| |
|
|
| Registros recuperados : 33 | |
| 3. |  | MISSIAGGIA, A. A.; BUENO, N. W.; DEHON, G.; GRATTAPAGLIA, D. Mapeamento de QTL para características da madeira em clones híbridos de Eucalyptus sp. com base em microssatélites. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE GENÉTICA, 51., 2005, Águas de Lindóia, SP. A era da genômica: da bioestatística à bioinformática: anais. Ribeirão Preto, SP: Sociedade Brasileira de Genética, 2005. p. 599.| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
|   |
| 6. | | BRONDANI, R. P. V.; GAIOTTO, F. A.; MISSIAGGIA, A. A.; KIRST, M.; GRIBELS, R.; GRATTAPAGLIA, D. Microsatellite markers for Ceiba pentandra (Bombacaceae), an endangered tree species of the amazon forest Molecular Ecology Notes, v.3, p.177-179, 2003.| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
|  |
| 7. | | NOVAES, E.; COELHO, A. S. G.; MAMANI, E.; MISSIAGGIA, A. A.; GRATTAPAGLIA, D. Mapeamento de QTLs para crescimento e qualidade da madeira em Eucalyptus. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE GENÉTICA, 50., 2004, Costão do Santinho, Florianópolis. Resumos... Ribeirão Preto: Sociedade Brasileira de Genética, 2004. p. 1281.| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
|  |
| 8. | | MISSIAGGIA, A. A.; BUENO, N. W.; REZENDE, G. D.; GRATTAPAGLIA, D. Extensão do mapa genético referência de eucalipto utilizando marcadores microssatélites com detecção fluorescente e mapeamento de qtl para características de interesse comercial. ENCONTRO DO TALENTO ESTUDANTIL DA EMBRAPA RECURSOS GENETICOS E BIOTECNOLOGIA, 8., 2003, Brasília, DF. Anais: resumos dos trabalhos. Brasília, DF: Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia, 2003. p. 75| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
| |
| 10. | | VIEIRA, M. C.; PÁDUA, J. G.; MISSIAGGIA, A. A.; GRATTAPAGLIA, D. Reconstruindo a história de clones elite de Eucalyptus no Brasil com base em SNPs, microssatélites e morfometria. In: ENCONTRO DO TALENTO ESTUDANTIL DA EMBRAPA RECURSOS GENÉTICOS E BIOTECNOLOGIA, 11., 2006, Brasília, DF. Anais: resumos dos trabalhos. Brasília, DF: Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia, 2006. p. 192.| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
| |
| 12. | | EIRAS, M.; MISSIAGGIA, A. A.; RESENDE, R. de O.; BEZERRA, I. C.; AVILA, A. C. de. Strategies for tospovirus direction by RT-PCR. Fitopatologia Brasileira, Brasília, DF, v. 22, p. 333, ago. 1997. Suplemento. Resumo 592. Congresso Brasileiro de Fitopatologia, 30., 1997.| Biblioteca(s): Embrapa Hortaliças. |
| |
| 13. | | LAIA, M. L. de; GERHARDT, I. R.; ABAD, J. I. M.; DEGENHARDT-GOLDBACH, J.; GONÇALVES, J. F.; MISSIAGGIA, A. A. A biotecnologia e o eucalipto do futuro. In: VALE, A. B. do; MACHADO, C. C.; PIRES, J. M. M.; VILAR, M. B.; COSTA, C. B.; NACIF, A. de P. (Ed.). Eucaliptocultura no Brasil: silvicultura, manejo e ambiência. Viçosa, MG: SIF, 2014. p. 39-67.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
| 14. | | MISSIAGGIA, A. A.; KIRST, M.; SILVEIRA, F. Q.; GAIOTTO, F. A.; BRONDANI, R. P. V.; GRIBEL, R.; GRATTAPAGLIA, D. Análise da herança de locos microsatélites marcados com fluorescência em sumaúma (Ceiba pentandra) e estimativa de fecundação cruzada em populações naturais. In: WORKSHOP DO TALENTO ESTUDANTIL DA EMBRAPA RECURSOS GENÉTICOS E BIOTECNOLOGIA, 4., 1999, Brasília. Anais: resumos dos trabalhos. Brasília, DF: EMBRAPA-CENARGEN, 1999. p. 67.| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
| |
| 15. | | SILVEIRA, F. Q. de P.; BRONDANI, R. V.; MISSIAGGIA, A. A.; GAIOTTO, F. A.; GRIBEL, R.; COUTINHO, S.; GRATAPAGLIA, D. Desenvolvimento e otimização de locos ssr para estudos de espécies nativas em risco de extinção no Brasil. In: TALENTO Estudantil da Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia 1998: resumo dos trabalhos. Brasília, DF: Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia, 1998. p. 40. (Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. Documentos, 34).| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
| |
| 16. | | PEREIRA, D. P.; FIEDLER, N. C.; LIMA, J. S. de S.; BAUER, M. de O.; REZENDE, A. V.; MISSIAGGIA, A. A.; SIMÃO, J. B. P. Lateral stability limits of farm tractors for forest plantations in steep areas. Scientia Forestalis, Piracicaba, v. 39, n. 92, p. 433-439, dez. 2011.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
