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| Registros recuperados : 26 | |
| 1. |  | CASTRO, C. M.; FERRÃO, L. F. V.; ROHR, A.; PINHEIRO, N. L.; PEREIRA, A. da S.; GARCIA, A. A. F. Population structure of potato breeding germplasm from Embrapa-Brazil assessed with single nucleotide polymorphism (SNP) markers. In: CONGRESO DE LA ASOCIACION LATINOAMERICANA DE LA PAPA - ALAP, 28., 2018, Cusco, Peru. Abstract Book 10th: Congress: Biodiversity, Food Security and Business. Instituto Nacional de Innovación: Agraria-INIA. Cusco, Perú, 2018. p. 123| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 2. | | FERRÃO, L. F. V.; SOUZA, F. de F.; CAIXETA, E. T.; ZAMBOLIM, E. M.; ZAMBOLIM, L.; SAKIYAMA, N. S. Estudo comparativo do nível de polimorfismo e informatividade acessado pelos marcadores RAPD, AFLP e SSR, no estabelecimento de relações genéticas em Coffea canephora. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 7., 2011, Araxá. Anais... Brasília, DF: Embrapa Café, 2011.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 4. | | FERRÃO, L. F. V.; FERRÃO, R. G.; FERRAO, M. A. G.; FONSECA, A. F. A. da; GARCIA, A. A. F. Mixed model to multiple havest-location trial applied to genomic prediction in Coffea canephora. In: PLANT & ANIMAL GENOME CONFERENCE, 24., 2016, San Diego, CA. [Abstracts...]. San Diego, CA: [s.n.], 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 5. | | FERRÃO, R. G.; VOLPI, P. S.; FERRAO, M. A. G.; VERDIN FILHO, A. C.; FONSECA, A. F. A. da; FERRÃO, L. M. V.; FERRÃO, L. F. V. Melhoramento genético para obtenção da cultivar marilândia es 8143, variedade clonal de café conilon tolerante a seca. Multi-Science Research, v. 1, n. 1, p. 2-18, 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 6. | | FERRÃO, L. F. V.; FERRÃO, R. G.; FERRAO, M. A. G.; FONSECA, A. F. A. da; CARBONETTO, P.; SLEPHENS, M.; FRANCO, A. A. Accurate genomic prediction of Coffea canephora in multiple environments using whole-genome statistical models. Heredity, v. 122, p. 261-275, 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 7. | | FERRÃO, L. F. V.; CAIXETA, E. T.; SOUZA, F. de F.; ZAMBOLIM, E. M.; CRUZ, C. D.; ZABOLIM, L.; SAKIYAMA, N. S. Comparative study of different molecular markers for classifying and establishing genetic relationshps in Coffea Canephora. Plant Systematics and Evolution, Springer Verlag, New York, v. 299, p. 225-238, 2013.| Biblioteca(s): Embrapa Café; Embrapa Rondônia; Embrapa Semiárido. |
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| 8. | | FERRÃO, R. G.; FORNAZIER, M. J.; FERRAO, M. A. G.; PREZOTTI, L. C.; FONSECA, A. F. A. da; ALIXANDRE, F. T.; FERRÃO, L. F. V. Estado da arte da cafeicultura no Espírito Santo. In: SEMINÁRIO PARA A SUSTENTABILIDADE DA CAFEICULTURA, 2008, Alegre, ES. 29-47| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 9. | | SOUZA, F. de F.; CAIXETA, E. T.; ZAMBOLIM, E. M.; FERRÃO, L. F. V.; PENA, G. F.; ZAMBOLIM, L.; SAKIYAMA, N. S. Diversidade genética de genótipos de café canéfora por meio de marcadores microssatélites. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 6., 2009, Vitória. Inovação científica, competitividade e mudanças climáticas: anais. Vitória: Consórcio Pesquisa Café, 2009. Não paginado.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 10. | | SOUZA, F. de F.; CAIXETA, E. T.; ZAMBOLIM, E. M.; FERRÃO, L. F. V.; PENA, G. F.; ZAMBOLIM, L.; SAKIYAMA, N. S. Diversidade genética de genótipos de café canéfora por meio de marcadores microssatélites. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 6., 2009, Vitória. Inovação científica, competitividade e mudanças climáticas: anais... Vitória: Consórcio Pesquisa Café, 2009. Não paginado.| Biblioteca(s): Embrapa Rondônia. |
