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| Registros recuperados : 80 | |
| 41. |  | 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. Multi-trait multi-environment models in the genetic selection of segregating soybean progeny. PLoS ONE, v. 14, n. 4, e0215315, Apr. 2019. 22 p.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 42. | | ALVES, R. M.; TEIXEIRA, B. B. M.; COSTA, R. F. da; AZAMBUJA, R. C. de C. de; SILVA, F. L. da; YOKOO, M. J. I.; CARDOSO, F. F. Pampaplusnet: sistema web para coleta, armazenamento e tratamento de informações para avaliação genética de bovinos. In: SALÃO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA PECUÁRIA SUL, 3., 2013, Bagé. Resumos... Bagé: Embrapa Pecuária Sul, 2013. p. 23. Título da capa: Anais: resumos dos trabalhos.| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sul. |
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| 43. | | BEZERRA, A. R. G.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. L. da; SEDIYAMA, T.; CRUZ, C. D.; SILVA, F. C. dos S.; SILVA, A. F. da. Combined BLUP selection indexes with parents and F2 populations in soybean (Glycine max) breeding. Crop Breeding and Applied Biotechnology, v. 23, n. 4, e45412346, 2023. 10 p.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 44. | | VALE, N. M. do; BARILI, L. D.; OLIVEIRA, H. M. de; CARNEIRO, J. E. de S.; CARNEIRO, P. C. S.; SILVA, F. L. da. Escolha de genitores quanto à precocidade e produtividade de feijão tipo carioca. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 50, n. 2, p. 141-148. fev. 2015 Título em inglês: Choice of parents for earliness and yield of carioca-type bean.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 45. | | LUDKE, W. H.; CORREIA, A. M.; FERREIRA, J. M. S.; SOARES, B. de A.; GOMES, B. E. L.; CAIXETA, E. T.; SILVA, F. L. da. Identificação de híbridos em soja utilizando marcadores moleculares microssatélites. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 9., 2017, Foz de Iguaçu. Melhoramento de plantas: projetando o futuro. Maringá, PR: SBMP, 2017. p. 329| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 46. | | LIMA, C. A. S.; CARNEIRO, D. P.; SILVA, F. L. da; GONZAGA JÚNIOR, M. A.; CRESCENCIO, R.; LIMA, J. P.; YAMAMOTO, K. C. Impacto das subvenções públicas e incentivos fiscais sobre a viabilidade econômica da piscicultura do tambaqui na Região Metropolitana de Manaus (RMM). In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA DE PESCA, 22., 2023, Ipojuca, PE. Desenvolvimento sustentável e segurança alimentar: diálogos para o futuro: anais. Ipojuca: FAEP-BR, 2023.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental. |
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| 47. | | OLIVEIRA, G. F.; MIRANDA, T. L. R.; NASCIMENTO, A. C. C.; NASCIMENTO, M.; CAIXETA, E. T.; SILVA, L. de F.; ALKIMIM, E. R.; SILVA, F. L. da. Discrimination of varietal groups and hybrids of coffea canephora species using multivariate analysis. Revista Brasileira de Biometria, v. 39, n. 1, p. 194-201, 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 48. | | SILVA, L. de F.; ALKIMIM, E. R.; RODRIGUES, H. S.; LELIS, D. T.; SILVA, F. L. da; ZAMBOLIM, L.; CAIXETA, E. T. Diversidade genética e seleção de genitores de Coffea canephora por meio de marcadores moleculares. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 9., 2017, Foz de Iguaçu. Melhoramento de plantas: projetando o futuro. Maringá, PR: SBMP, 2017. p. 54| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 49. | | SOUZA, U. R. de; SILVA, F. L. da; GRIFFITH, J. J.; LIMA, J. E. de; QUINTELA, M. C. A.; COSTA, E. C. V. Determinantes dos novos contratos de fomento florestal na mesorregião do Vale do Rio Doce, Minas Gerais. Revista Arvore, Vicosa, v. 33, n. 2, p. 377-386, mar./abr. 2009.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 50. | | PEDROZO, C. Â.; BARBOSA, M. H. P.; RESENDE, M. D. V.; PETERNELLI, L. A.; COSTA, P. M. de A.; SILVA, F. L. da. Eficiência de seleção em fases iniciais do melhoramento da cana-de-açúcar. Revista Ceres, Viçosa, v. 55, n. 1, 2008.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Semiárido. |