| 17. | | AZEVEDO, C. F.; ABAD, J. I. M.; MISSIAGGIA, A. A.; AGUIAR, A. M.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e.; PEREIRA, C. S. Parametrizações em marcadores dominantes DarTs para características de crescimento de eucalipto. Revista Matemática e Estatística em foco, v. 1, n. 2, 2013. Edição especial dos anais do Encontro Mineiro de Estatística, 12., 2013, Uberlândia. Resumo.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
| 18. | | GRATTAPAGLIA, D.; SANSALONI, C.; PETROLI, C.; RESENDE JÚNIOR, M. F.; FARIA, D.; MISSIAGGIA, A. A.; TAKAHASHI. E. K.; ZAMPROGNO, K.; KILIAN, A.; RESENDE, M. D. V. de. Realized accuracies of Genomic Selection for volume growth in tropical Eucalyptus: marker assisted selection coming to reality in forest trees. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE GENÉTICA, 56., 2010, Guarujá. Resumos... [Curitiba]: UFPR, 2010. p. 192.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
| 19. | | RESENDE, M. D. V. de; RESENDE JUNIOR, M. F. R.; AGUIAR, A. M.; ABAD, J. I. M.; MISSIAGGIA, A. A.; SANSALONI, C. P.; PETROLI, C. D.; GRATTAPAGLIA, D. Computação da Seleção Genômica Ampla (GWS). Colombo: Embrapa Florestas, 2010. CD-ROM. (Embrapa Florestas. Documentos, 210).| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
| 20. | | GRATTAPAGLIA, D.; RESENDE, M. D. V. de; RESENDE, M. R.; SANSALONI, C. P.; PETROLI, C. D.; MISSIAGGIA, A. A.; TAKAHASHI, E. K.; ZAMPROGNO, K. C.; KILIAN, A. Genomic selection for growth traits in Eucalyptus: accuracy within and across breeding populations. In: IUFRO TREE BIOTECHNOLOGY CONFERENCE, 2011, Arraial d'Ajuda. From genomes do integration and delivery: extended abstracts proceedings. [S.l.]: Embrapa: Veracel: IUFRO, 2011.| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
| |
| Registros recuperados : 33 | |
|
|
|
 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Florestas. Para informações adicionais entre em contato com cnpf.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
|
Data corrente: |
24/10/2012 |
|
Data da última atualização: |
16/02/2018 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
|
Circulação/Nível: |
A - 1 |
|
Autoria: |
RESENDE, M. D. V. de; RESENDE JUNIOR, M. F. R.; SANSALONI, C. P.; PETROLI, C. D.; MISSIAGGIA, A. A.; AGUIAR, A. M.; ABAD, J. M.; TAKAHASHI, E. K.; ROSADO, A. M.; FARIA, D. A.; PAPPAS JUNIOR, G. J.; KILIAN, A.; GRATTAPAGLIA, D. |
|
Afiliação: |
MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; MÁRCIO F. R. RESENDE, UFV; CAROLINA P. SANSALONI, UnB; CESAR D. PETROLI, UnB; Alexandre A. Missiaggia, 5 FIBRIA Celulose; Aurelio M. Aguiar, FIBRIA Celulose; JUPITER M. ABAD, FIBRIA CELULOSE S. A.; ELIZABETE K. TAKAHASHI, CENIBRA CELULOSE NIPO BRASILEIRA S. A.; ANTONIO M. ROSADO, CENIBRA CELULOSE NIPO BRASILEIRA S. A.; DANIELLE A. FARIA, CENARGEN; GEORGIOS JOANNIS PAPPAS JUNIOR, CENARGEN; ANDRZEJ KILIAN, DIVERSITY ARRAYS TECHNOLOGY; DARIO GRATTAPAGLIA, CENARGEN. |
|
Título: |
Genomic selection for growth and wood quality in Eucalyptus: capturing the missing heritability and accelerating breeding for complex traits in forest trees. |
|
Ano de publicação: |
2012 |
|
Fonte/Imprenta: |
New Phytologist, v. 194, p. 116-128, 2012. |
|
Idioma: |
Inglês |
|
Conteúdo: |
Genomic selection (GS) is expected to cause a paradigm shift in tree breeding by improving its speed and efficiency. By fitting all the genome-wide markers concurrently, GS can capture most of the ?missing heritability? of complex traits that quantitative trait locus (QTL) and association mapping classically fail to explain. Experimental support of GS is now required. The effectiveness of GS was assessed in two unrelated Eucalyptus breeding populations with contrasting effective population sizes (Ne = 11 and 51) genotyped with > 3000 DArT markers. Prediction models were developed for tree circumference and height growth, wood specific gravity and pulp yield using random regression best linear unbiased predictor (BLUP). Accuracies of GS varied between 0.55 and 0.88, matching the accuracies achieved by conventional phenotypic selection. Substantial proportions (74?97%) of trait heritability were captured by fitting all genome-wide markers simultaneously. Genomic regions explaining trait variation largely coincided between populations, although GS models predicted poorly across populations, likely as a result of variable