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| Registros recuperados : 125 | |
| 101. |  | ALMEIDA FILHO, J. E. de A.; GUIMARÃES, J. F. R.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; MUÑOZ, P.; KIRST, M.; RESENDE JÚNIOR, M. F. R. de. Genomic prediction of additive and non-additive effects using genetic markers and pedigrees. G3: Genes, Genomes, Genetics, v. 9, p. 2739-2748, Aug. 2019.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 102. | | TEIXEIRA, F. R. F.; NASCIMENTO, M.; CECON, P. R.; CRUZ, C. D.; SILVA, F. F. e; NASCIMENTO, A. C. C.; AZEVEDO, C. F.; MARQUES, D. B. D.; SILVA, M. V. G. B.; CARNEIRO, A. P. S.; PAIXAO, D. M. Genomic prediction of lactation curves of Girolando cattle based on nonlinear mixed models. Genetics and Molecular Research, v. 20, n. 1, gmr18691, 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 103. | | SOUSA, I. C. de; NASCIMENTO, M.; SILVA, G. N.; NASCIMENTO, A. C. C.; CRUZ, C. D.; SILVA, F. F. e; ALMEIDA, D. P. de; PESTANA, K. N.; AZEVEDO, C. F.; ZAMBOLIM, L.; CAIXETA, E. T. Genomic prediction of leaf rust resistance to Arabica coffee using machine learning algorithms. Scientia Agricola, v. 78, n. 4, e20200021, 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 104. | | PEIXOTO, M. A.; EVANGELISTA, J. S. P. C.; COELHO, I. F; ALVES, R. A.; LAVIOLA, B. G.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; BHERING, L. L. Multiple-trait model through Bayesian inference applied to Jatropha curcas breeding for bioenergy. PLOS ONE , v. 16, n. 3, e0247775, Mar. 2021. 16| Biblioteca(s): Embrapa Agroenergia; Embrapa Café. |
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| 105. | | ALVES, R. S.; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e; ROCHA, J. R. A. S. C.; NUNES, A. C. P.; CARNEIRO, A. P. S.; SANTOS, G. A. dos. Optimization of Eucalyptus breeding through random regression models allowing for reaction norms in response to environmental gradients. Tree Genetics & Genomes, v. 16, n. 2, p. 1-8, 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 106. | | ALMEIDA FILHO, J. E. de; AZEVEDO, C. F.; MARINHO, C. D.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; FERREIRA, K. C. Z.; ROSSE, L. N.; SANSALONI, C. P.; PETROLI, C. D.; GRATTAPAGLIA, D. Parametrizações em marcadores dominantes para seleção genômica ampla em eucalipto. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 7., 2013, Uberlândia. Variedade melhorada: a força da nossa agricultura: anais. Viçosa, MG: SBMP, 2013. p. 13-16.| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 107. | | ALMEIDA FILHO, J. E. de; AZEVEDO, C. F.; MARINHO, C. D.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; FERREIRA, K. C. Z.; ROSSE, L. N.; SANSALONI, C. P.; PETROLI, C. D.; GRATTAPAGLIA, D. Parametrizações em marcadores dominantes para seleção genômica ampla em eucalipto. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 7., 2013, Uberlândia. Variedade melhorada: a força da nossa agricultura: anais. Viçosa, MG: SBMP, 2013. p. 13-16.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 108. | | EVANGELISTA, J. S. P. C.; PEIXOTO, M. A.; COELHO, I. F.; ALVES, R. S.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. L. da; BHERING, L. L. Environmental stratification and genotype recommendation toward the soybean ideotype: a Bayesian approach. Crop Breeding and Applied Biotechnology, v. 21, n. 1, e359721111, 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 109. | | RESENDE, R. T.; SOARES, A. A. V.; FORRESTER, D. I.; MARCATTI, G. E.; SANTOS, A. R. dos; TAKAHASHI, E. K.; SILVA, F. F. e; GRATTAPAGLIA, D.; RESENDE, M. D. V. de; LEITE, H. G. Environmental uniformity, site quality and tree competition interact to determine stand productivity of clonal Eucalyptus. Forest Ecology and Management, v. 410, p. 76-83, Feb. 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 110. | | MIRANDA, T. L. R.; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; NUNES, A. C. P.; TAKAHASHI, E. K.; SIMIQUELI, G. F.; SILVA, F. F. e; ALVES, R. S. Evaluation of a new additive-dominance genomic model and implications for quantitative genetics and genomic selection. Scientia Agricola, v. 79, n. 6, p. 1-7, 2022.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 111. | | RESENDE, R. T.; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e; MELO, L. C.; PEREIRA, H. S.; SOUZA, T. L. P. O. de; VALDISSER, P. A. M. R.; BRONDANI, C.; VIANELLO, R. P. Genome-wide association and regional heritability mapping of plant architecture, lodging and productivity in Phaseolus vulgaris. G3: Genes, Genomes, Genetics, v. 8, p. 2841-2854, Aug. 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Florestas. |
