|
|
Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agrobiologia; Embrapa Agropecuária Oeste; Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Cerrados; Embrapa Meio Norte / UEP-Parnaíba; Embrapa Pantanal; Embrapa Rondônia; Embrapa Roraima; Embrapa Soja; Embrapa Trigo; Embrapa Unidades Centrais. MenosEmbrapa Agrobiologia; Embrapa Agropecuária Oeste; Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Cerrados; Embrapa Meio Norte / UEP-Parnaíba; Embrapa Pantanal; Embrapa Rondônia; Embrapa Roraima; Embrapa Soja... Mostrar Todas |
Data corrente: |
08/02/2002 |
Data da última atualização: |
06/09/2012 |
Tipo da produção científica: |
Documentos |
Autoria: |
MONDINI, M. L.; VIEIRA, C. P.; CAMBRAIA, L. A. |
Título: |
Época de semeadura: um importante fator que afeta a produtividade da cultura da soja. |
Ano de publicação: |
2001 |
Fonte/Imprenta: |
Dourados: Embrapa Agropecuária Oeste, 2001. |
Páginas: |
16 p. |
Série: |
(Embrapa Agropecuária Oeste. Documentos, 34) |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
O presente trabalho destaca a época correta de semeadura da soja, tais como: temperatura do ar, umidade do solo e fotoperíodo. São fatores de extrema importância para elevação da produtividade, sem qualquer ônus adicional. |
Palavras-Chave: |
Brasil; Dourados; Mato Grosso; Mato Grosso do Sul; Plant production; Productivity; Resistance; Soja - Época de plantio; Soja - Época de semeadura; Soja - Rendimento - Época de Semeadura; Soybean; Soybean - Sowing Date. |
Thesagro: |
Adubação; Cerrado; Época de Semeadura; Glycine Max; Glycine Soja; Produção Vegetal; Produtividade; Rendimento; Semeadura; Semente; Soja; Solo; Temperatura do Solo; Umidade do Solo. |
Thesaurus Nal: |
fertilizers; seeds; soil; soil temperature; soil water content; sowing; sowing date; soybeans; yields. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/65720/1/DOC34.pdf
|
Marc: |
LEADER 01744nam a2200577 a 4500 001 1229672 005 2012-09-06 008 2001 bl uuuu u0uu1 u #d 100 1 $aMONDINI, M. L. 245 $aÉpoca de semeadura$bum importante fator que afeta a produtividade da cultura da soja. 260 $aDourados: Embrapa Agropecuária Oeste$c2001 300 $a16 p. 490 $a(Embrapa Agropecuária Oeste. Documentos, 34) 520 $aO presente trabalho destaca a época correta de semeadura da soja, tais como: temperatura do ar, umidade do solo e fotoperíodo. São fatores de extrema importância para elevação da produtividade, sem qualquer ônus adicional. 650 $afertilizers 650 $aseeds 650 $asoil 650 $asoil temperature 650 $asoil water content 650 $asowing 650 $asowing date 650 $asoybeans 650 $ayields 650 $aAdubação 650 $aCerrado 650 $aÉpoca de Semeadura 650 $aGlycine Max 650 $aGlycine Soja 650 $aProdução Vegetal 650 $aProdutividade 650 $aRendimento 650 $aSemeadura 650 $aSemente 650 $aSoja 650 $aSolo 650 $aTemperatura do Solo 650 $aUmidade do Solo 653 $aBrasil 653 $aDourados 653 $aMato Grosso 653 $aMato Grosso do Sul 653 $aPlant production 653 $aProductivity 653 $aResistance 653 $aSoja - Época de plantio 653 $aSoja - Época de semeadura 653 $aSoja - Rendimento - Época de Semeadura 653 $aSoybean 653 $aSoybean - Sowing Date 700 1 $aVIEIRA, C. P. 700 1 $aCAMBRAIA, L. A.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Agropecuária Oeste (CPAO) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Café. |
Data corrente: |
21/01/2022 |
Data da última atualização: |
21/01/2022 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 2 |
Autoria: |
COSTA, J. A. da; AZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, A. C. C. |
Afiliação: |
JAQUICELE APARECIDA DA COSTA, UFV; CAMILA FERREIRA AZEVEDO, UFV; MOYSÉS NASCIMENTO, UFV; FABYANO FONSECA E SILVA, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPCa; ANA CAROLINA CAMPANA NASCIMENTO, UFV. |
Título: |
A comparison of regression methods based on dimensional reduction for genomic prediction. |
Ano de publicação: |
2021 |
Fonte/Imprenta: |
Genetics and Molecular Research, v. 20, n. 2, p. 1-15, 2021. |
DOI: |
https://doi.org/10.4238/gmr18877 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
multicollinearity and high dimensionality problems, making it impossible to obtain stable estimates through the traditional method of estimation based on ordinary least squares. To overcome such challenges, dimensionality reduction methods have been proposed, because of their simple theory and easy application. We compared three dimensionality reduction methods: Principal Components Regression (PCR), Partial Least Squares (PLS), and Independent Components Regression (ICR). An important step for dimensionality reduction and prediction is selecting the number of components, as it affects the linear combinations of the explanatory variables. The linear combinations are inserted into the model to predict the response based on a reduced number of parameters. We examined the criteria for the selection of the number of components. The dimensionality reduction methods were applied to genomic and phenotype data. We evaluated 370 accessions of Asian rice, Oryza sativa, which were genotyped for 36,901 SNPs markers considered to predict the genomic values for the number of panicles per plant trait.This data set presented multicollinearity and high dimensionality. The computational time for each method was also recorded. Among the methods, PCR and ICR gave the highest accuracy values, with ICR standing out for presenting estimates of the least biased genomic values. However, ICR required more computational time than the other methodologies. |
Thesaurus NAL: |
Genomics; Regression analysis. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/230432/1/A-comparison-of-regression-methods.pdf
|
Marc: |
LEADER 02131naa a2200217 a 4500 001 2139234 005 2022-01-21 008 2021 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.4238/gmr18877$2DOI 100 1 $aCOSTA, J. A. da 245 $aA comparison of regression methods based on dimensional reduction for genomic prediction.$h[electronic resource] 260 $c2021 520 $amulticollinearity and high dimensionality problems, making it impossible to obtain stable estimates through the traditional method of estimation based on ordinary least squares. To overcome such challenges, dimensionality reduction methods have been proposed, because of their simple theory and easy application. We compared three dimensionality reduction methods: Principal Components Regression (PCR), Partial Least Squares (PLS), and Independent Components Regression (ICR). An important step for dimensionality reduction and prediction is selecting the number of components, as it affects the linear combinations of the explanatory variables. The linear combinations are inserted into the model to predict the response based on a reduced number of parameters. We examined the criteria for the selection of the number of components. The dimensionality reduction methods were applied to genomic and phenotype data. We evaluated 370 accessions of Asian rice, Oryza sativa, which were genotyped for 36,901 SNPs markers considered to predict the genomic values for the number of panicles per plant trait.This data set presented multicollinearity and high dimensionality. The computational time for each method was also recorded. Among the methods, PCR and ICR gave the highest accuracy values, with ICR standing out for presenting estimates of the least biased genomic values. However, ICR required more computational time than the other methodologies. 650 $aGenomics 650 $aRegression analysis 700 1 $aAZEVEDO, C. F. 700 1 $aNASCIMENTO, M. 700 1 $aSILVA, F. F. e 700 1 $aRESENDE, M. D. V. de 700 1 $aNASCIMENTO, A. C. C. 773 $tGenetics and Molecular Research$gv. 20, n. 2, p. 1-15, 2021.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Café (CNPCa) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|