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| 53. | | OLIVEIRA, A. C. B. de; PEREIRA, A. A.; BOTELHO, C. E.; SILVA, F. L. da; REZENDE, J. C. de; CARVALHO, G. R. Ganhos genéticos esperados com a seleção de progênies de cafeeiros sarchimor, cachimor e cavimor. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 5., 2009, Vitória.| Biblioteca(s): Embrapa Café; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 54. | | BENITES, F. R. G.; PINTO, C. A. B. P.; LAMBERT, E. de S.; BHERING, L. L.; SILVA, F. L. da; BELFORT, G. R.; SIMON, G. A. Ganhos genéticos em três ciclos de seleção recorrente em batata visando tolerância ao calor. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 5., 2009, Vitória. O melhoramento e os novos cenários da agricultura: anais. Vitória: Incaper, 2009.| Biblioteca(s): Embrapa Agroenergia. |
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| 55. | | OLIVEIRA, A. C. B. de; PEREIRA, A. A.; SILVA, F. L. da; REZENDE, J. C. de; BOTELHO, C. E.; CARVALHO, G. R. Ganhos pela seleção de progênies oriundas de combinações genéticas visando a produção de cafés especiais. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 6., 2009, Vitória. Inovação científica, competitividade e mudanças climáticas: anais... Vitória: Consórcio Pesquisa Café, 2009.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 56. | | OLIVEIRA, A. C. B. de; PEREIRA, A. A.; SILVA, F. L. da; PEREIRA, H. de A.; BOTELHO, C. E.; REZENDE, J. C. de. Seleção de progênies F2 de café arábica, visando produtividade e resistência à ferrugem. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PESQUISA CAFEEIROAS, 36., 2010, Guarapari. Anais...Brasília, DF: Embrapa Café, 2010.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 57. | | REZENDE, J. C. de; CARVALHO, G. R.; BOTELHO, C. E.; OLIVEIRA, A. C. B. de; SILVA, F. L. da; PEREIRA, A. A. Seleção na predição de ganhos genéticos em progênies de coffea arabica. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 8., 2013, Salvador. Sustentabilidade e inclusão Social. Brasília, DF: Embrapa Café, 2013.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 58. | | ALKIMIM, E. R.; CAIXETA, E. T.; SOUSA, T. V.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. L. da; SAKIYAMA, N. S.; ZAMBOLIM, L. Selective efficiency of genome-wide selection in Coffea canephora breeding. Tree Genetics & Genomes, v. 16, n. 3, p. 1-11, 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 60. | | SILVA, M. da C.; FREITAS, E. V.; SANTOS, D. C. dos; CAMARA, T. M. M.; SANTOS, M. V. F. dos; LIRA, M. de A.; SILVA, F. L. da. Seleção inicial de clones de Pennisetum spp. para geração de energia renovável. In: CONGRESSO NORDESTINO DE PRODUÇÃO ANIMAL, 12.; SIMPÓSIO NORDESTINO DE ALIMENTAÇÃO DE RUMINANTES, 18.; SIMPÓSIO NORDESTINO DE SISTEMAS DE PRODUÇÃO DE RUMINANTES, 5.; SIMPÓSIO DE PRODUÇÃO ANIMAL DO VALE DO SÃO FRANCISCO, 6.; SIMPÓSIO NORDESTINO DE FORRAGICULTURA E PASTAGENS, 5.; SIMPÓSIO NORDESTINO DE CONSERVAÇÃO E UTILIZAÇÃO DE RECURSOS GENÉTICOS ANIMAIS, 6.; SIMPÓSIO NORDESTINO SOBRE AMBIÊNCIA, BEM-ESTAR ANIMAL E CONVIVÊNCIA COM O SEMIÁRIDO, 1.; SIMPÓSIO IMPORTÂNCIA DAS PASTAGENS NATIVAS PARA A SUSTENTABILIDADE PECUÁRIA NO SEMIÁRIDO; FÓRUM DE COORDENADORES DE PROGRAMAS DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ZOOTECNIA E RECURSOS PESQUEIROS DO NORDESTE, 7.; FÓRUM DE INTEGRAÇÃO ENTRE A ACADEMIA, AGENTES DE EXTENSÃO RURAL E PRODUTORES, 1. 2017, Juazeiro, BA. Construindo pontes entre o ensino, a pesquisa e a extensão: anais. Petrolina: Univasf: Embrapa Semiárido: Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia, Sertão de Pernambuco, 2017. p. 2031-2033. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
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| Registros recuperados : 80 | |
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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
008 2019 bl uuuu u00u1 u #d
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100 1 $aVOLPATO, L.
245 $aMulti-trait multi-environment models in the genetic selection of segregating soybean progeny.$h[electronic resource]
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.
650 $aAgronomic traits
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653 $aBayesian-inference
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700 1 $aBORÉM, A.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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