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Registros recuperados : 125 | |
2. | | RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e. Análise estatística da interação genótipo x ambientes e normas de reação. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 369-394. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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3. | | RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e. Modelos lineares generalizados e dados categóricos. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 559-594. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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5. | | SILVA, F. F. e; MUNIZ, J. A.; AQUINO, L. H. de; SÁFADI, T. Abordagem Bayesiana da curva de lactação de cabras Saanen de primeira e segunda ordem de parto. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 40, n. 1, p. 27-33, jan. 2005 Título em inglês: Bayesian approach in the lactation curve of Saanen goats from first and second calving orders. Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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7. | | ROSSI, R. M.; MARTINS, E. N.; LOPES, P. S.; SILVA, F. F. e. Análise bayesiana univariada e bivariada para a conversão alimentar de suínos da raça Piau. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 49, n. 10, p. 754-761, out. 2014. Título em inglês: Univariate and bivariate Bayesian analysis for feed conversion of the Piau swine breed. Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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8. | | RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Análise de sobrevivência e dados censurados. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 595-626. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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9. | | RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e. Análise estatística de dados longitudinais. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 312-368. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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12. | | SILVA, F. F. e; SÁFADI, T.; MUNIZ, J. A.; AQUINO, L. H. de; MOURÃO, G. B. Comparação bayesiana de modelos de previsão de diferenças esperadas nas progênies no melhoramento genético de gado Nelore. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 43, n. 1, p. 37-45, jan. 2008 Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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14. | | SILVEIRA, F. G. da; SILVA, F. F. e; CARNEIRO, P. L. S.; MALHADO, C. H. M. Classificação multivariada de modelos de crescimento para grupos genéticos de ovinos de corte. Revista Brasileira de Saúde e Produção Animal, Salvador, v. 13, n. 1, p. 62-73, jan./mar., 2012. Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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15. | | SILVA, H. T.; COSTA, C. N.; LOPES, P. S.; VERONEZE, R.; SILVA, F. F. e. Parâmetros genéticos para Stayabilityem bovinos da raça holandesa no Brasil. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO ANIMAL, 14., 2021, Santa Catarina. Passado, presente e futuro: anais. Santa Catarina: Sociedade Brasileira de Melhoramento Animal, 2021. Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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16. | | RENHE, I. R. T.; STRINCHETA, P. C.; SILVA, F. F. e; OLIVEIRA, T. V. de. Obtenção de corante natural azul extraído de frutos de jenipapo. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 44, n. 6, p. 649-652, jun. 2009. Notas científicas.
Título em inglês: Obtention of blue colorant from jenipapo fruit. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Unidades Centrais. |
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17. | | RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. 882 p. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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19. | | RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e. Inferência bayesiana. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 449-503. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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Registros recuperados : 125 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Café. |
Data corrente: |
28/01/2021 |
Data da última atualização: |
28/01/2021 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
B - 1 |
Autoria: |
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. |
Afiliação: |
RODRIGO SILVA ALVES, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPCa; JOÃO ROMERO DO AMARAL SANTOS DE CARVALHO ROCHA, UFV; MARCO ANTÔNIO PEIXOTO, UFV; PAULO EDUARDO TEODORO, UFMS; FABYANO FONSECA E SILVA, UFV; LEONARDO LOPES BHERING, UFV; GLEISON AUGUSTO DOS SANTOS, UFV. |
Título: |
Quantifying individual variation in reaction norms using random regression models fitted through Legendre polynomials: application in eucalyptus breeding. |
Ano de publicação: |
2020 |
Fonte/Imprenta: |
Bragantia, v. 79, n. 4, 2020. p. 360-376. |
DOI: |
https://doi.org/10.1590/1678-4499.20200125 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
An accurate, efficient and informative statistical method for analyses of genotype × environment (G × E) interactions is a key requirement for progress in any breeding program. Thus, the objective of this study was to quantify individual variation in reaction norms using random regression models fitted through Legendre polynomials in eucalyptus (Eucalyptus spp.) breeding. To this end, a data set with 215 eucalyptus clones of different species and hybrids evaluated in four environments for diameter at breast height (DBH) and Pilodyn penetration (PP) was used. Variance components were estimated by restricted maximum likelihood, and genetic values were predicted by best linear unbiased prediction. The best-fitted model for DBH and PP was indicated by the Akaike information criterion, and the significance of the genotype effects was tested using the likelihood ratio test. Genetic variability between eucalyptus clones and very high accuracies ( r^gg >=0.90 ) were detected for both traits. Reaction norms and eigenfunctions generated genetic insights into G × E interactions. This is the first study that quantified individual variation in reaction norms using random regression models fitted through Legendre polynomials in eucalyptus breeding and demonstrated the great potential of this technique. |
Thesagro: |
Eucalipto; Interação Genética; Melhoramento Genético Vegetal; Método Estatístico. |
Thesaurus NAL: |
Eucalyptus; Forest trees; Genotype-environment interaction; Plant breeding; Statistical models. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/220735/1/Quantifying-individual-variation.pdf
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Marc: |
LEADER 02377naa a2200325 a 4500 001 2129653 005 2021-01-28 008 2020 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.1590/1678-4499.20200125$2DOI 100 1 $aALVES, R. S. 245 $aQuantifying individual variation in reaction norms using random regression models fitted through Legendre polynomials$bapplication in eucalyptus breeding.$h[electronic resource] 260 $c2020 520 $aAn accurate, efficient and informative statistical method for analyses of genotype × environment (G × E) interactions is a key requirement for progress in any breeding program. Thus, the objective of this study was to quantify individual variation in reaction norms using random regression models fitted through Legendre polynomials in eucalyptus (Eucalyptus spp.) breeding. To this end, a data set with 215 eucalyptus clones of different species and hybrids evaluated in four environments for diameter at breast height (DBH) and Pilodyn penetration (PP) was used. Variance components were estimated by restricted maximum likelihood, and genetic values were predicted by best linear unbiased prediction. The best-fitted model for DBH and PP was indicated by the Akaike information criterion, and the significance of the genotype effects was tested using the likelihood ratio test. Genetic variability between eucalyptus clones and very high accuracies ( r^gg >=0.90 ) were detected for both traits. Reaction norms and eigenfunctions generated genetic insights into G × E interactions. This is the first study that quantified individual variation in reaction norms using random regression models fitted through Legendre polynomials in eucalyptus breeding and demonstrated the great potential of this technique. 650 $aEucalyptus 650 $aForest trees 650 $aGenotype-environment interaction 650 $aPlant breeding 650 $aStatistical models 650 $aEucalipto 650 $aInteração Genética 650 $aMelhoramento Genético Vegetal 650 $aMétodo Estatístico 700 1 $aRESENDE, M. D. V. de 700 1 $aROCHA, J. R. do A. S. de C. 700 1 $aPEIXOTO, M. A. 700 1 $aTEODORO, P. E. 700 1 $aSILVA, F. F. e 700 1 $aBHERING, L. L. 700 1 $aSANTOS, G. A. dos 773 $tBragantia$gv. 79, n. 4, 2020. p. 360-376.
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Embrapa Café (CNPCa) |
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