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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
21/11/2019 |
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Data da última atualização: |
21/11/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
LIMA, V. L. de; AMARAL JÚNIOR, A. T. do; KAMPHORST, S. H.; BISPO, R. B.; LEITE, J. T.; SANTOS, T. de O.; SCHMITT, K. F. M.; CHAVES, M. M.; OLIVEIRA, U. A. de; SANTOS, P. H. A. D.; GONÇALVES, G. M. B.; KHAN, S.; GUIMARAES, L. J. M. |
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Afiliação: |
Valter Jário de Lima, Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro; Antonio Teixeira do Amaral Júnior, Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro; Samuel Henrique Kamphorst, Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro; Rosimeire Barboza Bispo, Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro; Jhean Torres Leite, Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro; Talles de Oliveira Santos, Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro; Kátia Fabiane Medeiros Schmitt, Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro; Marcelo Moura Chaves, Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro; Uéliton Alves de Oliveira, Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro; Pedro Henrique Araújo Diniz Santos, Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro; Gabriel Moreno Bernardo Gonçalves, Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro; Shahid Khan, Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro; LAURO JOSE MOREIRA GUIMARAES, CNPMS. |
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Título: |
Combined dominance and additive gene effects in trait inheritance of drought-stressed and full irrigated popcorn. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Agronomy, v. 9, n. 12, article 782, 2019. |
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DOI: |
10.3390/agronomy9120782 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
To define breeding strategies, the understanding of trait inheritance is critical. The objective of this study was to determine the inheritance of popcorn under different water regimes. To this end, Hayman's diallel methodology was used, with 8 parents and 28 hybrids. The experiment was carried out under well-watered conditions (WW) and water stress (WS). For popping expansion (PE) under both water regimes, the effects of complete dominance and greater importance of the components associated with the dominance effects were observed. In contrast, the number of dominant genes was zero and the determination coefficient in the narrow sense was >50%; additive effects were also present. For the number of grains per row (GR), ear length (EL), and grain yield (GY) under WS and WW conditions, the dominance effects were the most relevant, and the mean degree of dominance with overdominance effects and greatest relevance of the components associated with this effect were also observed. The same breeding methods can be applied under the studied WS and WW conditions. Exploiting heterosis for GY and related components is a promising way to adapt popcorn to WS. To be able to capitalize on additive and dominance effects, a reciprocal recurrent selection is recommended. |
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Palavras-Chave: |
Tolerância à seca. |
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Thesagro: |
Melhoramento Vegetal; Milho Pipoca; Stress. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/205194/1/Combined-dominance.pdf
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Marc: |
LEADER 02245naa a2200325 a 4500
001 2114869
005 2019-11-21
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
03/01/2018 |
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Data da última atualização: |
03/01/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 4 |
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Autoria: |
LAGROTTA, M. R.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, M.; DUARTE, D. A. S.; AZEVEDO, C. F.; MOTA, R. R. |
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Afiliação: |
Marcos Rodrigues Lagrotta, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri; Fabyano Fonseca e Silva, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; Moysés Nascimento, UFV; Darlene Ana Souza Duarte, UFV; Camila Ferreira Azevedo, UFV; Rodrigo Reis Mota, University of Liège. |
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Título: |
Computação paralela aplicada à seleção genômica via inferência Bayesiana. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Biometria, Lavras, v. 35, n. 3, p. 440-448, 2017. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Em seleção genômica (SG), o grande número de marcadores moleculares utilizados, bem como a demanda computacional dos modelos bayesianos, fundamentados nos algoritmos Monte Carlo Via Cadeias de Markov, faz com que as análises exijam semanas ou até meses de processamento. A computação paralela representa uma solução natural para este problema, visto que esta subdividi um algoritmo em várias tarefas independentes, as quais podem ser processadas em paralelo, reduzindo o tempo de processamento. Objetivou-se comparar a eficiência de processamento do método BayesCπ programado em paralelo com o seu algoritmo sequencial padrão. Duas estratégias de paralelização foram estudadas. A primeira envolveu a análise de múltiplas cadeias MCMC em paralelo, e a segunda referiu-se à paralelização de uma única cadeia MCMC. Utilizou-se a biblioteca MPI e o pacote OpenMPI associado ao compilador gfortran para execução em paralelo desses algoritmos. Foram utilizados dados simulados considerando 10.000 marcadores SNPs e 4.100 indivíduos. O algoritmo sequencial padrão foi processado em 77,29 horas. Ao usar múltiplas cadeias em paralelo o processamento foi 77% mais rápido (17,75hs), enquanto que a estratégia de paralelização de uma única cadeia apresentou um ganho de desempenho de 15% (65,37hs). Conclui-se que a computação paralela é eficiente e pode ser aplicada à SG. |
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Palavras-Chave: |
Marcadores SNP; Regressão Bayesiana. |
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Thesaurus NAL: |
Genetic improvement; Statistics. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/170170/1/2017-M.Deon-RBM-Computacao.pdf
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Marc: |
LEADER 02126naa a2200241 a 4500
001 2084055
005 2018-01-03
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100 1 $aLAGROTTA, M. R.
245 $aComputação paralela aplicada à seleção genômica via inferência Bayesiana.$h[electronic resource]
260 $c2017
520 $aEm seleção genômica (SG), o grande número de marcadores moleculares utilizados, bem como a demanda computacional dos modelos bayesianos, fundamentados nos algoritmos Monte Carlo Via Cadeias de Markov, faz com que as análises exijam semanas ou até meses de processamento. A computação paralela representa uma solução natural para este problema, visto que esta subdividi um algoritmo em várias tarefas independentes, as quais podem ser processadas em paralelo, reduzindo o tempo de processamento. Objetivou-se comparar a eficiência de processamento do método BayesCπ programado em paralelo com o seu algoritmo sequencial padrão. Duas estratégias de paralelização foram estudadas. A primeira envolveu a análise de múltiplas cadeias MCMC em paralelo, e a segunda referiu-se à paralelização de uma única cadeia MCMC. Utilizou-se a biblioteca MPI e o pacote OpenMPI associado ao compilador gfortran para execução em paralelo desses algoritmos. Foram utilizados dados simulados considerando 10.000 marcadores SNPs e 4.100 indivíduos. O algoritmo sequencial padrão foi processado em 77,29 horas. Ao usar múltiplas cadeias em paralelo o processamento foi 77% mais rápido (17,75hs), enquanto que a estratégia de paralelização de uma única cadeia apresentou um ganho de desempenho de 15% (65,37hs). Conclui-se que a computação paralela é eficiente e pode ser aplicada à SG.
650 $aGenetic improvement
650 $aStatistics
653 $aMarcadores SNP
653 $aRegressão Bayesiana
700 1 $aSILVA, F. F. e
700 1 $aRESENDE, M. D. V. de
700 1 $aNASCIMENTO, M.
700 1 $aDUARTE, D. A. S.
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700 1 $aMOTA, R. R.
773 $tRevista Brasileira de Biometria, Lavras$gv. 35, n. 3, p. 440-448, 2017.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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