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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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161.Imagem marcado/desmarcadoCALHEIROS, D. F.; ROCHE, K. F.; MASSRUHÁ, S. M. F. S.; DIAS, F. A.; SOUZA, G. F.; MONTANHOLI, M. C.; BARBOSA, D. S.; FERREIRA, L. M.; DORES, E. F. G. C.; SILVA, E. C.; SOUZA, C. F.; COLLISCHONN, W.; PAZ, A. R.; RISSO, A.; SORIANO, B. M. A. Índice de qualidade de bacia - ferramenta de gestão de recursos naturais em nível de bacia hidrográfica. In: WORKSHOP INTERDISCIPLINAR DE PESQUISA EM INDICADORES DE SUSTENTABILIDADE, 3., 2011, São Paulo. Anais de Resumos. São Carlos: USP, 2012. Não paginado. WIPIS 2011.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.

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162.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, S. A.; LIMA, H. P. de; TOMAS, W. M.; MASSRUHA, S. M. F. S.; SALIS, S. M. de; ABREU, U. G. P. de; CARDOSO, E. L.; OLIVEIRA, M. D. de; OLIVEIRA, L. O. F. de; SOARES, M. T. S.; CALHEIROS, D. F.; CRISPIM, S. M. A.; SORIANO, B. M. A.; AMANCIO, C. O. da G.; ARAUJO, M. T. B. D. Como tornar uma fazenda pantaneira mais sustentável? Revista Ciência Pantanal, v. 2, n. 1, 2016. p. 18-21. Artigo de divulgação na Mídia.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.

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163.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, S. A.; LIMA, H. P. de; TOMAS, W. M.; MASSRUHA, S. M. F. S.; SALIS, S. M. de; ABREU, U. G. P. de; CARDOSO, E. L.; OLIVEIRA, M. D. de; OLIVEIRA, L. O. F. de; SOARES, M. T. S.; CALHEIROS, D. F.; CRISPIM, S. M. A.; SORIANO, B. M. A.; AMANCIO, C. O. da G.; ARAUJO, M. T. B. D. Como tornar uma fazenda pantaneira mais sustentável? Revista Ciência Pantanal, v. 2, n. 1, 2016. p. 18-21 Artigo de divulgação na Mídia.

Biblioteca(s): Embrapa Pantanal.

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164.Imagem marcado/desmarcadoTERNES, S.; MOURA, M. F.; SOUZA, K. X. S. de; VAZ, G. J.; OLIVEIRA, S. R. de M.; HIGA, R. H.; LIMA, H. P. de; TAKEMURA, C. M.; COELHO, E. A.; BARBOSA, F. F. L.; VISOLI, M. C.; MENEZES, G. R. de O.; SILVA, L. O. C. da; SANTOS, S. A.; MASSRUHÁ, S. M. F. S.; ABREU, U. G. P. de; SORIANO, B. M. A.; SALIS, S. M.; OLIVEIRA, M. D. de; TOMAS, W. M. Scientific computing in agriculture. In: MASSRUHÁ, S. M. F. S.; LEITE, M. A. de A.; OLIVEIRA, S. R. de M.; MEIRA, C. A. A.; LUCHIARI JUNIOR, A.; BOLFE, E. L. (ed.). Digital agriculture: research, development and innovation in production chains. Brasília, DF: Embrapa, 2023. cap. 5, p. 92-108. Na publicação: Enilda Coelho, Suzana Maria Salis.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Gado de Corte; Embrapa Mandioca e Fruticultura; Embrapa Milho e Sorgo; Embrapa Pantanal; Embrapa Territorial.

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165.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, S. A.; LIMA, H. P. de; MASSRUHA, S. M. F. S.; ABREU, U. G. P. de; TOMAS, W. M.; SALIS, S. M. de; CARDOSO, E. L.; OLIVEIRA, M. D. de; SOARES, M. T. S.; SANTOS JUNIOR, A. dos; OLIVEIRA, L. O. F. de; CALHEIROS, D. F.; CRISPIM, S. M. A.; SORIANO, B. M. A.; AMANCIO, C. O. da G.; NUNES, A. P.; PELLEGRIN, L. A. O que é uma fazenda pantaneira sustentável (boa) para você? éFato, Corumbá, ano 3, n. 4, p. 40-41, jun. 2017.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.

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166.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, S. A.; LIMA, H. P. de; MASSRUHA, S. M. F. S.; ABREU, U. G. P. de; TOMAS, W. M.; SALIS, S. M. de; CARDOSO, E. L.; OLIVEIRA, M. D. de; SOARES, M. T. S.; SANTOS JUNIOR, A. dos; OLIVEIRA, L. O. F. de; CALHEIROS, D. F.; CRISPIM, S. M. A.; SORIANO, B. M. A.; AMANCIO, C. O. da G.; NUNES, A. P.; PELLEGRIN, L. A. O que é uma fazenda pantaneira sustentável (boa) para você? éFato, Corumbá, ano 3 n. 4, p. 40-41, junho 2017.

Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia.

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Biblioteca(s): Embrapa Pantanal.

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168.Imagem marcado/desmarcadoTERNES, S.; MOURA, M. F.; SOUZA, K. X. S. de; VAZ, G. J.; OLIVEIRA, S. R. de M.; HIGA, R. H.; LIMA, H. P. de; TAKEMURA, C. M.; COELHO, E. A.; BARBOSA, F. F. L.; VISOLI, M. C.; MENEZES, G. R. de O.; SILVA, L. O. C. da; SANTOS, S. A.; MASSRUHÁ, S. M. F. S.; ABREU, U. G. P. de; SORIANO, B. M. A.; SALIS, S. M.; OLIVEIRA, M. D. de; TOMAS, W. M. Computação científica na agricultura. In: MASSRUHÁ, S. M. F. S.; LEITE, M. A. de A.; OLIVEIRA, S. R. de M.; MEIRA, C. A. A.; LUCHIARI JUNIOR, A.; BOLFE, E. L. (Ed.). Agricultura digital: pesquisa, desenvolvimento e inovação nas cadeias produtivas. Brasília, DF: Embrapa, 2020. cap. 5, p. 120-144. Na publicação: Enilda Coelho, Suzana Maria Salis.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Milho e Sorgo; Embrapa Pantanal; Embrapa Territorial.

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169.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, S. A.; LIMA, H. P. de; MASSRUHA, S. M. F. S.; ABREU, U. G. P. de; TOMAS, W. M.; SALIS, S. M. de; CARDOSO, E. L.; OLIVEIRA, M. D. de; SOARES, M. T. S.; SANTOS JÚNIOR, A.; OLIVEIRA, L. O. F. de; CALHEIROS, D. F.; CRISPIM, S. M. A.; SORIANO, B. M. A.; AMANCIO, C. O. da G.; NUNES, A. P.; PELLEGRIN, L. A. A fuzzy logic-based tool to assess beef cattle ranching sustainability in complex environmental systems. Journal of Environmental Management, v. 198, part 2, p. 95-106, 2017.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Agrobiologia; Embrapa Pantanal.

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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Florestas.
Data corrente:  05/07/2019
Data da última atualização:  09/06/2020
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  A - 1
Autoria:  LIMA L. P.; AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; SUELA, M. M.; NASCIMENTO, M.; VIANA, J. M. S.
Afiliação:  Leísa Pires Lima, Universidade Federal de Viçosa; Camila Ferreira Azevedo, Universidade Federal de Viçosa; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; Fabyano Fonseca e Silva, Universidade Federal de Viçosa; Matheus Massariol Suela, Universidade Federal de Viçosa; Moysés Nascimento, Universidade Federal de Viçosa; José Marcelo Soriano Viana, Universidade Federal de Viçosa.
Título:  New insights into genomic selection through population-based non-parametric prediction methods.
Ano de publicação:  2019
Fonte/Imprenta:  Scientia Agricicola, v. 76, n. 4, p. 290-298, July/Aug. 2019.
DOI:  10.1590/1678-992x-2017-0351
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  Genome-wide selection (GWS) is based on a large number of markers widely distributed throughout the genome. Genome-wide selection provides for the estimation of the effect of each molecular marker on the phenotype, thereby allowing for the capture of all genes affecting the quantitative traits of interest. The main statistical tools applied to GWS are based on random regression or dimensionality reduction methods. In this study a new non-parametric method, called Delta-p was proposed, which was then compared to the Genomic Best Linear Unbiased Predictor (G-BLUP) method. Furthermore, a new selection index combining the genetic values obtained by the G-BLUP and Delta-p, named Delta-p/G-BLUP methods, was proposed. The efficiency of the proposed methods was evaluated through both simulation and real studies. The simulated data consisted of eight scenarios comprising a combination of two levels of heritability, two genetic architectures and two dominance status (absence and complete dominance). Each scenario was simulated ten times. All methods were applied to a real dataset of Asian rice (Oryza sativa) aiming to increase the efficiency of a current breeding program. The methods were compared as regards accuracy of prediction (simulation data) or predictive ability (real dataset), bias and recovery of the true genomic heritability. The results indicated that the proposed Delta-p/G-BLUP index outperformed the other methods in both prediction accuracy and predictive ability.
Palavras-Chave:  Asian rice; Genetic gain; Genomic prediction.
Thesagro:  Arroz; Oryza Sativa.
Thesaurus NAL:  Selection index.
Categoria do assunto:  G Melhoramento Genético
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/199238/1/2019-M.Deon-SA-New-insights.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Florestas (CNPF)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPF56865 - 1UPCAP - DD
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