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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Territorial. Para informações adicionais entre em contato com cnpm.biblioteca@embrapa.br. |
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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Territorial. |
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Data corrente: |
04/01/2018 |
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Data da última atualização: |
30/04/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
BERTIN, P. R. B.; MACHADO, C. R. de L.; VISOLI, M. C.; DRUCKER, D. P.; PINTO, D. M. |
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Afiliação: |
PATRICIA ROCHA BELLO BERTIN, SGI; CLAUDIA REGINA DE LAIA MACHADO, CNPS; MARCOS CEZAR VISOLI, CNPTIA; DEBORA PIGNATARI DRUCKER, CNPTIA; DANIELA MACIEL PINTO, CNPM. |
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Título: |
A construção do Plano de Dados Abertos de uma organização pública de pesquisa e desenvolvimento e o desafio de uma ciência agropecuária aberta. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
Reciis: Revista Eletrônica de Comunicação, Informação & Inovação em Saúde, Rio de Janeiro, v. 11, p. 1-7, 2017. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Suplemento. Trabalhos apresentados na 8a Conferência Luso Brasileira sobre Acesso Aberto - ConfOA. Na publicação: Claudia Delaia Machado. |
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Conteúdo: |
Em atendimento à Política de Dados Abertos do Poder Executivo Federal e à Lei de Acesso à Informação, a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) iniciou discussões para a construção do seu Plano de Dados Abertos ? um instrumento de planejamento para a implementação e a racionalização dos processos de publicação de dados abertos em organizações públicas. Esse trabalho visa relatar a estratégia geral que foi estabelecida para essa finalidade e os desafios que têm sido encontrados nos estágios preliminares de sua implantação. Como a abertura de dados por instituições de pesquisa no Brasil é ainda incipiente, espera-se que a experiência da Embrapa possa contribuir com iniciativas de organizações congêneres. |
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Palavras-Chave: |
Agricultural Sciences; Ciência aberta; Ciência agropecuária; Dados abertos; Dados de pesquisa; E-science; Law on Access to Information; Lei de Acesso à Informação; Open data; Open data policy; Open science research data; Política de dados abertos. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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653 $aCiência aberta
653 $aCiência agropecuária
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Registro original: |
Embrapa Territorial (CNPM) |
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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 Café. Para informações adicionais entre em contato com biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Café; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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Data corrente: |
10/01/2023 |
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Data da última atualização: |
11/07/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
ESTOPA, R. A.; PALUDETO, J. G. Z.; MÜLLER, B. S. F.; OLIVEIRA, R. A. de; AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; TAMBARUSSI, E. V.; GRATTAPAGLIA, D. |
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Afiliação: |
REGIANE ABJAUD ESTOPA, FORESTRY R&D - KLABIN S.A; JOÃO GABRIEL ZANON PALUDETO, FORESTRY R&D - KLABIN S.A; BÁRBARA SALOMÃO FARIA MÜLLER, UNIVERSITY OF FLORIDA; RICARDO AUGUSTO DE OLIVEIRA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; CAMILA FERREIRA AZEVEDO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPCa; EVANDRO VAGNER TAMBARUSSI, UNIVERSIDADE ESTADUAL DO CENTRO-OESTE; DARIO GRATTAPAGLIA, Cenargen. |
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Título: |
Genomic prediction of growth and wood quality traits in Eucalyptus benthamii using different genomic models and variable SNP genotyping density. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
