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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Milho e Sorgo.
Data corrente:  25/03/2024
Data da última atualização:  25/03/2024
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  BARRETO, C. A. V.; DIAS, K. O. das G.; SOUSA, I. C. de; AZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, A. C. C.; GUIMARAES, L. J. M.; GUIMARÃES, C. T.; PASTINA, M. M.; NASCIMENTO, M.
Afiliação:  CYNTHIA APARECIDA VALIATI BARRETO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; KAIO OLIMPIO DAS GRAÇAS DIAS, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; ITHALO COELHO DE SOUSA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE RONDÔNIA; CAMILA FERREIRA AZEVEDO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; ANA CAROLINA CAMPANA NASCIMENTO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; LAURO JOSE MOREIRA GUIMARAES, CNPMS; CLAUDIA TEIXEIRA GUIMARAES, CNPMS; MARIA MARTA PASTINA, CNPMS; MOYSÉS NASCIMENTO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA.
Título:  Genomic prediction in multi-environment trials in maize using statistical and machine learning methods.
Ano de publicação:  2024
Fonte/Imprenta:  Scientific Reports, v. 14, 1062, 2024.
DOI:  https://doi.org/10.1038/s41598-024-51792-3
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  In the context of multi-environment trials (MET), genomic prediction is proposed as a tool that allows the prediction of the phenotype of single cross hybrids that were not tested in field trials. This approach saves time and costs compared to traditional breeding methods. Thus, this study aimed to evaluate the genomic prediction of single cross maize hybrids not tested in MET, grain yield and female flowering time. We also aimed to propose an application of machine learning methodologies in MET in the prediction of hybrids and compare their performance with Genomic best linear unbiased prediction (GBLUP) with non-additive effects. Our results highlight that both methodologies are efficient and can be used in maize breeding programs to accurately predict the performance of hybrids in specific environments. The best methodology is case-dependent, specifically, to explore the potential of GBLUP, it is important to perform accurate modeling of the variance components to optimize the prediction of new hybrids. On the other hand, machine learning methodologies can capture non-additive effects without making any assumptions at the outset of the model. Overall, predicting the performance of new hybrids that were not evaluated in any field trials was more challenging than predicting hybrids in sparse test designs.
Palavras-Chave:  Predição genômica.
Thesagro:  Hibrido; Milho; Produtividade.
Categoria do assunto:  F Plantas e Produtos de Origem Vegetal
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1163114/1/Genomic-prediction-in-multi-environment-trials-in-maize.pdf
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Registro original:  Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPMS30293 - 1UPCAP - DD
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Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Florestas. Para informações adicionais entre em contato com cnpf.biblioteca@embrapa.br.

Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Florestas.
Data corrente:  26/08/2008
Data da última atualização:  04/11/2015
Autoria:  FALKOWSKI, V.; SANTOS, K. G. dos; PACCIERI, M. R. A.; KOSERA, C.; ÂNGELO, A. C.
Afiliação:  Vanessa Falkowski, UFPR; Kaline G. dos Santos, UFPR; Maria René Arias Paccieri, UFPR; Carina Kosera, UFPR; Alessandro Camargo Ângelo, UFPR.
Título:  Transposição de serapilheira como contribuição para a regeneração natural.
Ano de publicação:  2008
Fonte/Imprenta:  In: SEMINÁRIO NACIONAL SOBRE DINÂMICAS DE FLORESTAS, 1., 2008, Curitiba. Anais. Colombo: Embrapa Florestas, 2008.
Descrição Física:  1 CD-ROM.
ISBN:  978-85-89281-22-5
Idioma:  Português
Notas:  Resumo 11.
Conteúdo:  Entre os métodos utilizados para recuperar ambientes, podemos relacionar o isolamento de áreas, os plantios arbóreos e o controle de plantas indesejáveis. Outros métodos também utilizados são as chamadas ?Técnicas de nucleação?, que envolvem práticas como o uso de poleiros artificiais, transposição de galharia e de serapilheira, além da coleta de ?chuvas de sementes?. Estas técnicas contribuem com a diversificação e aceleração do processo de revegetação, visto que seguem fundamentos ecológicos. A transposição de serapilheira pode fornecer um grande enriquecimento florístico e faunístico ao ambiente a ser recuperado, pois esta inclui o transporte de materiais diversos. O objetivo deste trabalho foi avaliar a regeneração natural proveniente desse material. Em 23 de abri de 2006 foi coletada uma quantidade de serapilheira suficiente para recobrir 1 m² de superfície com 5 cm de profundidade na área onde está sendo construído o Reservatório Piraquara II. O material foi acondicionado e transportado até uma casa-devegetação, situada na Fazenda Experimental do Canguiri, e foi depositado em um caixote de 1 m². Após seis meses foram coletadas e identificadas as espécies e avaliada a sua funcionalidade no ambiente. Foram identificadas oito espécies herbáceas e quatro arbóreas: Schinus terebinthifolius (Anacardiaceae), espécie pioneira amplamente disseminada por pássaros, importante na recolonização inicial da área degradada; Sapium glandulatum (Euphorbiaceae), encontrada com frequência... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Transposição.
Thesagro:  Regeneração Natural; Serapilheira.
Categoria do assunto:  --
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Florestas (CNPF)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPF43389 - 1UPEPL - --CD0311
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