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| Registros recuperados : 82 | |
| 61. |  | AZEVEDO, G. C.; CHEAVEGATTI-GIANOTTO, A.; NEGRI, B. N.; SILVA, L. da C. e; MAGALHAES, J. V.; GARCIA, A. A. F.; LANA, U. G. P.; SOUSA, S. M. de; GUIMARAES, C. T. QTL mapping and identification of putative PSTOL homologs associated with phosphorus acquisition traits in maize seedlings. In: INTERNATIONAL CONGRESS OF PLANT MOLECULAR BIOLOGY, 11., 2015, Iguassu Falls. Abstracts. [S.l.]: International Society for Plant Molecular Biology, 2015. p. 232.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 62. | | COSTA, E. A.; ANONI, C. O.; MANCINI, M. C.; SANTOS, F. R. C.; MARCONI, T. G.; GAZAFFI, R.; PASTINA, M. M.; PERECIN, D.; MOLINARI, M.; XAVIER, M. A.; PINTO, L. R.; SOUZA, A. P.; GARCIA, A. A. F. QTL mapping including codominant SNP markers with ploidy level information in a sugarcane progeny. Euphytica, Dordrecht, v. 211, n. 1, p. 1-16, 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 63. | | ANONI, C. O.; GAZAFFI, R.; PASTINA, M. M.; MANCINI, M. C.; COSTA, E. A.; MOLLINARI, M.; MARCONI, T. G.; PINTO, L. R.; SOUZA, A. P.; GARCIA, A. A. F. QTL mapping for yield components in a sugarcane commercial cross. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE GENÉTICA, 59., 2013, Águas de Lindóia. Resumos... Ribeirão Preto: SBG, 2013. p. 55.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 64. | | SOUZA, A. P.; MORAES, A. C. L.; LARA, L. A. C.; FERREIRA, R. C. U.; DÉO, T. G.; MARTIN, F. B.; VALLE, C. B.; GARCIA, A. A. F.; VIGNA, B. B. Z. Development of single nucleotide polymorphisms (snp) markers for genetic map saturation of hexaploid urochloa humidicola. In: INTERNATIONAL FORAGE TURF BREEDING CONFERENCE, 2019, Lake Buena Vista, Florida. Proceedings... Lake Buena Vista, Florida: University of Florida, 2019. 50| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 65. | | OLIVEIRA, E. J. de; GARCIA, A. A. F.; MUNHOZ, C. de F.; MARGARIDO, G. R. A.; CONSOLI, L.; MATTA, F. de P.; MORAES, M. C. de; ZUCCHI, M. I.; FUNGARO, M. H. P.; VIEIRA, M. L. C. Integração de mapas genético-moleculares de maracujá-amarelo. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 4., 2007, São Lourenço. São Lourenço:[s.n.], 2007.| Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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| 66. | | OLIVEIRA, E. J.; VIEIRA, M. L. C.; GARCIA, A. A. F.; MUNHOZ, C. F.; MARGARIDO, G. R. A.; CONSOLI, L.; MATTA, F. P.; MORAES, M. C.; ZUCCHI, M. I.; FUNGARO, M. H. P. An integrated molecular map yellow passion fruit based on simultaneous maximum-likelihood estimation of linkage and linkage phases. Journal of the American Society Horticultural Science, Mount Vernon, v. 133, n. 1, p. 35-41, jan. 2008. il.| Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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| 67. | | CAMPOS, T. de; OBLESSUC, P. R.; SFORÇA, D. A.; CARDOSO, J. M. K.; BARONI, R. M.; SOUSA, A. C. B. de; CARBONELL, S. A. M.; CHIORATTO, A. F.; GARCIA, A. A. F.; RUBIANO, L. B.; SOUZA, A. P. de. Inheritance of growth habit detected by genetic linkage analysis using microsatellites in the common bean (Phaseolus vulgaris L.). Molecular Breeding, Dordrecht, v. 27, n. 4, p. 549-560, 2011.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 68. | | DIAS, K. O. G.; PIEPHO, H. P.; GUIMARAES, L. J. M.; GUIMARAES, P. E. de O.; PARENTONI, S. N.; PINTO, M. de O.; NODA, R. W.; MAGALHAES, J. V. de; GUIMARÃES, C. T.; GARCIA, A. A. F.; PASTINA, M. M. Novel strategies for genomic prediction of untested single-cross maize hybrids using unbalanced historical data. Theoretical and Applied Genetics, v. 133, p. 443-455, 2020. Publicado online em 22 nov. 2019.