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Registros recuperados : 153 | |
44. | | COURI, S.; MENEZES, L. F. de; PINTO, G. A. S.; SOUZA, M. de L. M.; FREITAS, S. P. Comparação entre os tratamento com tanase e com gelatina para clarificação do suco de caju (Anacardium occidentale L.). Boletim do Centro de Pesquisa e Processamento de Alimentos, Curitiba, v. 20, n. 1, p. 41-54, jan./jun. 2002. Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria de Alimentos. |
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46. | | COURI, S.; SILVA, F. D.; FREITAS, S. P.; PINTO, G. A. S. Selecao de linhagens mutantes de Aspergillus niger, para sintese de enzimas hidroliticas, por fermentacao em meio semi-solido. Ciencia e Engenharia, v. 7, n. 2, p.29-31, 1998 Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria de Alimentos. |
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48. | | COURI, S.; TERZI, S. C.; NERY, I. A.; FURTADO, A. A. L.; PINTO, G. A. S. Seleccion de cepas de hongos filamentosos para sintesis de la enzima tanase. In: CONGRESO NACIONAL DE BIOTECNOLOGIA, 1998, Talca, Chile. Resumenes... Talca: CONICYT, 1998. Nao paginado, ref-29. Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria de Alimentos. |
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51. | | COURI, S.; TERZI, S. C.; SILVA, F. D.; FREITAS, S. P.; PINTO, G. A. S. Selecao de linhagens mutantes de Aspergillus niger, para sintese de Enzima hidroliticas, por fermentacao em meio semi-solido. In: SIMPOSIO NACIONAL DE FERMENTACOES, 12., 1998, Uberlandia,SP. Anais... Urbelandia: UFU/ABEQ/SBM, 1998. Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria de Alimentos. |
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52. | | CRISÓSTOMO, J. R.; FURTADO, R. F.; BARRETO, P. D.; MIRANDA, F. R. de; GONDIM, R. S.; BLEICHER, E.; RODRIGUES, S. M. M.; PINTO, G. A. S.; BRITO, E. S. de; LIMA, J. A. de A.; PEREIRA, R. de C. A.; ROCHA FILHO, R. R. da; FREITAS, J. G.; MIRANDA FILHO, L. L. M.; RABELO FILHO, F. de A. C. Pesquisa e desenvolvimento para o agronegócio pimenta no Ceará. Fortaleza: Embrapa Agroindústria Tropical, 2008. 36 p. (Embrapa Agroindústria Tropical. Documentos, 118). Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria Tropical; Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Hortaliças; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Rondônia; Embrapa Roraima; Embrapa Semiárido; Embrapa Unidades Centrais. |
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53. | | CRISÓSTOMO, J. R.; FURTADO, R. F.; BARRETO, P. D.; MIRANDA, F. R. de; GONDIM, R. S.; BLEICHER, E.; RODRIGUES, S. M. M.; PINTO, G. A. S.; BRITO, E. S. de; LIMA, J. A. de A.; PEREIRA, R. de C. A.; ROCHA FILHO, R. R. da; FREITAS, J. G.; MIRANDA FILHO, L. L.; MENDES, F. N. P.; VIEIRA, I. G. P. Pesquisa e desenvolvimento para o agronegócio pimenta no Ceará. Fortaleza: Embrapa Agroindústria Tropical, 2008. 36 p. (Embrapa Agroindústria Tropical. Documentos, 118). Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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57. | | FAHEINA JÚNIOR, G. da S.; BRAGA, R. M.; LOPES, V. R. de O.; SOUZA, C. G. de; AMORIM, M. V. da F. S.; MARTINS, S. C. S.; PINTO, G. A. S.; MARTINS, C. M. Atividade xilanolítica em fungos isolados de solo de manguezal da Reserva Ecológica de Sapiranga. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 32., 2009, Fortaleza. Anais... Fortaleza: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 2009. 1 CD-ROM Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria Tropical. |
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58. | | FAHEINA JÚNIOR, G. da S.; OLIVEIRA, V. R. L. de; BRAGA, R. M.; SOUZA, C. G. de; MARTINS, C. M.; PINTO, G. A. S. Avaliação da atividade xilanolítica em coleções de culturas fúngicas. In: ENCONTRO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROINDÚSTRIA TROPICAL, 7., 2009, Fortaleza. Resumos. Fortaleza: Embrapa Agroindústria Tropical, 2009. p. 22. Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria Tropical. |
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Registros recuperados : 153 | |
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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 |
Circulação/Nível: |
A - 1 |
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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Marc: |
LEADER 02163naa a2200277 a 4500 001 2163114 005 2024-03-25 008 2024 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.1038/s41598-024-51792-3$2DOI 100 1 $aBARRETO, C. A. V. 245 $aGenomic prediction in multi-environment trials in maize using statistical and machine learning methods.$h[electronic resource] 260 $c2024 520 $aIn 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. 650 $aHibrido 650 $aMilho 650 $aProdutividade 653 $aPredição genômica 700 1 $aDIAS, K. O. das G. 700 1 $aSOUSA, I. C. de 700 1 $aAZEVEDO, C. F. 700 1 $aNASCIMENTO, A. C. C. 700 1 $aGUIMARAES, L. J. M. 700 1 $aGUIMARÃES, C. T. 700 1 $aPASTINA, M. M. 700 1 $aNASCIMENTO, M. 773 $tScientific Reports$gv. 14, 1062, 2024.
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Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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