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| 11. | | SOUZA, F. de F.; CAIXETA, E. T.; ZAMBOLIM, E. M.; FERRÃO, L. F. V.; PENA, G. F.; ZAMBOLIM, L.; SAKIYAMA, N. S. Diversidade genética de genótipos de café canéfora por meio de marcadores microssatélites. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 6., 2009, Vitória. Inovação científica, competitividade e mudanças climáticas: anais... Vitória: Consórcio Pesquisa Café, 2009.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 12. | | SOUZA, F. de F.; FERRÃO, L. F. V.; CAIXETA, E. T.; SAKIYAMA, N. S.; PEREIRA, A. A.; OLIVEIRA, A. C. B. de. Aspectos gerais da biologia e da diversidade genética de Coffea canephora. In: MARCOLAN, A. L.; ESPINDULA, M. C. (Ed.). Café na Amazônia. Brasília, DF: Embrapa, 2015. Cap. 4, p. 84-98..| Biblioteca(s): Embrapa Café; Embrapa Rondônia; Embrapa Semiárido. |
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| 13. | | FERRÃO, L. F. V.; CAIXETA, E. T.; CRUZ, C. D.; SOUZA, F. de F.; FERRAO, M. A. G.; ZAMBOLIM, Z.; SAKIYAMA, N. S. The effects of encoding data in diversity studies and the applicability of the weighting index approach for data analysis from different molecular markers. Plant Systematics and Evolution, v. 300, n. 7, p. 1649-1661, 2014.| Biblioteca(s): Embrapa Café; Embrapa Rondônia; Embrapa Semiárido. |
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| 14. | | SOUZA, F. de F.; CAIXETA, E. T.; FERRÃO, L. F. V.; PENA, G. F.; SAKIYAMA, N. S.; ZAMBOLIM, E. M.; ZAMBOLIM, L.; CRUZ, C. D. Molecular diversity in Coffea canephora germplasm conserved and cultivated in Brazil. Crop Breeding and Applied Biotechnology, v. 13, p. 221-227, 2013.| Biblioteca(s): Embrapa Café; Embrapa Semiárido. |
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| 15. | | PÉREZ-JARAMILLO, J. E.; CARRIÓN, V. J.; BOSSE, M.; FERRÃO, L. F. V.; HOLLANDER, M. de; GARCIA, A. A. F.; RAMIREZ, C. A.; MENDES, R.; RAAIJMAKER, J. M. Linking rhizosphere microbiome composition of wild and domesticated Phaseolus vulgaris to genotypic and root phenotypic traits. The ISME Journal, v. 11, p. 2244-2257, 2017.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 16. | | FERRÃO, L. F. V.; CAIXETA, E. T.; PENA, G.; ZAMBOLIM, E. M.; CRUZ, C. D.; ZAMBOLIM, L.; FERRAO, M. A. G.; SAKIYAMA, N. S. New EST-SSR markers of Coffea arabica: transferability and application to studies of molecular characterization and genetic mapping. Molecular Breeding, v. 35, n. 1, p. 2-5, jan. 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 17. | | AZEVEDO, C. F.; FERRÃO, L. F. V.; BENEVENUTO, J.; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, M.; NASCIMENTO, A. C. C.; MUNOZ, P. R. Using visual scores for genomic prediction of complex traits in breeding programs. Theoretical and Applied Genetics, v. 137, n. 1, 2024. 16 p.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 18. | | CARVALHO, H. F.; FERRÃO, L. F. V.; GALLI, G.; NONATO, J. V. A.; PADILHA, L.; MALUF, M. P.; RESENDE JR., M. F. R. de; FRITSCHE-NETO, R.; GUERREIRO-FILHO, O. On the accuracy of threshold genomic prediction models for leaf miner and leaf rust resistance in arabica coffee. Tree Genetics & Genomes, v. 19, n. 1, 2023. 10 p.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 19. | | FERRÃO, R. G.; FERRAO, M. A. G.; TÓFANO, J. L.; FONSECA, A. F. A. da; VOLPI, P. S.; VERDIN FILHO, A. C.; MENDONÇA, R. F. de; GUARÇONI, R. C.; FERRÃO, L. F. V. Avaliação de clones de café conilon de maturação intermediária no sul do Estado do Espírito Santo. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 6., 2009, Vitória. Inovação científica, competitividade e mudanças climáticas: anais... Vitória: Consórcio Pesquisa Café, 2009.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 20. | | FERRÃO, R. G.; FERRAO, M. A. G.; TOFANO, J. L.; FONSECA, A. F. A. da; VOLPI, P. S.; VERDIN FILHO, A. C.; FERRÃO, L. F. V.; MENDONÇA, R. F. de; GUARÇONI, R. C. Avaliação de clones de café conilon de maturação tardia no sul do Estado do Espírito Santo. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 6., 2009, Vitória. Inovação científica, competitividade e mudanças climáticas: anais... Vitória: Consórcio Pesquisa Café, 2009.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| Registros recuperados : 26 | |
