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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Café. |
Data corrente: |
16/05/2022 |
Data da última atualização: |
16/05/2022 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
PAIXÃO, P. T. M.; NASCIMENTO, A. C. C.; NASCIMENTO, M.; AZEVEDO, C. F.; OLIVEIRA, G. F.; SILVA, F. L. da; CAIXETA, E. T. |
Afiliação: |
PEDRO THIAGO MEDEIROS PAIXÃO, UFV; ANA CAROLINA CAMPANA NASCIMENTO, UFV; MOYSÉS NASCIMENTO, UFV; CAMILA FERREIRA AZEVEDO, UFV; GABRIELA FRANÇA OLIVEIRA, UFV; FELIPE LOPES DA SILVA, UFV; EVELINE TEIXEIRA CAIXETA MOURA, CNPCa. |
Título: |
Factor analysis applied in genomic selection studies in the breeding of Cofea canephora. |
Ano de publicação: |
2022 |
Fonte/Imprenta: |
Euphytica, v. 218, Mar. 2022. |
DOI: |
https://doi.org/10.1007/s10681-022-02998-x |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Brazil stands out worldwide in the production of coffee. The observed increases in its productivity and morpho agronomic traits are the results of the improvement of several methodologies applied in obtaining improved cultivars, among which the predictive methods of genetic value stand out. These contribute significantly to the selection of higher genotypes, increasing the genetic gain per unit time. In this context, genomic-wide selection (GWS) is a tool that stands out, since it allows predicting the future phenotype of an individual based only on molecular information. Performing joint selection of traits is the interest of most breeding programs, and factor analysis (FA) has been used to assist in this end. The aim of this study was to evaluate the use of FA in the context of GWS, in genotypes of Coffea canephora. It was found that FA was efficient to elucidate the relationships between the traits and generate new variables. The factors formed can assist in the selection, as in addition to allowing joint interpretations, they present good estimates of predictive capacity, heritability and accuracy. Furthermore, high agreement was observed between the individuals selected based on the factors and those selected considering the individual traits. Additionally, it was observed agreement between the top 10% individuals selected based on the ?vigor factor? and each variable individually. However, the selection based on ?vigor factor? presented individuals with more suitable size from the phytotechnical point of view. MenosBrazil stands out worldwide in the production of coffee. The observed increases in its productivity and morpho agronomic traits are the results of the improvement of several methodologies applied in obtaining improved cultivars, among which the predictive methods of genetic value stand out. These contribute significantly to the selection of higher genotypes, increasing the genetic gain per unit time. In this context, genomic-wide selection (GWS) is a tool that stands out, since it allows predicting the future phenotype of an individual based only on molecular information. Performing joint selection of traits is the interest of most breeding programs, and factor analysis (FA) has been used to assist in this end. The aim of this study was to evaluate the use of FA in the context of GWS, in genotypes of Coffea canephora. It was found that FA was efficient to elucidate the relationships between the traits and generate new variables. The factors formed can assist in the selection, as in addition to allowing joint interpretations, they present good estimates of predictive capacity, heritability and accuracy. Furthermore, high agreement was observed between the individuals selected based on the factors and those selected considering the individual traits. Additionally, it was observed agreement between the top 10% individuals selected based on the ?vigor factor? and each variable individually. However, the selection based on ?vigor factor? presented individuals with more suitable s... Mostrar Tudo |
Thesagro: |
Análise Estatística; Coffea Canephora; Ensaio Fatorial; Melhoramento Genético Vegetal; Seleção Genótipa. |
Thesaurus Nal: |
Factor analysis; Genetic improvement; Genotype; Multivariate analysis; Plant breeding; Selection methods. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 02549naa a2200337 a 4500 001 2143036 005 2022-05-16 008 2022 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.1007/s10681-022-02998-x$2DOI 100 1 $aPAIXÃO, P. T. M. 245 $aFactor analysis applied in genomic selection studies in the breeding of Cofea canephora.$h[electronic resource] 260 $c2022 520 $aBrazil stands out worldwide in the production of coffee. The observed increases in its productivity and morpho agronomic traits are the results of the improvement of several methodologies applied in obtaining improved cultivars, among which the predictive methods of genetic value stand out. These contribute significantly to the selection of higher genotypes, increasing the genetic gain per unit time. In this context, genomic-wide selection (GWS) is a tool that stands out, since it allows predicting the future phenotype of an individual based only on molecular information. Performing joint selection of traits is the interest of most breeding programs, and factor analysis (FA) has been used to assist in this end. The aim of this study was to evaluate the use of FA in the context of GWS, in genotypes of Coffea canephora. It was found that FA was efficient to elucidate the relationships between the traits and generate new variables. The factors formed can assist in the selection, as in addition to allowing joint interpretations, they present good estimates of predictive capacity, heritability and accuracy. Furthermore, high agreement was observed between the individuals selected based on the factors and those selected considering the individual traits. Additionally, it was observed agreement between the top 10% individuals selected based on the ?vigor factor? and each variable individually. However, the selection based on ?vigor factor? presented individuals with more suitable size from the phytotechnical point of view. 650 $aFactor analysis 650 $aGenetic improvement 650 $aGenotype 650 $aMultivariate analysis 650 $aPlant breeding 650 $aSelection methods 650 $aAnálise Estatística 650 $aCoffea Canephora 650 $aEnsaio Fatorial 650 $aMelhoramento Genético Vegetal 650 $aSeleção Genótipa 700 1 $aNASCIMENTO, A. C. C. 700 1 $aNASCIMENTO, M. 700 1 $aAZEVEDO, C. F. 700 1 $aOLIVEIRA, G. F. 700 1 $aSILVA, F. L. da 700 1 $aCAIXETA, E. T. 773 $tEuphytica$gv. 218, Mar. 2022.
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Registro original: |
Embrapa Café (CNPCa) |
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Registros recuperados : 77 | |
2. | | RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Análise de sobrevivência e dados censurados. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 595-626.Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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3. | | RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e. Análise estatística de dados longitudinais. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 312-368.Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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5. | | RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e. Inferência bayesiana. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 449-503.Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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7. | | RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e. Seleção genômica. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência Bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 627-768.Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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8. | | RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e. Softwares ASREML e R. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 769-807.Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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9. | | AZEVEDO, C. F. de; MOURA, A. de A. A.; LOBO, R. N. B.; MODESTO, E. C.; MARTINS FILHO, R. Avaliação de fatores não genéticos sobre características de peso em bovinos Nelore e Guzerá no Estado do Rio Grande do Norte. Revista Ciência Agronômica, Fortaleza, v. 36, n. 2, p. 227-236, maio/ago., 2005.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: Nacional - A |
Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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11. | | SUELA, M. M.; LIMA, L. P.; AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e. Combined index of genomic prediction methods applied to productivity traits in rice. Ciência Rural, Santa Maria, v. 49, n. 6, e20181008, June 2019. 9 p.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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19. | | AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; LOPES, P. S.; GUIMARÃES, S. E. F. Regressão via componentes independentes aplicada à seleção genômica para características de carcaça em suínos. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 48, n. 6, p. 619-626, jun. 2013.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Unidades Centrais. |
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20. | | RESENDE, R. T.; RESENDE, M. D. V.; SILVA, F. F.; AZEVEDO, C. F.; TAKAHASHI, E. K.; SILVA JUNIOR, O. B.; GRATTAPAGLIA, D. Assessing the expected response to genomic selection of individuals and families in Eucalyptus breeding with an additive-dominant model. Heredity, v. 119, p. 245-255, 2017.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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Registros recuperados : 77 | |
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