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| 112. | | DUARTE, D. A. S.; FORTES, M. R. S.; DUARTE, M. de S.; GUIMARÃES, S. E. F.; VERARDO, L. L.; VERONEZE, R.; RIBEIRO, A. M. F.; LOPES, P. S.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e. Genome-wide association studies, meta-analyses and derived gene network for meat quality and carcass traits in pigs. Animal Production Science, v. 58, n. 6, p. 1100-1008, May 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 113. | | RAMOS, P. B. B.; MENEZES, G. R. de O.; SILVA, D. A. DA; LOURENCO, D.; SANTIAGO, G. G.; TORRES JUNIOR, R. A. de A.; SILVA, F. F. E; LOPES, P. S.; VERONEZA, R. Genomic analysis of feed efficiency traits in beef cattle using random regression models. Journal Animal Breeding and Genetics, 2023. Online ahead of print.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 114. | | CARRARA, E. R.; PEIXOTO, M. G. C. D.; VERONEZE, R.; SILVA, F. F. e; RAMOS, P. V. B.; BRUNELI, F. A. T.; ZADRA, L. E. F.; VENTURA, H. T.; JOSAHKIAN, L. A.; LOPES, P. S. Genetic study of quantitative traits supports the use of Guzerá as dual-purpose cattle. Animal Bioscience, v. 35, n. 7, p. 955-963, 2022.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 115. | | SILVA, F. F. e; ZAMBRANO, M. F. B.; VARONA, L.; GLÓRIA, L. S.; LOPES, P. S.; SILVA, M. V. G. B.; ARBEX, W. A.; LÁZARO, S. F.; RESENDE, M. D. V. de; GUIMARÃES, S. E. F. Genome association study through nonlinear mixed models revealed new candidate genes for pig growth curves. Scientia Agricola, v. 74, n. 1, 2017. 7 P.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Gado de Leite. |
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| 116. | | SANTANA, T. E. Z.; SILVA, J. C. F.; SILVA, L. O. C. da; ALVARENGA, A. B.; MENEZES, G. R. de O.; TORRES JUNIOR, R. A. de A.; DUARTE, M. de S.; SILVA, F. F. e. Genome-enabled classification of stayability in Nellore cattle under a machine learning framework. Livestock Science, v. 260, article 104935, 2022.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 117. | | ALVES, R. S.; RESENDE, M. D. V. de; ROCHA, J. R. do A. S. de C.; PEIXOTO, M. A.; TEODORO, P. E.; SILVA, F. F. e; BHERING, L. L.; SANTOS, G. A. dos. Quantifying individual variation in reaction norms using random regression models fitted through Legendre polynomials: application in eucalyptus breeding. Bragantia, v. 79, n. 4, 2020. p. 360-376.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 118. | | NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; CRUZ, C. D.; NASCIMENTO, A. C. C.; VIANA, J. M. S.; AZEVEDO, C. F.; BARROSO, L. M. A. Regularized quantile regression applied to genome-enabled prediction of quantitative traits. Genetics and Molecular Research, v. 16, n. 1, gmr16019538, 2017. 12 p.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 119. | | GRANATO, I. S. C.; MARINHO, C. D.; ALMEIDA FILHO, J. E. de; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; FERREIRA, K. C. Z.; ROSSE, L. N.; SANSALONI, C. P.; PETROLI, C. D.; GRATTAPAGLIA, D. Seleção de marcadores para os métodos RR-BLUP e BLASSO na seleção genômica ampla. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 7., 2013, Uberlândia. Variedade melhorada: a força da nossa agricultura: anais. Viçosa, MG: SBMP, 2013. p. 285-288.| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 120. | | GRANATO, I. S. C.; MARINHO, C. D.; ALMEIDA FILHO, J. E. de; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; FERREIRA, K. C. Z.; ROSSE, L. N.; SANSALONI, C. P.; PETROLI, C. D.; GRATTAPAGLIA, D. Seleção de marcadores para os métodos RR-BLUP e BLASSO na seleção genômica ampla. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 7., 2013, Uberlândia. Variedade melhorada: a força da nossa agricultura: anais. Viçosa, MG: SBMP, 2013. p. 285-288.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| Registros recuperados : 125 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Café. Para informações adicionais entre em contato com biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Café. |
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Data corrente: |
27/01/2021 |
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Data da última atualização: |
27/01/2021 |
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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: |
ALVES, R. S.; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e; ROCHA, J. R. A. S. C.; NUNES, A. C. P.; CARNEIRO, A. P. S.; SANTOS, G. A. dos. |
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Afiliação: |