patterns of linkage disequilibrium, inconsistent allelic effects and genotype environment interaction. GS brings a new perspective to the understanding of quantitative trait variation in forest trees and provides a revolutionary tool for applied tree improvement. Nevertheless population- specific predictive models will likely drive the initial applications of GS in forest tree breeding. MenosGenomic selection (GS) is expected to cause a paradigm shift in tree breeding by improving its speed and efficiency. By fitting all the genome-wide markers concurrently, GS can capture most of the ?missing heritability? of complex traits that quantitative trait locus (QTL) and association mapping classically fail to explain. Experimental support of GS is now required. The effectiveness of GS was assessed in two unrelated Eucalyptus breeding populations with contrasting effective population sizes (Ne = 11 and 51) genotyped with > 3000 DArT markers. Prediction models were developed for tree circumference and height growth, wood specific gravity and pulp yield using random regression best linear unbiased predictor (BLUP). Accuracies of GS varied between 0.55 and 0.88, matching the accuracies achieved by conventional phenotypic selection. Substantial proportions (74?97%) of trait heritability were captured by fitting all genome-wide markers simultaneously. Genomic regions explaining trait variation largely coincided between populations, although GS models predicted poorly across populations, likely as a result of variable patterns of linkage disequilibrium, inconsistent allelic effects and genotype environment interaction. GS brings a new perspective to the understanding of quantitative trait variation in forest trees and provides a revolutionary tool for applied tree improvement. Nevertheless population- specific predictive models will likely drive the initial applications of G... Mostrar Tudo |
|
Palavras-Chave: |
Qualidade da madeira. |
|
Thesagro: |
Eucalipto; Seleção Genética. |
|
Categoria do assunto: |
-- |
|
Marc: |
LEADER 02465naa a2200301 a 4500
001 1937744
005 2018-02-16
008 2012 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aRESENDE, M. D. V. de
245 $aGenomic selection for growth and wood quality in Eucalyptus$bcapturing the missing heritability and accelerating breeding for complex traits in forest trees.$h[electronic resource]
260 $c2012
520 $aGenomic selection (GS) is expected to cause a paradigm shift in tree breeding by improving its speed and efficiency. By fitting all the genome-wide markers concurrently, GS can capture most of the ?missing heritability? of complex traits that quantitative trait locus (QTL) and association mapping classically fail to explain. Experimental support of GS is now required. The effectiveness of GS was assessed in two unrelated Eucalyptus breeding populations with contrasting effective population sizes (Ne = 11 and 51) genotyped with > 3000 DArT markers. Prediction models were developed for tree circumference and height growth, wood specific gravity and pulp yield using random regression best linear unbiased predictor (BLUP). Accuracies of GS varied between 0.55 and 0.88, matching the accuracies achieved by conventional phenotypic selection. Substantial proportions (74?97%) of trait heritability were captured by fitting all genome-wide markers simultaneously. Genomic regions explaining trait variation largely coincided between populations, although GS models predicted poorly across populations, likely as a result of variable patterns of linkage disequilibrium, inconsistent allelic effects and genotype environment interaction. GS brings a new perspective to the understanding of quantitative trait variation in forest trees and provides a revolutionary tool for applied tree improvement. Nevertheless population- specific predictive models will likely drive the initial applications of GS in forest tree breeding.
650 $aEucalipto
650 $aSeleção Genética
653 $aQualidade da madeira
700 1 $aRESENDE JUNIOR, M. F. R.
700 1 $aSANSALONI, C. P.
700 1 $aPETROLI, C. D.
700 1 $aMISSIAGGIA, A. A.
700 1 $aAGUIAR, A. M.
700 1 $aABAD, J. M.
700 1 $aTAKAHASHI, E. K.
700 1 $aROSADO, A. M.
700 1 $aFARIA, D. A.
700 1 $aPAPPAS JUNIOR, G. J.
700 1 $aKILIAN, A.
700 1 $aGRATTAPAGLIA, D.
773 $tNew Phytologist$gv. 194, p. 116-128, 2012.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|