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 69. | | AZEVEDO, G. C.; CHEAVEGATTI-GANOTTO, A.; NEGRI, B. F.; HUFNAGEL, B.; SILVA, L. da C. e; MAGALHAES, J. V.; GARCIA, A. A. F.; LANA, U. G. P.; SOUSA, S. M. de; GUIMARAES, C. T. Multiple interval QTL mapping and searching for PSTOL1 homologs associated with root morphology, biomass accumulation and phosphorus content in maize seedlings under low-P. BMC Plant Biology, v. 15, n. 172, p. 1-17, 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 70. | | PEREIRA, G. S.; SOUZA, V. F.; PARRELLA, R. A. C.; DAMASCENO, C. M. B.; SIMEONE, M. L. F.; SCHAFFERT, R. E.; BRACONNIER, S.; GARCIA, A. A. F.; MAGALHAES, J. V. Quantitative trait loci mapping for sugar-related traits in sweet sorghum based on high-density SNP markers. In: INTERNATIONAL PLANT & ANIMAL GENOME, 21., 2013, San Diego. Abstracts... Jersey City: Scherago International, 2013.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 71. | | PRIOLLI, R. H. G.; RAMOS, L. C. S.; POT, D.; MOLLER, M.; GALLO, P. B.; PASTINA, M. M.; GARCIA, A. A. F.; YAMAMOTO, P. Y.; LANNES, S. D.; VIEIRA, L. G. E.; FERREIRA, L. P.; MAZZAFERA, P.; PEREIRA, L. F. P.; COLOMBO, C. A. Construção de um mapa genético a partir de uma população F2 derivada do cruzamento entre Coffea arabica e C. canephora e Sua utilidade para qualidade de bebida. 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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| 72. | | PRIOLLI, R. H. G.; RAMOS, L. C. S.; POT, D.; MOLLER, M.; GALLO, P. B.; PASTINA, M. M.; GARCIA, A. A. F.; YAMAMOTO, P. Y.; LANNES, S. D.; FERREIRA, L. P.; SCHOLZ, M. B. S.; MAZZAFERA, P.; PEREIRA, L. F. P.; COLOMBO, L. F. P. Construction of a genetic map based on an interspecific F2 population between Coffea arabica and Coffea canephora and its usefulness for quality related traits. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON COFFEE SCIENCE, 22., 2008, Campinas.| Biblioteca(s): Embrapa Café; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 73. | | MORAES, A. da C. L.; MOLLINARI, M.; FERREIRA, R. C. U.; AONO, A.; LARA, L. A. de C.; PESSOA FILHO, M. A. C. de P.; BARRIOS, S. C. L.; GARCIA, A. A. F.; VALLE, C. B. do; SOUZA, A. P. de; VIGNA, B. B. Z. Advances in genomic characterization of Urochloa humidicola: exploring polyploid inheritance and apomixis. Theoretical and Applied Genetics, v. 136, n. 11, 2023. 17 p.| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados; Embrapa Gado de Corte; Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 74. | | AONO, A. H.; FERREIRA, R. C. U.; MORAES, A. da C. L.; LARA, L. A. de C.; PIMENTA, R. J. G.; COSTA, E. A.; PINTO, L. R.; LANDELL, M. G. de A.; SANTOS, M. F.; JANK, L.; BARRIOS, S. C. L.; VALLE, C. B.; CHIARI, L.; GARCIA, A. A. F.; KUROSHU, R. M.; LORENA, A. C.; GORJANC, G.; SOUZA, A. P. de. A joint learning approach for genomic prediction in polyploid grasses. Scientific Reports, 12, article 12499, 2022. 17 p.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 75. | | SABADIN, P. K.; MALOSETTI, M.; BOER, M. P.; TARDIN, F. D.; SANTOS, F. G.; GUIMARAES, C. T.; GOMIDE, R. L.; ANDRADE, C. L. T.; ALBUQUERQUE, P. E. P.; CANIATO, F. F.; MOLLINARI, M.; MARGARIDO, G. R. A.; OLIVEIRA, B. F.; SCHAFFERT, R. E.; GARCIA, A. A. F.; EEUWIJK, F. A. van; MAGALHAES, J. V. Studying the genetic basis of drought tolerance in sorghum by managed stress trials and adjustments for phenological and plant height differences. Theoretical and Applied Genetics, Berlin, v. 124, p. 1389-1402, 2012.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 76. | | SOUZA, V. F. de; PEREIRA, G. da S.; PASTINA, M. M.; PARRELLA, R. A. da C.; SIMEONE, M. L. F.; BARROS, B. de A.; NODA, R. W.; SILVA, L. da C. e; MAGALHAES, J. V. de; SCHAFFERT, R. E.; GARCIA, A. A. F.; DAMASCENO, C. M. B. QTL mapping for bioenergy traits in sweet sorghum recombinant inbred lines. G3: Genes, Genomes, Genetics, v. 11, 112021, 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 77. | | HUFNAGEL, B.; SOUSA, S. M. de; ASSIS, L.; GUIMARAES, C. T.; LEISER, W.; AZEVEDO, G. C.; NEGRI, B.; LARSON, B. G.; SHAFF, J. E.; PASTINA, M. M.; BARROS, B. A.; WELTZIEN, E.; RATTUNDE, H. F. W.; VIANA, J. H.; CLARK, R. T.; FALCÃO, A.; GAZAFFI, R.; GARCIA, A. A. F.; SCHAFFERT, R. E.; KOCHIAN, L. V.; MAGALHAES, J. V. Duplicate and conquer: multiple homologs of PHOSPHORUS-STARVATION TOLERANCE1 enhance phosphorus acquisition and sorghum performance on low-phosphorus soils. Plant Physiology, Bethesda, v. 166, p. 659-677, Oct. 2014.