| |
|
|
| 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. |
|    |
| 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. |
| |
| 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. |
| |
| 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. |
|  |
| 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. |
| |
| 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. |
| |
| 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. |
| |
| 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. |
| |
| 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. |
| |
| 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. |
| |
| 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. |
| |
| 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. |
| |
| 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. |
| |
| 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. |
| |
| 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. |
| |
| 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. |
| |
| 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. |
| |
| 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. |
| |
| 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. |
| |
| Registros recuperados : 26 | |
|
|
|
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Café. |
|
Data corrente: |
15/07/2020 |
|
Data da última atualização: |
15/07/2020 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
|
Circulação/Nível: |
A - 1 |
|
Autoria: |
FERRÃO, L. F. V.; FERRÃO, R. G.; FERRAO, M. A. G.; FONSECA, A. F. A. da; CARBONETTO, P.; SLEPHENS, M.; FRANCO, A. A. |
|
Afiliação: |
LUÍS FELIPE VENTORIM FERRÃO, ESALQ; ROMÁRIO GAVA FERRÃO, INCAPER; MARIA AMELIA GAVA FERRAO, CNPCa; AYMBIRÉ FRANCISCO ALMEIDA DA FONSECA, CNPCa; PETER CARBONETTO, UNIVERSIDADE DE CHICAGO; MATTHEW SLEPHENS, UNIVERSIDADE DE CHICAGO; ANTONIO AUGUSTO FRANCO, ESALQ. |
|
Título: |
Accurate genomic prediction of Coffea canephora in multiple environments using whole-genome statistical models. |
|
Ano de publicação: |
2018 |
|
Fonte/Imprenta: |
Heredity, v. 122, p. 261-275, 2018. |
|
DOI: |
https://doi.org/10.1038/s41437-018-0105-y |
|
Idioma: |
Inglês |
|
Conteúdo: |
Genomic selection has been proposed as the standard method to predict breeding values in animal and plant breeding. Although some crops have benefited from this methodology, studies in Coffea are still emerging. To date, there have been no studies describing how well genomic prediction models work across populations and environments for different complex traits in coffee. Considering that predictive models are based on biological and statistical assumptions, it is expected that their performance vary depending on how well these assumptions align with the true genetic architecture of the phenotype. To investigate this, we used data from two recurrent selection populations of Coffea canephora, evaluated in two locations, and single nucleotide polymorphisms identified by Genotyping-by-Sequencing. In particular, we evaluated the performance of 13 statistical approaches to predict three important traits in the coffee?production of coffee beans, leaf rust incidence and yield of green beans. Analyses were performed for predictions within-environment, across locations and across populations to assess the reliability of genomic selection. Overall, differences in the prediction accuracy of the competing models were small, although the Bayesian methods showed a modest improvement over other methods, at the cost of more computation time. As expected, predictive accuracy for within-environment analysis, on average, were higher than predictions across locations and across populations. Our results support the potential of genomic selection to reshape traditional plant breeding schemes. In practice, we expect to increase the genetic gain per unit of time by reducing the length cycle of recurrent selection in coffee. MenosGenomic selection has been proposed as the standard method to predict breeding values in animal and plant breeding. Although some crops have benefited from this methodology, studies in Coffea are still emerging. To date, there have been no studies describing how well genomic prediction models work across populations and environments for different complex traits in coffee. Considering that predictive models are based on biological and statistical assumptions, it is expected that their performance vary depending on how well these assumptions align with the true genetic architecture of the phenotype. To investigate this, we used data from two recurrent selection populations of Coffea canephora, evaluated in two locations, and single nucleotide polymorphisms identified by Genotyping-by-Sequencing. In particular, we evaluated the performance of 13 statistical approaches to predict three important traits in the coffee?production of coffee beans, leaf rust incidence and yield of green beans. Analyses were performed for predictions within-environment, across locations and across populations to assess the reliability of genomic selection. Overall, differences in the prediction accuracy of the competing models were small, although the Bayesian methods showed a modest improvement over other methods, at the cost of more computation time. As expected, predictive accuracy for within-environment analysis, on average, were higher than predictions across locations and across populations. Our... Mostrar Tudo |
|
Thesagro: |
Coffea Canephora; Seleção Genética; Seleção Genótipa. |
|
Categoria do assunto: |
-- |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/214636/1/Accurate-genomic-prediction-of-Coffea-canephora-Incaper.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 02485naa a2200241 a 4500
001 2123866
005 2020-07-15
008 2018 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.1038/s41437-018-0105-y$2DOI
100 1 $aFERRÃO, L. F. V.
245 $aAccurate genomic prediction of Coffea canephora in multiple environments using whole-genome statistical models.$h[electronic resource]
260 $c2018
520 $aGenomic selection has been proposed as the standard method to predict breeding values in animal and plant breeding. Although some crops have benefited from this methodology, studies in Coffea are still emerging. To date, there have been no studies describing how well genomic prediction models work across populations and environments for different complex traits in coffee. Considering that predictive models are based on biological and statistical assumptions, it is expected that their performance vary depending on how well these assumptions align with the true genetic architecture of the phenotype. To investigate this, we used data from two recurrent selection populations of Coffea canephora, evaluated in two locations, and single nucleotide polymorphisms identified by Genotyping-by-Sequencing. In particular, we evaluated the performance of 13 statistical approaches to predict three important traits in the coffee?production of coffee beans, leaf rust incidence and yield of green beans. Analyses were performed for predictions within-environment, across locations and across populations to assess the reliability of genomic selection. Overall, differences in the prediction accuracy of the competing models were small, although the Bayesian methods showed a modest improvement over other methods, at the cost of more computation time. As expected, predictive accuracy for within-environment analysis, on average, were higher than predictions across locations and across populations. Our results support the potential of genomic selection to reshape traditional plant breeding schemes. In practice, we expect to increase the genetic gain per unit of time by reducing the length cycle of recurrent selection in coffee.
650 $aCoffea Canephora
650 $aSeleção Genética
650 $aSeleção Genótipa
700 1 $aFERRÃO, R. G.
700 1 $aFERRAO, M. A. G.
700 1 $aFONSECA, A. F. A. da
700 1 $aCARBONETTO, P.
700 1 $aSLEPHENS, M.
700 1 $aFRANCO, A. A.
773 $tHeredity$gv. 122, p. 261-275, 2018.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Café (CNPCa) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|
