USAID and the US Department of State."Os dados LiDAR da região do Jari (JAR_A01_2021_LiDAR) referem-se ao levantamento realizado no estado do Amapá, Brasil. Os dados foram coletados no âmbito do projeto Paisagens Sustentáveis, um projeto apoiado pela Agência dos Estados Unidos para o Desenvolvimento Internacional (USAID) e Departamento de Estado dos EUA. O Serviço Florestal dos Estados Unidos trabalhando em colaboração com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) tornou possível o fornecimento de dados LiDAR de alta precisão com o objetivo de desenvolver novos métodos e gerar conhecimento no campo.
Este conjunto de dados contém:
a. Dados de nuvem de pontos formatados em LAS classificados – arquivos LAS compactados: formato LAZ (entregue pelo fornecedor);
b. Mapa da área de cobertura LiDAR e limites dos blocos;
“Os dados foram adquiridos pelo projeto Paisagens Sustentáveis Brasil, apoiado pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), Serviço Florestal dos EUA, USAID e Departamento de Estado dos EUA.
LiDAR survey on 1038 hectares in GEDI, Amazonas, Brazil, 2021.
No full textThe LiDAR data GEDI (GED_A01_2021_LiDAR) refers to the survey carried out in Amazonas state, Brazil. The data were collected under the project Sustainable Landscapes, a project supported by the United States Agency for International Development (USAID) and US Department of State. The United States Forest Service working in collaboration with the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) have made possible the provision of high accuracy LiDAR data aiming at developing new methods and generating knowledge in the field.
This dataset contains:
a. Classified LAS formatted point cloud data – compressed LAS files: LAZ format (vendor delivered);
b. Map of LiDAR coverage area and block boundaries;
“Data were acquired by the Sustainable Landscapes Brazil project supported by the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), the US Forest Service, USAID and the US Department of State."Os dados LiDAR GEDI (GED_A01_2021_LiDAR) referem-se ao levantamento realizado no estado do Amazonas, Brasil. Os dados foram coletados no âmbito do projeto Paisagens Sustentáveis, um projeto apoiado pela Agência dos Estados Unidos para o Desenvolvimento Internacional (USAID) e Departamento de Estado dos EUA. O Serviço Florestal dos Estados Unidos trabalhando em colaboração com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) tornou possível o fornecimento de dados LiDAR de alta precisão com o objetivo de desenvolver novos métodos e gerar conhecimento no campo.
Este conjunto de dados contém:
a. Dados de nuvem de pontos formatados em LAS classificados – arquivos LAS compactados: formato LAZ (entregue pelo fornecedor);
b. Mapa da área de cobertura LiDAR e limites dos blocos;
“Os dados foram adquiridos pelo projeto Paisagens Sustentáveis Brasil, apoiado pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), Serviço Florestal dos EUA, USAID e Departamento de Estado dos EUA.
LiDAR survey on 2400 hectares in São Sebastião do Uatumã, Amazonas, Brazil, 2021.
No full textThe LiDAR data ATTO tower (ATT_A01_2021_LiDAR) refers to the survey carried out in Amazonas state, Brazil. The data were collected under the project Sustainable Landscapes, a project supported by the United States Agency for International Development (USAID) and US Department of State. The United States Forest Service working in collaboration with the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) have made possible the provision of high accuracy LiDAR data aiming at developing new methods and generating knowledge in the field.
This dataset contains:
a. Classified LAS formatted point cloud data – compressed LAS files: LAZ format (vendor delivered);
b. Map of LiDAR coverage area and block boundaries;
“Data were acquired by the Sustainable Landscapes Brazil project supported by the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), the US Forest Service, USAID and the US Department of State."A torre ATTO de dados LiDAR (ATT_A01_2021_LiDAR) refere-se ao levantamento realizado no estado do Amazonas, Brasil. Os dados foram coletados no âmbito do projeto Paisagens Sustentáveis, um projeto apoiado pela Agência dos Estados Unidos para o Desenvolvimento Internacional (USAID) e Departamento de Estado dos EUA. O Serviço Florestal dos Estados Unidos trabalhando em colaboração com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) tornou possível o fornecimento de dados LiDAR de alta precisão com o objetivo de desenvolver novos métodos e gerar conhecimento no campo.
Este conjunto de dados contém:
a. Dados de nuvem de pontos formatados em LAS classificados – arquivos LAS compactados: formato LAZ (entregue pelo fornecedor);
b. Mapa da área de cobertura LiDAR e limites dos blocos;
“Os dados foram adquiridos pelo projeto Paisagens Sustentáveis Brasil, apoiado pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), Serviço Florestal dos EUA, USAID e Departamento de Estado dos EUA.
LiDAR survey on 765 hectares in Tumbira, Pará, Brazil, 2021.
No full textThe LiDAR data Tumbira (TUM_A01_2021_LiDAR) refers to the survey carried out in Amazonas state, Brazil. The data were collected under the project Sustainable Landscapes, a project supported by the United States Agency for International Development (USAID) and US Department of State. The United States Forest Service working in collaboration with the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) have made possible the provision of high accuracy LiDAR data aiming at developing new methods and generating knowledge in the field.
This dataset contains:
a. Classified LAS formatted point cloud data – compressed LAS files: LAZ format (vendor delivered);
b. Map of LiDAR coverage area and block boundaries;
“Data were acquired by the Sustainable Landscapes Brazil project supported by the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), the US Forest Service, USAID and the US Department of State."Os dados LiDAR Tumbira (TUM_A01_2021_LiDAR) referem-se ao levantamento realizado no estado do Amazonas, Brasil. Os dados foram coletados no âmbito do projeto Paisagens Sustentáveis, um projeto apoiado pela Agência dos Estados Unidos para o Desenvolvimento Internacional (USAID) e Departamento de Estado dos EUA. O Serviço Florestal dos Estados Unidos trabalhando em colaboração com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) tornou possível o fornecimento de dados LiDAR de alta precisão com o objetivo de desenvolver novos métodos e gerar conhecimento no campo.
Este conjunto de dados contém:
a. Dados de nuvem de pontos formatados em LAS classificados – arquivos LAS compactados: formato LAZ (entregue pelo fornecedor);
b. Mapa da área de cobertura LiDAR e limites dos blocos;
“Os dados foram adquiridos pelo projeto Paisagens Sustentáveis Brasil, apoiado pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), Serviço Florestal dos EUA, USAID e Departamento de Estado dos EUA.
Castor seed hydration and germination influenced by temperature and puncture
No full textThis data was collected in an experiment with objective to measure the progress of hydration of castor seed under temperatures between 16 and 34 ºC, and if making a puncture in the seed coat would make the hydration to occur faster. The time for germination was also measured.Estes dados foram coletados num experimento com objetivo de medir a evolução da hidratação de sementes de mamona sob temperaturas entre 16 e 34 ºC e testar se uma perfuração na casca da semente faria a hidratação ocorrer mais rapidamente. O tempo para germinação também foi medido