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 78. | | DIAS, K. O. das G.; GEZAN, S. A.; GUIMARÃES, C. T.; NAZARIAN, A.; SILVA, L. da C. e; PARENTONI, S. N.; GUIMARAES, P. E. de O.; ANONI, C. de O.; PÁDUA, J. M. V.; PINTO, M. de O.; NODA, R. W.; RIBEIRO, C. A. G.; MAGALHAES, J. V. de; GARCIA, A. A. F.; SOUZA, J. C. de; GUIMARAES, L. J. M.; PASTINA, M. M. Improving accuracies of genomic predictions for drought tolerance in maize by joint modeling of additive and dominance effects in multi-environment trials. Heredity, London, v. 121, n. 1, p. 24-37, 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 79. | | HUFNAGEL, B.; KOCHIAN, L.; AZEVEDO, G. C.; GUIMARAES, C. T.; SOUSA, S. M.; SCHAFFERT, R. E.; ASSIS, L.; NEGRI, B.; LEISER, W.; WEILTZIEN, E.; RATTUNDE, F.; VIANA, J. H.; GARCIA, A. A. F.; GAZAFFI, R.; WISSUWA, M.; HEUER, S.; MAGALHAES, J. V. Improving phosphorus efficiency in sorghum by the identification and validation of sorghum. In: CONFERENCE INTERNATIONAL PLANT & ANIMAL GENOME, 22., 2014, San Diego, CA. [Abstracts]. San Diego: [s.n], 2014.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 80. | | SOUZA, L. M. de; SANTOS, L. H. B. dos; ROSA, J. R. B. F.; SILVA, C. C. da; MANTELLO, C. C.; CONSON, A. R. O.; SCALOPPI JUNIOR, E. J.; FIALHO, J. de F.; MORAES, M. L. T. de; GONÇALVES, P. de S.; MARGARIDO, G. R. A.; GARCIA, A. A. F.; LE GUEN, V.; SOUZA, A. P. de. Linkage disequilibrium and population structure in wild and cultivated populations of rubber tree (Hevea brasiliensis). Frontiers in Plant Science, v. 9, article 815, 03 July 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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| Registros recuperados : 82 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Corte. |
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Data corrente: |
27/12/2022 |
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Data da última atualização: |
23/01/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
|
Autoria: |
AONO, A. H.; FERREIRA, R. C. U.; MORAES, A. da C. L.; LARA, L. A. de C.; PIMENTA, R. J. G.; COSTA, E. A.; PINTO, L. R.; LANDELL, M. G. de A.; SANTOS, M. F.; JANK, L.; BARRIOS, S. C. L.; VALLE, C. B.; CHIARI, L.; GARCIA, A. A. F.; KUROSHU, R. M.; LORENA, A. C.; GORJANC, G.; SOUZA, A. P. de. |
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Afiliação: |
ALEXANDRE HILD AONO, UNIVERSIDADE DE CAMPINAS, UNIVERSITY OF EDINBURGH; REBECCA CAROLINE ULBRICHT FERREIRA, UNIVERSDIDADE DE CAMPINAS; ALINE DA COSTA LIMA MORAES, UNIVERSIDADE DE CAMPINAS; LETÍCIA APARECIDA DE CASTRO LARA, ESCOLA SUPERIOR DE AGRICULTURA "LUIZ DE QUEIROZ"; RICARDO JOSÉ GONZAGA PIMENTA, UNIVERSIDADE DE CAMPINAS; ESTELAARAUJO COSTA, UNIVEDRSIDADE FEDERAL DE SÃO PAULO; LUCIANA ROSSINI PINTO, INSTITUTO AGRONÔMICO DE CAMPINAS; MARCOS GUIMARÃES DE ANDRADE LANDELL, INSTITUTO AGRONÔMICO DE CAMPINAS; MATEUS FIGUEIREDO SANTOS, CNPGC; LIANA JANK, CNPGC; SANZIO CARVALHO LIMA BARRIOS, CNPGC; CACILDA BORGES DO VALLE, CNPGC; LUCIMARA CHIARI, CNPGC; ANTONIO AUGUSTO FRANCO GARCIA, ESCOLA SUPERIOR DE AGRICULTURA "LUIZ DE QUEIROZ"; REGINALDO MASSANOBU KUROSHU, UNIVERSIDADE FERDERAL DE SÃO PAULO; ANA CAROLINA LORENA, INSTITUTO TECNOLÓGICO DE AERONÁUTICA; GREGOR GORJANC, UNIVERSITY OF EDINBURGH; ANETE PEREIRA DE SOUZA, UNIVERSIDADE DE CAMPINAS. |
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Título: |
A joint learning approach for genomic prediction in polyploid grasses. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
Scientific Reports, 12, article 12499, 2022. |
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Páginas: |
17 p. |
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ISSN: |
