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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Soja. |
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Data corrente: |
08/03/2000 |
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Data da última atualização: |
08/06/2015 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
HENNING, A. A.; VAL, W. M. C.; COSTA N. P.; KRZYZANOWSKI, F. C.; FRANÇA-NETO, J. B.; GARRIDO, R. B. O.; COSTAMILAN, L. M.; BONATO, E. R.; BRANCAO, N.; MENON, J. C. M.; DAL PIVA, C. A.; KNEBEL, J. |
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Afiliação: |
ADEMIR ASSIS HENNING, CNPSO; WARNEY MAURO DA COSTA VAL, CNPSo; NILTON PEREIRA DA COSTA, CNPSo; FRANCISCO CARLOS KRZYZANOWSKI, CNPSO; JOSE DE BARROS FRANCA NETO, CNPSO; EMIDIO RIZZO BENATO, CNPSo. |
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Título: |
Avaliacao de fungicidas quimicos e biologico para o tratamento de sementes de soja na regiao Sul do Brasil, safra 97/98. |
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Ano de publicação: |
1999 |
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Fonte/Imprenta: |
Informativo ABRATES, Curitiba, v.9, n.1/2, p.102, jul./ago. 1999. Numero especial, ref. 144. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Resumos apresentado no XI Congresso Brasileiro de Sementes. |
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Conteúdo: |
O tratamento de sementes de soja com fungicida, alem de controlar patogenos importantes que podem ser transmitidos pela semente, e uma pratica eficientes para garantir o estabelecimento de populacoes adequadas de plantas, especialmente quando ocorrem veranicos apos a semeadura. O objetivo deste trabalho foi avaliar os efeitos de fungicidas (novos ou ja recomendados) e suas misturas na emergencia da soja, na Regiao Sul do Brasil. Os experimentos em rede em rede foram instalados em: Pelotas e Passo Fundo (RS); Abelardo Luz e Mafra (SC); e Londrina, Cascavel, Ponta Grossa e Bandeirantes (PR). Sementes do cultivar BR-16 foram tratadas com fungicidas e misturas e semeadas em parcelas de quatro fileiras de cinco metros de comprimento com 100 sementes por fileira espacadas de 0,5m. O delineamento experimental foi blocos casualizadoscom quatro repeticoes. Em Cascavel, PR, alem dos 16 tratamentos do ensaio em rede, foram adicionados tratamentos com os fungicidas thiabendazole (Tecto 100), benomyl (Benlate 500) e carbendazin (Derosal 500 SC) para dirimir a duvida existente na regiao de que os fungicidas benzimidazois, quando empregados sozinhos, prejudicam a emergencia da soja. A analise da variancia foi efetuada pelo sistema SAS, PROC, GLM e as medias separadas pelo teste de Tukey, a 5% de probabilidade. Devido as boas condicoes de umidade do solo apos a semadura, maioria das localidades, respostas significativas na emergencia de plantulas foram observadas apenas em Bandeirantes e Passo Fundo; nesta ultima, houve resposta significativa tambem no rendimento de graos. No experimento conduzido em Cascavel, os tratamentos com os fungicidas benzimidazois, empregados isoladamente, apresentaram emergencias superiores a 80%, nao diferindo das melhores misturas de fungicidas. Todavia, nao foram observadas respostas significativas aos diversos tratamentos, devido as boas condicoes de umidade do solo por ocasiao da semeadura. MenosO tratamento de sementes de soja com fungicida, alem de controlar patogenos importantes que podem ser transmitidos pela semente, e uma pratica eficientes para garantir o estabelecimento de populacoes adequadas de plantas, especialmente quando ocorrem veranicos apos a semeadura. O objetivo deste trabalho foi avaliar os efeitos de fungicidas (novos ou ja recomendados) e suas misturas na emergencia da soja, na Regiao Sul do Brasil. Os experimentos em rede em rede foram instalados em: Pelotas e Passo Fundo (RS); Abelardo Luz e Mafra (SC); e Londrina, Cascavel, Ponta Grossa e Bandeirantes (PR). Sementes do cultivar BR-16 foram tratadas com fungicidas e misturas e semeadas em parcelas de quatro fileiras de cinco metros de comprimento com 100 sementes por fileira espacadas de 0,5m. O delineamento experimental foi blocos casualizadoscom quatro repeticoes. Em Cascavel, PR, alem dos 16 tratamentos do ensaio em rede, foram adicionados tratamentos com os fungicidas thiabendazole (Tecto 100), benomyl (Benlate 500) e carbendazin (Derosal 500 SC) para dirimir a duvida existente na regiao de que os fungicidas benzimidazois, quando empregados sozinhos, prejudicam a emergencia da soja. A analise da variancia foi efetuada pelo sistema SAS, PROC, GLM e as medias separadas pelo teste de Tukey, a 5% de probabilidade. Devido as boas condicoes de umidade do solo apos a semadura, maioria das localidades, respostas significativas na emergencia de plantulas foram observadas apenas em Bandeirantes e Pa... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Brasil; Regiao Sul; Soybean. |
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Thesagro: |
Controle Biológico; Controle Químico; Semente; Soja; Tratamento. |
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Thesaurus Nal: |
biological control; Brazil; chemical control; seed treatment. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/125105/1/id-171990001.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Soja (CNPSO) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
05/07/2019 |
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Data da última atualização: |
30/10/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
VOLPATO, L.; ALVES, R. S.; TEODORO, P. E.; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, M.; NASCIMENTO, A. C. C.; LUDKE, W. H.; SILVA, F. L. da; BORÉM, A. |
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Afiliação: |
Leonardo Volpato, Universidade Federal de Viçosa; Rodrigo Silva Alves, Universidade Federal de Viçosa; Paulo Eduardo Teodoro, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; Moysés Nascimento, Universidade Federal de Viçosa; Ana Carolina Campana Nascimento, Universidade Federal de Viçosa; Willian Hytalo Ludke, Universidade Federal de Viçosa; Felipe Lopes da Silva, Universidade Federal de Viçosa; Aluízio Borém, Universidade Federal de Viçosa. |
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Título: |