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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. |
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Data corrente: |
14/07/2020 |
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Data da última atualização: |
14/07/2020 |
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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: |
CARVALHO, H. F.; GALLI, G.; FERRÃO, L. F. V.; NONATO, J. V. A.; PADILHA, L.; MALUF, M. P.; RESENDE JR, M. F. R. de; GUERREIRO FILHO, O.; FRITSCHE-NETO, R. |
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Afiliação: |
HUMBERTO FANELLI CARVALHO, INSTITUTO AGRONÔMICO DE CAMPINAS - IAC; GIOVANNI GALLI, UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO; LUÍS FELIPE VENTORIM FERRÃO, UNIVERSITY OF FLORIDA; JULIANA VIEIRA ALMEIDA NONATO, INSTITUTO AGRONÔMICO DE CAMPINAS - IAC; LILIAN PADILHA, CNPCa; MIRIAN PEREZ MALUF, CNPCa; MÁRCIO FERNANDO RIBEIRO DE RESENDE JR, UNIVERSITY OF FLORIDA; OLIVEIRO GUERREIRO FILHO, INSTITUTO AGRONÔMICO DE CAMPINAS - IAC; ROBERTO FRITSCHE-NETO, UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO. |
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Título: |
The effect of bienniality on genomic prediction of yield in arabica coffee. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Euphytica, v. 216, n. 101, p. 100-111, 2020. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1007/s10681-020-02641-7 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
The most popular beverage worldwide, coffee, is responsible for a billionaire market chain with arabica coffee leading the production. Coffee breeding programs are focusing on high yield, excellent beverage quality, and disease resistance, but the bienniality comes to a challenge to overcome bean production. The bienniality, the seasonal variation between high and low yielding, is a genetically controlled physiological event that affects yield stability in arabica coffee. However, there are no studies on the best strategies to implement genomic selection in coffee, including how to establish training populations and deal with the biennially. Thus, the objective was evaluated the potential of genomic selection applied to arabica coffee, with particular consideration on how to estimate bienniality effect on genomic prediction accuracy for yield. The population (n = 586) high-density genotyped by GBS was measured in the low (2005 and 2007), and high (2006 and 2008) yield years. The genomic prediction models were established considering genotype and genotype × year effects. Different prediction scenarios were proposed, considering single-year training sets and grouping the data according to bienniality. Overall, training genomic models on biennium of successive years, and predicting the following biennium appears to be the most effective strategy between all tested scenarios. The comparison of phenotypic and prediction approaches revealed an increased selection response using genomic selection, mainly due to the reduced time per breeding cycle. These results can shed light on the implementation of a genome-based selection of arabica coffee and lead to more efficient breeding strategies. MenosThe most popular beverage worldwide, coffee, is responsible for a billionaire market chain with arabica coffee leading the production. Coffee breeding programs are focusing on high yield, excellent beverage quality, and disease resistance, but the bienniality comes to a challenge to overcome bean production. The bienniality, the seasonal variation between high and low yielding, is a genetically controlled physiological event that affects