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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Café. |
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Data corrente: |
21/10/2011 |
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Data da última atualização: |
21/10/2011 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
PRIOLLI, R. H. G.; RAMOS, L. C. S.; POT, D.; MOLLER, M.; GALLO, P. B.; PASTINA, M. M.; GARCIA, A. A. F.; YAMAMOTO, P. Y.; LANNES, S. D.; VIEIRA, L. G. E.; FERREIRA, L. P.; MAZZAFERA, P.; PEREIRA, L. F. P.; COLOMBO, C. A. |
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Afiliação: |
Regina H G Priolli, Bolsista CAPES; Luis Carlos S Ramos, IAC; David Pot, CIRAD,UMR DAP; Milene Moller, FAPESP/IAC; Paulo B Gallo, APTA; Maria M Pastina, ESALQ/USP; Antonio A F Garcia, ESALQ/USP; Paula Y Yamamoto, Bolsista CBP&D/Café; Sérgio D Lannes, Bolsista CBP&D/Café; Luiz G E Vieira, IAPAR; Lucia P Ferreira, Bolsista CBP&D/Café; Paulo Mazzafera, UNICAMP; LUIZ FILIPE PROTASIO PEREIRA, SAPC; Carlos A. Colombo, IAC. |
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Título: |
Construção de um mapa genético a partir de uma população F2 derivada do cruzamento entre Coffea arabica e C. canephora e Sua utilidade para qualidade de bebida. |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 6., 2009, Vitória. Inovação científica, competitividade e mudanças climáticas : anais. Vitória: Consórcio Pesquisa Café, 2009. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Mapas genéticos com base em marcadores moleculares têm sido desenvolvidos em grande número de plantas como uma estratégia eficaz para seleção assistida pelo marcador. No presente estudo, marcadores AFLP e SSR foram utilizados para construção de um mapa genético em uma população F2 criada a partir da autofecundação do híbrido F1 do cruzamento entre Coffea arabica e Coffea canephora. Foram identificados 349 marcadores AFLP e 50 alelos SSR segregantes em 90 plantas F2. Para construção do mapa, apenas marcas em dose única e segregação 3:1 no F2 foram consideradas (248 marcadores AFLP e SSR 27 alelos, ou 68,9% dos marcadores polimórficos). Cento e sessenta e nove marcadores foram mapeados (155 AFLP e 14 SSR). Trinta e sete grupos ligação correspondentes a um total de 1011 cM foram obtidos, com uma distância média entre as marcas de 5,98 cm e 4,6 marcadores por grupo de ligação. Quarenta e seis marcadores associados a características agronômicas de interesse foram encontrados, dos quais, dezenove foram associados com teor de açúcar, oito de cafeína, oito para CGA, um para a cafeína e CGA e dez para a produção total por planta. A análise baseada em marcadores de dose única permitiu obter informação de QTL putativo associado à qualidade de bebida do café e produtividade. Marcadores adicionais serão incluídos a este trabalho para maior cobertura do genoma café. |
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Palavras-Chave: |
Melhoramento genético; Seleção assistida. |
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Thesagro: |
Café; Marcador Molecular. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/44133/1/Construcao-de-um-mapa-genetico.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Café (CNPCa) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Solos. Para informações adicionais entre em contato com cnps.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
13/10/2008 |
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Data da última atualização: |
11/04/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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Autoria: |
MENDONÇA-SANTOS, M. de L.; SANTOS, H. G. dos; DART, R. de O.; PARES, J. G. |
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Afiliação: |
MARIA DE LOURDES MENDONÇA SANTOS BREFIN, CNPS; HUMBERTO GONCALVES DOS SANTOS, CNPS; RICARDO DE OLIVEIRA DART, CNPS; JERÔNIMO GUEDES PARÉS. |
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Título: |
Digital mapping of soil classes in Rio de Janeiro State, Brazil: data, modelling and prediction. |
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Ano de publicação: |
2008 |
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Fonte/Imprenta: |
In: HARTEMINK, A. E.; McBRATNEY, A.; MENDONÇA-SANTOS, M. de L. (ed.). Digital soil mapping with limited data. Dordrecht: Springer, 2008. cap. 34, p. 381-396. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1007/978-1-4020-8592-5_34 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