RODRIGO SILVA ALVES, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPCa; CAMILA FERREIRA AZEVEDO, UFV; FABYANO FONSECA E SILVA, UFV; JOÃO ROMERO DO AMARAL SANTOS DE CARVALHO ROCHA, UFV; ANDREI CAÍQUE PIRES NUNES, UFV; ANTÔNIO POLICARPO SOUZA CARNEIRO, UFV; GLEISON AUGUSTO DOS SANTOS, UFV. |
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Título: |
Optimization of Eucalyptus breeding through random regression models allowing for reaction norms in response to environmental gradients. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Tree Genetics & Genomes, v. 16, n. 2, p. 1-8, 2020. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1007/s11295-020-01431-5 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Reaction norms fitted through random regression models are a powerful tool to identify and quantify the genotype × environment (G × E) interaction and they represent a promising alternative in forest tree breeding for analysis of multi-environment trials. Thus, the objective of this study was to compare random regression models with the compound symmetry model in Eucalyptus breeding for analysis of multi-environment trials. To this end, a data set with 215 Eucalyptus clones of different species and hybrids evaluated in four environments for diameter at breast height and Pilodyn penetration was used. The random regression models provided a better fit for both traits. Results showed that there was genotypic variability among Eucalyptus clones and that the reaction norms over the environmental gradients identified the G × E interaction. The compound symmetry model and the random regression models are highly correlated in terms of genotype ranking for both traits. The main advantage of random regression models over the compound symmetry model is the ability to predict genotypic performance in environments where a genotype has not been evaluated. Thus, our results suggest that reaction norms fitted through random regression models can be successfully used in forest tree breeding for analysis of multi-environment trials. |
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Thesagro: |
Árvore Florestal; Interação Genética; Seleção Genótipa. |
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Thesaurus NAL: |
Forest trees; Genotype-environment interaction; Plant selection guides. |
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Categoria do assunto: |
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Marc: |
LEADER 02299naa a2200289 a 4500
001 2129599
005 2021-01-27
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024 7 $ahttps://doi.org/10.1007/s11295-020-01431-5$2DOI
100 1 $aALVES, R. S.
245 $aOptimization of Eucalyptus breeding through random regression models allowing for reaction norms in response to environmental gradients.$h[electronic resource]
260 $c2020
520 $aReaction norms fitted through random regression models are a powerful tool to identify and quantify the genotype × environment (G × E) interaction and they represent a promising alternative in forest tree breeding for analysis of multi-environment trials. Thus, the objective of this study was to compare random regression models with the compound symmetry model in Eucalyptus breeding for analysis of multi-environment trials. To this end, a data set with 215 Eucalyptus clones of different species and hybrids evaluated in four environments for diameter at breast height and Pilodyn penetration was used. The random regression models provided a better fit for both traits. Results showed that there was genotypic variability among Eucalyptus clones and that the reaction norms over the environmental gradients identified the G × E interaction. The compound symmetry model and the random regression models are highly correlated in terms of genotype ranking for both traits. The main advantage of random regression models over the compound symmetry model is the ability to predict genotypic performance in environments where a genotype has not been evaluated. Thus, our results suggest that reaction norms fitted through random regression models can be successfully used in forest tree breeding for analysis of multi-environment trials.
650 $aForest trees
650 $aGenotype-environment interaction
650 $aPlant selection guides
650 $aÁrvore Florestal
650 $aInteração Genética
650 $aSeleção Genótipa
700 1 $aRESENDE, M. D. V. de
700 1 $aAZEVEDO, C. F.
700 1 $aSILVA, F. F. e
700 1 $aROCHA, J. R. A. S. C.
700 1 $aNUNES, A. C. P.
700 1 $aCARNEIRO, A. P. S.
700 1 $aSANTOS, G. A. dos
773 $tTree Genetics & Genomes$gv. 16, n. 2, p. 1-8, 2020.
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Registro original: |
Embrapa Café (CNPCa) |
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