New Forests, 54, 2023. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1007/s11056-022-09924-y |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Genomic selection (GS) is poised to revolutionize eucalypt tree improvement by shortening breeding cycles and increasing selection intensities. This could be particularly valuable for alternative, non-mainstream Eucalyptus species that are still in the initial stages of breeding. Eucalyptus benthamii is important for its adaptation to frost-prone subtropical regions. In this work, we compared seven genomic prediction models, six Bayesian and one frequentist GBLUP (Genomic Best Linear Unbiased Prediction) with the conventional pedigree-based ABLUP approach. Models were evaluated for their ability to estimate heritabilities and predict wood quality traits (wood density, extractives, lignin, and carbohydrates content) and volume growth in 77 open-pollinated families of Eucalyptus benthamii. We also evaluated predictive abilities and heritabilities using variable numbers of SNP in the models. Heritabilities ranged from 0.09 (extractives content) using Bayesian Lasso (BL) to 0.55 (wood density) using ABLUP. Predictive abilities (PA) ranged from 0.12 (for volume using ABLUP) to 0.44 (for wood density using three Bayesian models). All seven genomic models performed similarly well and better than the pedigree model for all traits, except extractives content. Subsets of 5000?7000 SNPs yielded heritabilities and PAs nearly as large as using all 15,293 SNPs. However, a low-density SNP panel might not be economically and technically advantageous compared to the current high-density multi-species Eucalyptus EUCHIP60k. Our results support a positive outlook to implement GS to accelerate Eucalyptus benthamii breeding for adaptation to frost-prone regions. MenosGenomic selection (GS) is poised to revolutionize eucalypt tree improvement by shortening breeding cycles and increasing selection intensities. This could be particularly valuable for alternative, non-mainstream Eucalyptus species that are still in the initial stages of breeding. Eucalyptus benthamii is important for its adaptation to frost-prone subtropical regions. In this work, we compared seven genomic prediction models, six Bayesian and one frequentist GBLUP (Genomic Best Linear Unbiased Prediction) with the conventional pedigree-based ABLUP approach. Models were evaluated for their ability to estimate heritabilities and predict wood quality traits (wood density, extractives, lignin, and carbohydrates content) and volume growth in 77 open-pollinated families of Eucalyptus benthamii. We also evaluated predictive abilities and heritabilities using variable numbers of SNP in the models. Heritabilities ranged from 0.09 (extractives content) using Bayesian Lasso (BL) to 0.55 (wood density) using ABLUP. Predictive abilities (PA) ranged from 0.12 (for volume using ABLUP) to 0.44 (for wood density using three Bayesian models). All seven genomic models performed similarly well and better than the pedigree model for all traits, except extractives content. Subsets of 5000?7000 SNPs yielded heritabilities and PAs nearly as large as using all 15,293 SNPs. However, a low-density SNP panel might not be economically and technically advantageous compared to the current high-density mult... Mostrar Tudo |
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Thesaurus NAL: |
Eucalyptus benthamii; Genomics; Genotyping; Wood quality. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
LEADER 02502naa a2200265 a 4500
001 2150837
005 2023-07-11
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520 $aGenomic selection (GS) is poised to revolutionize eucalypt tree improvement by shortening breeding cycles and increasing selection intensities. This could be particularly valuable for alternative, non-mainstream Eucalyptus species that are still in the initial stages of breeding. Eucalyptus benthamii is important for its adaptation to frost-prone subtropical regions. In this work, we compared seven genomic prediction models, six Bayesian and one frequentist GBLUP (Genomic Best Linear Unbiased Prediction) with the conventional pedigree-based ABLUP approach. Models were evaluated for their ability to estimate heritabilities and predict wood quality traits (wood density, extractives, lignin, and carbohydrates content) and volume growth in 77 open-pollinated families of Eucalyptus benthamii. We also evaluated predictive abilities and heritabilities using variable numbers of SNP in the models. Heritabilities ranged from 0.09 (extractives content) using Bayesian Lasso (BL) to 0.55 (wood density) using ABLUP. Predictive abilities (PA) ranged from 0.12 (for volume using ABLUP) to 0.44 (for wood density using three Bayesian models). All seven genomic models performed similarly well and better than the pedigree model for all traits, except extractives content. Subsets of 5000?7000 SNPs yielded heritabilities and PAs nearly as large as using all 15,293 SNPs. However, a low-density SNP panel might not be economically and technically advantageous compared to the current high-density multi-species Eucalyptus EUCHIP60k. Our results support a positive outlook to implement GS to accelerate Eucalyptus benthamii breeding for adaptation to frost-prone regions.
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700 1 $aTAMBARUSSI, E. V.
700 1 $aGRATTAPAGLIA, D.
773 $tNew Forests, 54, 2023.
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Registro original: |
Embrapa Café (CNPCa) |
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