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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Algodão; Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Caprinos e Ovinos; Embrapa Cerrados; Embrapa Gado de Corte; Embrapa Gado de Leite; Embrapa Meio Norte / UEP-Parnaíba; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Rondônia; Embrapa Semiárido; Embrapa Uva e Vinho. MenosEmbrapa Algodão; Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Caprinos e Ovinos; Embrapa Cerrados; Embrapa Gado de Corte; Embrapa Gado de Leite; Embrapa Meio Norte / UEP-Parnaíba; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Rondônia... Mostrar Todas |
Data corrente: |
24/04/2008 |
Data da última atualização: |
07/01/2011 |
Autoria: |
EMBRAPA. Departamento de Pesquisa e Desenvolvimento. |
Afiliação: |
Embrapa. |
Título: |
Pesquisa em rede: a estratégia da Embrapa. |
Ano de publicação: |
2008 |
Fonte/Imprenta: |
Brasília, DF, [2008]. |
Páginas: |
Não paginado |
Série: |
(Sistema Embrapa de Gestão. Macroprograma, 1). |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Texto em português e inglês. |
Conteúdo: |
Técnicas genômicas para a obtenção de plantas mais eficientes no uso da água; Tecnologias de obtenção do biodiesel; Tecnologias genômicas para aprimorar o melhoramento genético animal e a produção pecuária; Zoneamento de riscos climáticos para agricultura familiar, culturas de potencial energético e pastagens; Produção sustentável da cana-de-açúcar para fins energéticos; Nanotecnologia, o poder do quase-invisível; Impactos ambientais, econômicos e sociais da bovinocultura de corte; Florestas energéticas; Criando ferramentas para garantir a sanidade de produtos agrícolas; Conservando os recursos genéticos brasileiros; Ciência e tecnologia para o desenvolvimento da agricultura orgânica; Carne bovina de qualidade; Bases tecnológicas para a aqüicultura; Agricultura de precisão; Agroenergia alternativa; Agroambiente: serviços ambientais na agricultura; Alimentos funcionais; BioSeg: biossegurança de organismos geneticamente modificados (OGMs). |
Palavras-Chave: |
Agicultura familiar; Agroenergia; Alimento funcional; Cana-de-açúcar; Carne bovina; Nanotecnologia; Organismo geneticamnente modificado (OGMs); Zoneamento edáfico. |
Thesagro: |
Agricultura; Agricultura de Precisão; Agricultura Familiar; Agricultura Orgânica; Aqüicultura; Biossegurança; Floresta; Impacto Ambiental; Meio Ambiente; Melhoramento Genético Animal; Pesquisa; Recurso Genético. |
Thesaurus Nal: |
biodiesel. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 02148nam a2200397 a 4500 001 1570856 005 2011-01-07 008 2008 bl uuuu u0uu1 u #d 100 1 $aEMBRAPA. Departamento de Pesquisa e Desenvolvimento. 245 $aPesquisa em rede$ba estratégia da Embrapa. 260 $aBrasília, DF, [2008].$c2008 300 $aNão paginado 490 $a(Sistema Embrapa de Gestão. Macroprograma, 1). 500 $aTexto em português e inglês. 520 $aTécnicas genômicas para a obtenção de plantas mais eficientes no uso da água; Tecnologias de obtenção do biodiesel; Tecnologias genômicas para aprimorar o melhoramento genético animal e a produção pecuária; Zoneamento de riscos climáticos para agricultura familiar, culturas de potencial energético e pastagens; Produção sustentável da cana-de-açúcar para fins energéticos; Nanotecnologia, o poder do quase-invisível; Impactos ambientais, econômicos e sociais da bovinocultura de corte; Florestas energéticas; Criando ferramentas para garantir a sanidade de produtos agrícolas; Conservando os recursos genéticos brasileiros; Ciência e tecnologia para o desenvolvimento da agricultura orgânica; Carne bovina de qualidade; Bases tecnológicas para a aqüicultura; Agricultura de precisão; Agroenergia alternativa; Agroambiente: serviços ambientais na agricultura; Alimentos funcionais; BioSeg: biossegurança de organismos geneticamente modificados (OGMs). 650 $abiodiesel 650 $aAgricultura 650 $aAgricultura de Precisão 650 $aAgricultura Familiar 650 $aAgricultura Orgânica 650 $aAqüicultura 650 $aBiossegurança 650 $aFloresta 650 $aImpacto Ambiental 650 $aMeio Ambiente 650 $aMelhoramento Genético Animal 650 $aPesquisa 650 $aRecurso Genético 653 $aAgicultura familiar 653 $aAgroenergia 653 $aAlimento funcional 653 $aCana-de-açúcar 653 $aCarne bovina 653 $aNanotecnologia 653 $aOrganismo geneticamnente modificado (OGMs) 653 $aZoneamento edáfico
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Registro original: |
Embrapa Cerrados (CPAC) |
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Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
Data corrente: |
26/11/2018 |
