Portal do Governo Brasileiro
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
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPMS30293 - 1UPCAP - DD
Voltar






Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Agrossilvipastoril.
Data corrente:  30/09/2022
Data da última atualização:  20/01/2023
Tipo da produção científica:  Resumo em Anais de Congresso
Autoria:  RONCATTO, G.; ROMANO, M. R.; MENECKELLI, F.; GIRARDI, E. A.; SOARES FILHO, W. dos S.
Afiliação:  GIVANILDO RONCATTO, CPAMT; MARCELO RIBEIRO ROMANO, CNPMF; FÁBIO MENECKELLI, EMPRESA MATO-GROSSENSE DE PESQUISA, ASSISTÊNCIA E EXTENSÃO RURAL; EDUARDO AUGUSTO GIRARDI, CNPMF; WALTER DOS SANTOS SOARES FILHO, CNPMF.
Título:  Avaliação de porta-enxertos resistentes à gomose-dos-citros sob tangerineira 'Ponkan' em Sinop, Mato Grosso.
Ano de publicação:  2022
Fonte/Imprenta:  In: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS, 6.; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 11., 2022. Sinop. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2022. p. 21.
ISBN:  978-65-89957-22-5
Idioma:  Português
Conteúdo:  Resumo: A grande limitação ao desenvolvimento da produção da tangerineira ?Ponkan? em Mato Grosso está na ocorrência da gomose-dos-citros. A busca por porta-enxertos resistentes a esse patógeno se tornou indispensável devido a sua alta taxa de dano a cultura dos citros, resultando em enormes prejuízos em todas as regiões. Porém, ainda não foram confirmadas formas de resistência para os porta-enxertos estudados. Assim, o objetivo deste trabalho foi avaliar o desenvolvimento vegetativo da tangerineira ?Ponkan? sobre diferentes híbridos e variedades de porta-enxertos de citros, com quatro anos de idade em Sinop, MT. Os portaenxertos foram: citrandarins ?Indio? [C. sunki (Hayata) hort ex Tanaka x Poncirus trifoliata (L.) Raf. ?English?] (CTRI) e ?San Diego? (C. sunki x P. trifoliata ?Swingle?) (CTRSD), citrumelo ?Swingle? (C. paradisi Macfad. x P. trifoliata) (CTSW), limoeiro ?Cravo?, clones ?Santa Cruz? e ?CNPMF-003?, tangerineira ?Sunki Tropical? (C. sunki) e os híbridos HTR - 069, TSKC x (LCR x TR) - 059, LVK x LCR - 038, LCR x TR 001, HTR 051, HTR 208, TSKC x (LCR x TR) - 040, LCR x TR 001 e 073 gerados pelo Programa de Melhoramento Genético de Citros da Embrapa Mandioca e Fruticultura - PMG Citros. As siglas HTR, TSKC, LCR, TR, LVK, TRFD e LRF correspondem a, respectivamente, híbrido trifoliolado, tangerineira ?Sunki? comum, limoeiro ?Cravo?, P. trifoliata, limoeiro ?Volkameriano? (C. volkameriana V. Ten. & Pasq.), P. trifoliata ?Flying Dragon? e limoeiro ?Rugoso da Florida... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Cultivar; Sinop-MT.
Thesagro:  Citricultura; Enxerto; Fruticultura; Gomose; Hibrido; Ponkan; Porta Enxerto; Tangerina.
Categoria do assunto:  F Plantas e Produtos de Origem Vegetal
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1147065/1/2022-cpamt-resumo-gr-avaliacao-porta-enxerto-resistente-gamose-dos-citros-sob-tangerineira-ponkan-sinop-mato-grosso-p-21.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agrossilvipastoril (CPAMT)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CPAMT1856 - 1UPCRA - DD
Fechar
Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada.
 
 

Embrapa
Todos os direitos reservados, conforme Lei n° 9.610
Política de Privacidade
Área Restrita

Embrapa Agricultura Digital
Av. André Tosello, 209 - Barão Geraldo
Caixa Postal 6041- 13083-886 - Campinas, SP
SAC: https://www.embrapa.br/fale-conosco

Valid HTML 4.01 Transitional