Multi-trait multi-environment models in the genetic selection of segregating soybean progeny. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
PLoS ONE, v. 14, n. 4, e0215315, Apr. 2019. 22 p. |
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DOI: |
10.1371/journal.pone.0215315 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
At present, single-trait best linear unbiased prediction (BLUP) is the standard method for genetic selection in soybean. However, when genetic selection is performed based on two or more genetically correlated traits and these are analyzed individually, selection bias may arise. Under these conditions, considering the correlation structure between the evaluated traits may provide more-accurate genetic estimates for the evaluated parameters, even under environmental influences. The present study was thus developed to examine the efficiency and applicability of multi-trait multi-environment (MTME) models by the residual maximum likelihood (REML/BLUP) and Bayesian approaches in the genetic selection of segregating soybean progeny. The study involved data pertaining to 203 soybean F2:4 progeny assessed in two environments for the following traits: number of days to maturity (DM), 100-seed weight (SW), and average seed yield per plot (SY). Variance components and genetic and non-genetic parameters were estimated via the REML/BLUP and Bayesian methods. The variance components estimated and the breeding values and genetic gains predicted with selection through the Bayesian procedure were similar to those obtained by REML/BLUP. The frequentist and Bayesian MTME models provided higher estimates of broad-sense heritability per plot (or heritability of total effects of progeny; h2 prog) and mean accuracy of progeny than their respective single-trait versions. Bayesian analysis provided the credibility intervals for the estimates of h2 prog. Therefore, MTME led to greater predicted gains from selection. On this basis, this procedure can be efficiently applied in the genetic selection of segregating soybean progeny. MenosAt present, single-trait best linear unbiased prediction (BLUP) is the standard method for genetic selection in soybean. However, when genetic selection is performed based on two or more genetically correlated traits and these are analyzed individually, selection bias may arise. Under these conditions, considering the correlation structure between the evaluated traits may provide more-accurate genetic estimates for the evaluated parameters, even under environmental influences. The present study was thus developed to examine the efficiency and applicability of multi-trait multi-environment (MTME) models by the residual maximum likelihood (REML/BLUP) and Bayesian approaches in the genetic selection of segregating soybean progeny. The study involved data pertaining to 203 soybean F2:4 progeny assessed in two environments for the following traits: number of days to maturity (DM), 100-seed weight (SW), and average seed yield per plot (SY). Variance components and genetic and non-genetic parameters were estimated via the REML/BLUP and Bayesian methods. The variance components estimated and the breeding values and genetic gains predicted with selection through the Bayesian procedure were similar to those obtained by REML/BLUP. The frequentist and Bayesian MTME models provided higher estimates of broad-sense heritability per plot (or heritability of total effects of progeny; h2 prog) and mean accuracy of progeny than their respective single-trait versions. Bayesian analysis provided... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Bayesian-inference; Breeding values; Genomic selection; Inferência Bayesian; Mixed models; Modelo misto; Seed protein; Seleção genômica. |
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Thesagro: |
Soja. |
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Thesaurus NAL: |
Agronomic traits; Prediction; Soybeans. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/199239/1/2019-M.Deon-PO-Multi-trait.pdf
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Marc: |
LEADER 02789naa a2200373 a 4500
001 2110400
005 2019-10-30
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100 1 $aVOLPATO, L.
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260 $c2019
520 $aAt present, single-trait best linear unbiased prediction (BLUP) is the standard method for genetic selection in soybean. However, when genetic selection is performed based on two or more genetically correlated traits and these are analyzed individually, selection bias may arise. Under these conditions, considering the correlation structure between the evaluated traits may provide more-accurate genetic estimates for the evaluated parameters, even under environmental influences. The present study was thus developed to examine the efficiency and applicability of multi-trait multi-environment (MTME) models by the residual maximum likelihood (REML/BLUP) and Bayesian approaches in the genetic selection of segregating soybean progeny. The study involved data pertaining to 203 soybean F2:4 progeny assessed in two environments for the following traits: number of days to maturity (DM), 100-seed weight (SW), and average seed yield per plot (SY). Variance components and genetic and non-genetic parameters were estimated via the REML/BLUP and Bayesian methods. The variance components estimated and the breeding values and genetic gains predicted with selection through the Bayesian procedure were similar to those obtained by REML/BLUP. The frequentist and Bayesian MTME models provided higher estimates of broad-sense heritability per plot (or heritability of total effects of progeny; h2 prog) and mean accuracy of progeny than their respective single-trait versions. Bayesian analysis provided the credibility intervals for the estimates of h2 prog. Therefore, MTME led to greater predicted gains from selection. On this basis, this procedure can be efficiently applied in the genetic selection of segregating soybean progeny.
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650 $aSoja
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700 1 $aBORÉM, A.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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