2045-2322 |
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DOI: |
https://doi.org/10.1038/s41598-022-16417-7 |
|
Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Poaceae, among the most abundant plant families, includes many economically important polyploid species, such as forage grasses and sugarcane (Saccharum spp.). These species have elevated genomic complexities and limited genetic resources, hindering the application of marker-assisted selection strategies. Currently, the most promising approach for increasing genetic gains in plant breeding is genomic selection. However, due to the polyploidy nature of these polyploid species, more accurate models for incorporating genomic selection into breeding schemes are needed. This study aims to develop a machine learning method by using a joint learning approach to predict complex traits from genotypic data. Biparental populations of sugarcane and two species of forage grasses (Urochloa decumbens, Megathyrsus maximus) were genotyped, and several quantitative traits were measured. High-quality markers were used to predict several traits in diferent cross-validation scenarios. By combining classifcation and regression strategies, we developed a predictive system with promising results. Compared with traditional genomic prediction methods, the proposed strategy achieved accuracy improvements exceeding 50%. Our results suggest that the developed methodology could be implemented in breeding programs, helping reduce breeding cycles and increase genetic gains. |
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Thesagro: |
Cana de Açúcar; Gramínea Forrageira; Recurso Genético. |
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Thesaurus NAL: |
Forage grasses; Genetic resources; Plant breeding; Poaceae; Polyploidy; Saccharum; Sugarcane. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1150365/1/Joint-learning-approach-genomic-2022.pdf
|
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Marc: |
LEADER 02671naa a2200481 a 4500
001 2150365
005 2023-01-23
008 2022 bl uuuu u00u1 u #d
022 $a2045-2322
024 7 $ahttps://doi.org/10.1038/s41598-022-16417-7$2DOI
100 1 $aAONO, A. H.
245 $aA joint learning approach for genomic prediction in polyploid grasses.$h[electronic resource]
260 $c2022
300 $a17 p.
520 $aPoaceae, among the most abundant plant families, includes many economically important polyploid species, such as forage grasses and sugarcane (Saccharum spp.). These species have elevated genomic complexities and limited genetic resources, hindering the application of marker-assisted selection strategies. Currently, the most promising approach for increasing genetic gains in plant breeding is genomic selection. However, due to the polyploidy nature of these polyploid species, more accurate models for incorporating genomic selection into breeding schemes are needed. This study aims to develop a machine learning method by using a joint learning approach to predict complex traits from genotypic data. Biparental populations of sugarcane and two species of forage grasses (Urochloa decumbens, Megathyrsus maximus) were genotyped, and several quantitative traits were measured. High-quality markers were used to predict several traits in diferent cross-validation scenarios. By combining classifcation and regression strategies, we developed a predictive system with promising results. Compared with traditional genomic prediction methods, the proposed strategy achieved accuracy improvements exceeding 50%. Our results suggest that the developed methodology could be implemented in breeding programs, helping reduce breeding cycles and increase genetic gains.
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700 1 $aSOUZA, A. P. de
773 $tScientific Reports, 12, article 12499, 2022.
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Registro original: |
Embrapa Gado de Corte (CNPGC) |
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