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| Registros recuperados : 111 | |
| 63. |  | COSTA, E. R. O.; RIZZI, N. E.; SILVA, H. D. da; MAEDA, S.; LAVORANTI, O. J. Alterações químicas do solo após aplicação de biossólidos de estação de tratamento de efluentes de fábrica de papel reciclado. Floresta, Curitiba, v. 39, n. 1, p. 1-10, jan./mar. 2009. O sobrenome do último autor está grafado erroneamente: Lavorani.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 70. | | MORO, L.; REISSMANN, C. B.; SILVA, H. D. da; FERREIRA, C. A.; LAVORANTI, O. J. Modelos matemáticos para estimativa de exportação de nutrientes em povoamentos de Pinus taeda L. Floresta, Curitiba, v. 37, n. 2, p. 223-230, maio/ago. 2007.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 71. | | BONNET, A.; CURCIO, G. R.; LAVORANTI, O. J.; RODERJAN, C. V.; BARDDAL, M. L. Bromeliáceas epifíticas e suas relações com fatores ambientais na Planície do Rio Iguaçu, Paraná, Brasil. In: CONGRESSO DE ECOLOGIA DO BRASIL, 8., 2007, Caxambu. Ecologia no tempo de mudanças globais: programa e anais. [S.l.]: Sociedade de Ecologia do Brasil, 2007. 2 p.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 72. | | RAKOCEVIC, M.; OLIVEIRA, F. C. de; RIBASKI, J.; LAVORANTI, O. J. Evolution and ageing of Brachiaria brizantha pasture component in a silvopastoral system. In: INTERNATIONAL GRASSLAND CONGRESS, 20., 2005, Ireland. Offered papers. The Netherlands: Wageningen Academic Publ., 2005. p. 770 Edited by F. P. O'Mara, R. J. Wilkins, L. 't Mannetje, D. K. Lovett, P. A. M. Rogers, T. M. Boland.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 75. | | BOGNOLA, I. A.; HIGA, A. R.; LAVORANTI, O. J.; LINGNAU, C.; RIBAS, U. Estudios de la contaminación biológica de P. taeda L. en el planalto norte del estado de Santa Catarina, Brasil. In: CONGRESO FORESTAL MUNDIAL, 13., 2009, Buenos Aires. Desarrollo forestal: equilibrio vital. Argentina: FAO, 2009. CD-ROM. Resumo.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 76. | | VALGAS, R. A.; CHAVES NETO, A.; LAVORANTI, O. J.; SOUSA, V. A. de. Técnicas de agrupamento aplicadas no mapeamento da divergência genética de subpopulações de Araucaria angustifolia (Bert.) O. Ktze em Irati, Pr e Caçador, SC por marcadores isoenzimáticos. Ciência e Natura, v.32, n. 2, p. 35-50, 2010.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| Registros recuperados : 111 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
25/03/2008 |
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Data da última atualização: |
09/01/2015 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
Nacional - B |
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Autoria: |
LAVORANTI, O. J.; DIAS, C. T. dos S.; KRAZNOWSKI, W. J. |
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Afiliação: |
Osmir José Lavoranti, Embrapa Florestas; Carlos Tadeu dos Santos Dias, USP/ESALQ; Wojtek J. Kraznowski, School of Mathematical Sciences. |
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Título: |
Phenotypic stability via ammi model with bootstrap re-sampling. |
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Ano de publicação: |
2007 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, n. 54, p. 45-52, jan./jun. 2007. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
As posições críticas dos estatísticos, que atuam em programas de melhoramento genético, referem-se à falta de uma análise criteriosa da estrutura da interação do genótipo com o ambiente (GE) como um dos principais problemas para a recomendação de cultivares. A metodologia AMMI (additive main effects and multiplicative interaction analysis) propõe ser mais eficiente que as análises usuais na interpretação e compreensão da interação GE, entretanto, à dificuldade de se interpretar a interação quando há baixa explicação do primeiro componente principal; à dificuldade de se quantificar os escores como baixos, considerando estável os genótipos e/ou ambientes, além de não apresentar o padrão de resposta do genótipo, o que caracteriza os padrões de adaptabilidade, mostram-se como os principais pontos negativos. Visando minimizar esses problemas desenvolveu-se uma metodologia via reamostragem "bootstrap", no modelo AMMI. Foram analisadas 20 progênies de Eucalyptus grandis, procedentes da Austrália, e implantadas em sete testes de progênies nas regiões Sul e Sudeste do Brasil, sendo a interação GE significativa (valor p<0,001). A metodologia "bootstrap" AMMI eliminou as dúvidas relacionadas e mostrou-se precisa e confiável. O coeficiente "bootstrap" de estabilidade (CBE), baseado na distância quadrada de Mahalanobis, obtidos através da região de predição para o vetor nulo, mostrou-se adequado para predições das estabilidades fenotípicas. |
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Palavras-Chave: |
Bootstrap prediction region; Confidence regions; GE interaction; Interação genótipo-ambiente; Região bootstrap de predição; Região de confiança. |
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Thesagro: |
Eucalyptus Grandis. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/CNPF/42684/1/PFB54_p45-52.pdf
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Marc: |
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520 $aAs posições críticas dos estatísticos, que atuam em programas de melhoramento genético, referem-se à falta de uma análise criteriosa da estrutura da interação do genótipo com o ambiente (GE) como um dos principais problemas para a recomendação de cultivares. A metodologia AMMI (additive main effects and multiplicative interaction analysis) propõe ser mais eficiente que as análises usuais na interpretação e compreensão da interação GE, entretanto, à dificuldade de se interpretar a interação quando há baixa explicação do primeiro componente principal; à dificuldade de se quantificar os escores como baixos, considerando estável os genótipos e/ou ambientes, além de não apresentar o padrão de resposta do genótipo, o que caracteriza os padrões de adaptabilidade, mostram-se como os principais pontos negativos. Visando minimizar esses problemas desenvolveu-se uma metodologia via reamostragem "bootstrap", no modelo AMMI. Foram analisadas 20 progênies de Eucalyptus grandis, procedentes da Austrália, e implantadas em sete testes de progênies nas regiões Sul e Sudeste do Brasil, sendo a interação GE significativa (valor p<0,001). A metodologia "bootstrap" AMMI eliminou as dúvidas relacionadas e mostrou-se precisa e confiável. O coeficiente "bootstrap" de estabilidade (CBE), baseado na distância quadrada de Mahalanobis, obtidos através da região de predição para o vetor nulo, mostrou-se adequado para predições das estabilidades fenotípicas.
650 $aEucalyptus Grandis
653 $aBootstrap prediction region
653 $aConfidence regions
653 $aGE interaction
653 $aInteração genótipo-ambiente
653 $aRegião bootstrap de predição
653 $aRegião de confiança
700 1 $aDIAS, C. T. dos S.
700 1 $aKRAZNOWSKI, W. J.
773 $tPesquisa Florestal Brasileira, Colombo$gn. 54, p. 45-52, jan./jun. 2007.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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