Data da última atualização: |
26/11/2018 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 2 |
Autoria: |
VOLPATO, L.; SIMOQUELI, G. F.; ALVES, R. S.; ROCHA, J. R. do A. S. de C.; DEL CONTE, M. V.; RESENDE, M. D. V. de; CARNEIRO, P. C. S.; SILVA, F. L. da. |
Afiliação: |
Leonardo Volpato, UFV; Guilherme Ferreira Simiqueli, UFV; Rodrigo Silva Alves, UFV; João Romero do Amaral Santos de Carvalho Rocha, UFV; Murilo Viotto Del Conte, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; Pedro Crescêncio Souza Carneiro, UFV; Felipe Lopes da Silva, UFV. |
Título: |
Selection of inbred soybean progeny (Glycine max): an approach with population effect. |
Ano de publicação: |
2018 |
Fonte/Imprenta: |
Plant Breeding, v. 137, n. 6, p. 865-872, Dec. 2018. |
DOI: |
10.1111/pbr.12648 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
To meet the growing demand of the soybean consumer market, cultivars increasingly early, productive and resistant to biotic and abiotic stress are sought. Several populations are obtained in soybean breeding programmes, but progeny are selected without being weighted for their respective population effect. As a consequence, progeny originating from high?merit populations may be discarded too early. Given this scenario, this study proposes to employ the selection index with progeny and population effect via best linear unbiased prediction (SIPP?BLUP) for the genetic selection of early and productive soybean progeny. A total of 180 progeny derived from three populations were evaluated for yield?related traits. Genetic gains from selection, Spearman correlation and coincidence index were used to check the efficiency of the models with and without the population effect. The SIPP?BLUP index achieved greater selection accuracy and was efficient in the identification and future selection of early soybean progeny. Therefore, this study demonstrates that soybean breeding programmes should consider the population effect via SIPP?BLUP in progeny selection to obtain future lines that really contribute to genetic gain. |
Palavras-Chave: |
Breeding values; Earlier-maturing progeny; Enotype × environment interaction; Ganho genético; Genetic gain; Interação genótipo x ambiente; Mixed models; Modelos mistos. |
Thesagro: |
Glycine Max; Rendimento; Semente; Soja. |
Thesaurus NAL: |
Accuracy; Seed yield; Soybeans. |
Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
Marc: |
LEADER 02361naa a2200397 a 4500 001 2100054 005 2018-11-26 008 2018 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $a10.1111/pbr.12648$2DOI 100 1 $aVOLPATO, L. 245 $aSelection of inbred soybean progeny (Glycine max)$ban approach with population effect.$h[electronic resource] 260 $c2018 520 $aTo meet the growing demand of the soybean consumer market, cultivars increasingly early, productive and resistant to biotic and abiotic stress are sought. Several populations are obtained in soybean breeding programmes, but progeny are selected without being weighted for their respective population effect. As a consequence, progeny originating from high?merit populations may be discarded too early. Given this scenario, this study proposes to employ the selection index with progeny and population effect via best linear unbiased prediction (SIPP?BLUP) for the genetic selection of early and productive soybean progeny. A total of 180 progeny derived from three populations were evaluated for yield?related traits. Genetic gains from selection, Spearman correlation and coincidence index were used to check the efficiency of the models with and without the population effect. The SIPP?BLUP index achieved greater selection accuracy and was efficient in the identification and future selection of early soybean progeny. Therefore, this study demonstrates that soybean breeding programmes should consider the population effect via SIPP?BLUP in progeny selection to obtain future lines that really contribute to genetic gain. 650 $aAccuracy 650 $aSeed yield 650 $aSoybeans 650 $aGlycine Max 650 $aRendimento 650 $aSemente 650 $aSoja 653 $aBreeding values 653 $aEarlier-maturing progeny 653 $aEnotype × environment interaction 653 $aGanho genético 653 $aGenetic gain 653 $aInteração genótipo x ambiente 653 $aMixed models 653 $aModelos mistos 700 1 $aSIMOQUELI, G. F. 700 1 $aALVES, R. S. 700 1 $aROCHA, J. R. do A. S. de C. 700 1 $aDEL CONTE, M. V. 700 1 $aRESENDE, M. D. V. de 700 1 $aCARNEIRO, P. C. S. 700 1 $aSILVA, F. L. da 773 $tPlant Breeding$gv. 137, n. 6, p. 865-872, Dec. 2018.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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