A soil database for Rio de Janeiro State was collated in Access, for a project on quantifying the magnitude, spatial distribution and organic carbon in the soils of Rio de Janeiro State (Projeto Carbono_RJ). The main activities were the search, selection, analysis and review of the data for each soil profile already described in the study area, the georeferencing of each soil profile (when spatial coordinates were not available) and the input of new soil profiles into a new interface. The Rio de Janeiro soil dataset now contains 731 soil profiles, 2744 soil horizons, and 48 soil attributes usually described at the soil survey process. From this soil dataset, only 431 soil profiles that were adequately geo-located have been used in this application. The dataset contains limited data for bulk density and hydraulic soil properties, among others. From this dataset, quantitative modelling and digital soil mapping have been completed experimentally at 90 m resolution, using soil data and predictor variables, such as satellite images, lithology, a prior soil map and a DEM and its derivates. This dataset, which is one of the more complete soil datasets in Brazil, is being used as a testbed for learning and teaching DSM, using a variety of methods based on the scorpan model (Embrapa, 2006). In the first instance, the soil dataset was used to predict soil classes at the Order level of the Brazilian Soil Classification System ? SiBCS (Embrapa, 2006). Five models were built and their results were compared and mapped. MenosA soil database for Rio de Janeiro State was collated in Access, for a project on quantifying the magnitude, spatial distribution and organic carbon in the soils of Rio de Janeiro State (Projeto Carbono_RJ). The main activities were the search, selection, analysis and review of the data for each soil profile already described in the study area, the georeferencing of each soil profile (when spatial coordinates were not available) and the input of new soil profiles into a new interface. The Rio de Janeiro soil dataset now contains 731 soil profiles, 2744 soil horizons, and 48 soil attributes usually described at the soil survey process. From this soil dataset, only 431 soil profiles that were adequately geo-located have been used in this application. The dataset contains limited data for bulk density and hydraulic soil properties, among others. From this dataset, quantitative modelling and digital soil mapping have been completed experimentally at 90 m resolution, using soil data and predictor variables, such as satellite images, lithology, a prior soil map and a DEM and its derivates. This dataset, which is one of the more complete soil datasets in Brazil, is being used as a testbed for learning and teaching DSM, using a variety of methods based on the scorpan model (Embrapa, 2006). In the first instance, the soil dataset was used to predict soil classes at the Order level of the Brazilian Soil Classification System ? SiBCS (Embrapa, 2006). Five models were built and their re... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Brasil; Mapeamento digital; Rio de Janeiro. |
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Thesagro: |
Solo. |
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Thesaurus NAL: |
Soil map. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
LEADER 02339naa a2200229 a 4500
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520 $aA soil database for Rio de Janeiro State was collated in Access, for a project on quantifying the magnitude, spatial distribution and organic carbon in the soils of Rio de Janeiro State (Projeto Carbono_RJ). The main activities were the search, selection, analysis and review of the data for each soil profile already described in the study area, the georeferencing of each soil profile (when spatial coordinates were not available) and the input of new soil profiles into a new interface. The Rio de Janeiro soil dataset now contains 731 soil profiles, 2744 soil horizons, and 48 soil attributes usually described at the soil survey process. From this soil dataset, only 431 soil profiles that were adequately geo-located have been used in this application. The dataset contains limited data for bulk density and hydraulic soil properties, among others. From this dataset, quantitative modelling and digital soil mapping have been completed experimentally at 90 m resolution, using soil data and predictor variables, such as satellite images, lithology, a prior soil map and a DEM and its derivates. This dataset, which is one of the more complete soil datasets in Brazil, is being used as a testbed for learning and teaching DSM, using a variety of methods based on the scorpan model (Embrapa, 2006). In the first instance, the soil dataset was used to predict soil classes at the Order level of the Brazilian Soil Classification System ? SiBCS (Embrapa, 2006). Five models were built and their results were compared and mapped.
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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