yield stability in arabica coffee. However, there are no studies on the best strategies to implement genomic selection in coffee, including how to establish training populations and deal with the biennially. Thus, the objective was evaluated the potential of genomic selection applied to arabica coffee, with particular consideration on how to estimate bienniality effect on genomic prediction accuracy for yield. The population (n = 586) high-density genotyped by GBS was measured in the low (2005 and 2007), and high (2006 and 2008) yield years. The genomic prediction models were established considering genotype and genotype × year effects. Different prediction scenarios were proposed, considering single-year training sets and grouping the data according to bienniality. Overall, training genomic models on biennium of successive years, and predicting the following biennium appears to be the most effective strategy between all tested scenarios. The comparison of phenotypic and prediction approaches revealed an increased sel... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Sequenciamento genético. |
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Thesagro: |
Coffea Arábica; Genoma; Seleção Genética. |
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Thesaurus NAL: |
Genome; Plant selection guides. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
LEADER 02622naa a2200301 a 4500
001 2123829
005 2020-07-14
008 2020 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.1007/s10681-020-02641-7$2DOI
100 1 $aCARVALHO, H. F.
245 $aThe effect of bienniality on genomic prediction of yield in arabica coffee.$h[electronic resource]
260 $c2020
520 $aThe most popular beverage worldwide, coffee, is responsible for a billionaire market chain with arabica coffee leading the production. Coffee breeding programs are focusing on high yield, excellent beverage quality, and disease resistance, but the bienniality comes to a challenge to overcome bean production. The bienniality, the seasonal variation between high and low yielding, is a genetically controlled physiological event that affects yield stability in arabica coffee. However, there are no studies on the best strategies to implement genomic selection in coffee, including how to establish training populations and deal with the biennially. Thus, the objective was evaluated the potential of genomic selection applied to arabica coffee, with particular consideration on how to estimate bienniality effect on genomic prediction accuracy for yield. The population (n = 586) high-density genotyped by GBS was measured in the low (2005 and 2007), and high (2006 and 2008) yield years. The genomic prediction models were established considering genotype and genotype × year effects. Different prediction scenarios were proposed, considering single-year training sets and grouping the data according to bienniality. Overall, training genomic models on biennium of successive years, and predicting the following biennium appears to be the most effective strategy between all tested scenarios. The comparison of phenotypic and prediction approaches revealed an increased selection response using genomic selection, mainly due to the reduced time per breeding cycle. These results can shed light on the implementation of a genome-based selection of arabica coffee and lead to more efficient breeding strategies.
650 $aGenome
650 $aPlant selection guides
650 $aCoffea Arábica
650 $aGenoma
650 $aSeleção Genética
653 $aSequenciamento genético
700 1 $aGALLI, G.
700 1 $aFERRÃO, L. F. V.
700 1 $aNONATO, J. V. A.
700 1 $aPADILHA, L.
700 1 $aMALUF, M. P.
700 1 $aRESENDE JR, M. F. R. de
700 1 $aGUERREIRO FILHO, O.
700 1 $aFRITSCHE-NETO, R.
773 $tEuphytica$gv. 216, n. 101, p. 100-111, 2020.
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Embrapa Café (CNPCa) |
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