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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Rondônia. |
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Data corrente: |
11/11/2020 |
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Data da última atualização: |
11/11/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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Autoria: |
VIEIRA JUNIOR, J. R.; FONSECA, A. S. da; FREIRE, T. C. |
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Afiliação: |
JOSE ROBERTO VIEIRA JUNIOR, CNPAT; Aline Souza da Fonseca, Universidade Federal de Rondônia; Tamiris Chaves Freire, Universidade Federal de Rondônia. |
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Título: |
Identificação e manejo de doenças do cafeeiro (Coffea canephora). |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
In: VIEIRA JUNIOR, J. R.; COSTA, J. N. M. (Ed.). Guia de bolso: diagnose e manejo de doenças e pragas do cafeeiro na Amazônia. Porto Velho: Embrapa Rondônia, 2020. |
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Páginas: |
Cap. 1, p. 11-43. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Esta obra apresenta os principais sintomas, fatores predisponentes e medidas de manejo para 12 doenças da cultura do café. Além de conter lista atualizada e revisada dos principais grupos químicos recomendados para o manejo dessas enfermidades e informações para eventuais medidas para controle de intoxicações com esses produtos. |
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Thesagro: |
Coffea Canephora; Doença de Planta; Identificação; Manejo. |
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Thesaurus Nal: |
Amazonia; Control methods; Pathogen identification; Plant diseases and disorders. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/217687/1/cpafro-18471-cap1.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Rondônia (CPAF-RO) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Arroz e Feijão. Para informações adicionais entre em contato com cnpaf.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
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Data corrente: |
19/03/2024 |
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Data da última atualização: |
19/03/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
ARAÚJO, M. S.; CHAVES, S. F. S.; DIAS, L. A. S.; FERREIRA, F. M.; PEREIRA, G. R.; BEZERRA, A. R. G.; ALVES, R. S.; HEINEMANN, A. B.; BRESEGHELLO, F.; CARNEIRO, P. C. S.; KRAUSE, M. D.; COSTA-NETO, G.; DIAS, K. O. G. |
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Afiliação: |
MAURICIO S. ARAUJO, UFV; SAULO F. S. CHAVES, UFV; LUIZ A. S. DIAS, UFV; FILIPE M. FERREIRA, UNESP, Botucatu-SP; GUILHERME R. PEREIRA, UFV; ANDRE R. G. BEZERRA, LIMAGRAIN BRAZIL, Jataí-GO; RODRIGO S. ALVES, UFV; ALEXANDRE BRYAN HEINEMANN, CNPAF; FLAVIO BRESEGHELLO, CNPAF; PEDRO C. S. CARNEIRO, UFV; MATHEUS D. KRAUSE, IOWA STATE UNIVERSITY; GERMANO COSTA-NETO, CORNELL UNIVERSITY; KAIO O. G. DIAS, UFV. |
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Título: |
GIS-FA: an approach to integrating thematic maps, factor-analytic, and envirotyping for cultivar targeting. |
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Ano de publicação: |
2024 |
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Fonte/Imprenta: |
Theoretical and Applied Genetics, v. 137, 80, Mar. 2024. |
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ISSN: |
0040-5752 |
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DOI: |
https://doi.org/10.1007/s00122-024-04579-z |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Parsimonious methods that capture genotype-by-environment interaction (GEI) in multi-environment trials (MET) are important in breeding programs. Understanding the causes and factors of GEI allows the utilization of genotype adaptations in the target population of environments through environmental features and factor-analytic (FA) models. Here, we present a novel predictive breeding approach called GIS-FA, which integrates geographic information systems (GIS) techniques, FA models, partial least squares (PLS) regression, and enviromics to predict phenotypic performance in untested environments. The GIS-FA approach enables: (i) the prediction of the phenotypic performance of tested genotypes in untested environments, (ii) the selection of the best-ranking genotypes based on their overall performance and stability using the FA selection tools, and (iii) the creation of thematic maps showing overall or pairwise performance and stability for decision-making. We exemplify the usage of the GIS-FA approach using two datasets of rice [Oryza sativa (L.)] and soybean [Glycine max (L.) Merr.] in MET spread over tropical areas. In summary, our novel predictive method allows the identification of new breeding scenarios by pinpointing groups of environments where genotypes demonstrate superior predicted performance. It also facilitates and optimizes cultivar recommendations by utilizing thematic maps. |
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Thesagro: |
Sistema de Informação Geográfica. |
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Thesaurus NAL: |
Cultivars; Environmental indicators. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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700 1 $aFERREIRA, F. M.
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700 1 $aHEINEMANN, A. B.
700 1 $aBRESEGHELLO, F.
700 1 $aCARNEIRO, P. C. S.
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700 1 $aDIAS, K. O. G.
773 $tTheoretical and Applied Genetics$gv. 137, 80, Mar. 2024.
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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