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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Agropecuária Oeste; Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Soja; Embrapa Trigo; Embrapa Unidades Centrais.
Data corrente:  18/04/2008
Data da última atualização:  28/10/2010
Tipo da produção científica:  Documentos
Autoria:  ALBRECHT, J. C.; SÓ e SILVA, M.; ANDRADE, J. M. V. de; SOARES SOBRINHO, J.; SOUSA, C. N. A. de; SOUZA, M. A. de; BRAZ, A. J. B. P.; RIBEIRO JÚNIOR, W. Q.; TRINDADE, M. da G.; YAMANAKA, C. H.
Afiliação:  Márcio Só e Silva, Embrapa Trigo.
Título:  Embrapa 22: cultivar de trigo irrigado para Minas Gerais, Goiás, Mato Grosso, Bahia e Distrito Federal.
Ano de publicação:  2007
Fonte/Imprenta:  Planaltina, DF: Embrapa Cerrados, 2007.
Páginas:  16 p.
Série:  (Embrapa Cerrados. Documentos, 188).
ISSN:  1517-5111
Idioma:  Português
Conteúdo:  Este documento tem este objetivo: fornecer aos senhores usuários o conhecimento mínimo necessário a respeito da cultivar Embrapa 22, que sirva de orientação na adoção das práticas mais adequadas para que essa cultivar expresse todo o seu potencial genético.
Thesagro:  Cerrado; Melhoramento Genético Vegetal; Trigo; Variedade.
Categoria do assunto:  --
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Trigo (CNPT)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
AI-SEDE42575 - 1EMBFL - --12628CPAC12628
AI-SEDE42575 - 2EMBFL - --12628CPAC12628a
CNPAF27069 - 1EMBFL - --FOL 51802008.05180
CNPSO28167 - 1ADDFL - --66456645
CNPT38317 - 1UPCFL - --FL-0716807168
CPAO30447 - 1EMBFL - --FOL 15840FOL 15840
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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Milho e Sorgo.
Data corrente:  02/05/2022
Data da última atualização:  14/06/2022
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  A - 1
Autoria:  OLIVEIRA, L. A. de; SILVA, C. P. da; SILVA, A. Q. da; MENDES, C. T. E.; NUVUNGA, J. J.; NUNES, J. A. R.; PARRELLA, R. A. da C.; BALESTE, M.; BUENO FILHO, J. S. de S.
Afiliação:  LUCIANO ANTONIO DE OLIVEIRA, Universidade Federal da Grande Dourados; CARLOS PEREIRA DA SILVA, Universidade Federal de Lavras; ALESSANDRA QUERINO DA SILVA, Universidade Federal da Grande Dourados; CRISTIAN TIAGO ERAZO MENDES, Universidade Federal de Lavras; JOEL JORGE NUVUNGA, Universidade Eduardo Mondlane; JOSÉ AIRTON RODRIGUES NUNES, Universidade Federal de Lavras; RAFAEL AUGUSTO DA COSTA PARRELLA, CNPMS; MARCIO BALESTE, Universidade Federal de Lavras; JÚLIO SÍLVIO DE SOUSA BUENO FILHO, Universidade Federal de Lavras.
Título:  Bayesian GGE model for heteroscedastic multienvironmental trials.
Ano de publicação:  2022
Fonte/Imprenta:  Crop Science, v. 62, p. 982-996, 2022.
DOI:  https://doi.org/10.1002/csc2.20696
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  The dissection of genotype×environment interaction (GEI) is a crucial aspect ofthe final stages of plant breeding pipelines and recommendation of cultivars. Linear-bilinear models used to analyze this interaction, such as the additive main effectsand multiplicative interaction (AMMI) and genotype plus GEI (GGE), often assumehomogeneity of the residual variances across environments which affects the esti-mates and therefore, interpretations and conclusions. Our main objective was topropose a GGE model that considers heteroscedasticity across environments usingBayesian inference and to evaluate its implications in the interpretation of real andsimulated data. The GGE model assuming common variance was also fitted for com-parison purposes. The great flexibility of the Bayesian inference is transferred to thebiplots, allowing the construction of credible regions for genotypic and environmen-tal scores. The inference on the stability and adaptability of genotypes might changewhen heteroscedasticity is ignored. When real data are used, different patterns of cor-relations between environments also affect the representativeness and discriminationof the target environment. The modeling of heteroscedasticity allowed the clusteringof environments into subgroups, with similar effects for GEI. The proposed GGEmodel was more adequate and realistic to deal with scenarios of heterogeneous vari-ance in multienvironment trials, which can be useful for exploiting the GEI.
Palavras-Chave:  Ensaio de cultivar; Ensaio de rendimento; Estabilidade; Interação meio ambiente; Modelo misto.
Thesagro:  Genótipo; Melhoramento Vegetal; Variedade.
Categoria do assunto:  G Melhoramento Genético
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/236108/1/Bayesian-GGE-model-for-heteroscedastic.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPMS29809 - 1UPCAP - DD
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