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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
08/10/2001 |
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Data da última atualização: |
11/12/2018 |
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Autoria: |
DUARTE, J. B.; VENCOVSKY, R.; DIAS, C. T. dos S. |
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Afiliação: |
JOÃO BATISTA DUARTE, Universidade Federal de Góias - UFGO/Escola de Agronomia; EVALDO FERRARI JÚNIOR, Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz - ESALq/Departamento de Genética; CARLOS TADEU DOS SANTOS DIAS, Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz - ESALq/Departamento de Ciências Exatas. |
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Título: |
Estimadores de componentes de variância em delineamento de blocos aumentados com tratamentos novos de uma ou mais populações. |
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Ano de publicação: |
2001 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 36, n. 9, p. 1155-67, set. 2001 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Título em inglês: Estimators of variance components in the augmented block design with new treatments from one or more populations. |
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Conteúdo: |
O objetivo do trabalho foi comparar, por meio de simulação, as estimativas de componentes de variância produzidas pelos métodos ANOVA (análise da variância), ML (máxima verossimilhança), REML (máxima verossimilhança restrita) e MIVQUE(0) (estimador quadrático não viesado de variância mínima), no delineamento de blocos aumentados com tratamentos adicionais (progênies) de uma ou mais procedências (cruzamentos). Os resultados indicaram superioridade relativa do método MIVQUE(0). O método ANOVA, embora não tendencioso, apresentou as estimativas de menor precisão. Os métodos de máxima verossimilhança, sobretudo ML, tenderam a subestimar a variância do erro experimental () e a superestimar as variâncias genotípicas (), em especial nos experimentos de menor tamanho (n<120 observações). Quando as progênies vieram de um só cruzamento, REML praticamente perdeu estes vícios nos experimentos maiores e com razões />0,5. Contudo, o método produziu as piores estimativas de variâncias genotípicas quando as progênies vieram de diferentes cruzamentos e os experimentos foram pequenos. |
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Palavras-Chave: |
Autogamas; Genetic parameters; Mixed model; Modelo misto; Parametros geneticos; Self-pollinated crop. |
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Thesagro: |
Melhoramento Vegetal; Seleção Recorrente. |
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Thesaurus Nal: |
plant breeding; recurrent selection. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/AI-SEDE/19224/1/pab20_037.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
30/09/2020 |
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Data da última atualização: |
27/10/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 2 |
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Autoria: |
VENDRUSCOLO, T. P. S.; SILVA, V. P. da; FELIPIN-AZEVEDO, R.; SILVA, R. S. da; CASTRILLON, M. A. de S.; CORRÊA, C. L.; TARDIN, F. D.; BARELLI, M. A. A. |
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Afiliação: |
Taiana Paula Streck Vendruscolo, Universidade Estadual do Mato Grosso; Valvenarg Pereira da Silva, Universidade Estadual do Mato Grosso; Rafhael Felipin-Azevedo, Universidade Estadual do Mato Grosso; Raiane Scandiane da Silva, Universidade Estadual do Mato Grosso; Marcilene Alves de Souza Castrillon, Universidade Estadual do Mato Grosso; Carla Lima Corrêa, Universidade Estadual do Mato Grosso; FLAVIO DESSAUNE TARDIN, CNPMS; Marco Antonio Aparecido Barelli, Universidade Estadual do Mato Grosso. |
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Título: |
Genetic divergence in biomass sorghum genotypes through agronomic and physicalchemical characters. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Research, Society and Development, v. 9, n. 9, e552997536, 2020. |
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DOI: |
http://dx.doi.org/10.33448/rsd-v9i9.7536 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
The present research aimed to evaluate the genetic divergence in 34 sorghum biomass genotypes via agronomic and physicochemical characters. The design used was randomized blocks with three replications. The agronomic and physical-chemical characteristics evaluated were: days for flowering, number of stems, plant height, number of leaves, green mass production, dry mass production, determination of total ash, determination of volatile content, insoluble lignin and determination of fixed carbon content. The data were submitted to analysis of variance and then, to estimate divergence,the generalized Mahalanobisdistance was used as a measure of dissimilarity. Based on this matrix, the methods of Tocher's optimization clusters and the Hierarchical method of Average Grouping Between Groups (UPGMA) were used, and analysis of canonical variables, and the projection based on the first two canonical variables arranged in two-dimensional space. Singh criterion was also used to quantify the relative contribution of these characteristics to genetic divergence. The evaluated genotypes showed significant differences for all the evaluated characteristics. The combination between the 201429B001 and 201429B028 (394.98) genotype pairs was the most divergent and the combination between the 201429B015 and 201429B031 (6.31) genotypes was the most similar. The grouping generated by the Tocher Optimization method, hierarchical UPGMA and graphical dispersion showed similarity in the grouping of genotypes. The first two canonical variables were sufficient to explain about 81.78% of the total variation observed. Theresults showed a wide genetic diversity among the 34 genotypes of sorghum biomass. MenosThe present research aimed to evaluate the genetic divergence in 34 sorghum biomass genotypes via agronomic and physicochemical characters. The design used was randomized blocks with three replications. The agronomic and physical-chemical characteristics evaluated were: days for flowering, number of stems, plant height, number of leaves, green mass production, dry mass production, determination of total ash, determination of volatile content, insoluble lignin and determination of fixed carbon content. The data were submitted to analysis of variance and then, to estimate divergence,the generalized Mahalanobisdistance was used as a measure of dissimilarity. Based on this matrix, the methods of Tocher's optimization clusters and the Hierarchical method of Average Grouping Between Groups (UPGMA) were used, and analysis of canonical variables, and the projection based on the first two canonical variables arranged in two-dimensional space. Singh criterion was also used to quantify the relative contribution of these characteristics to genetic divergence. The evaluated genotypes showed significant differences for all the evaluated characteristics. The combination between the 201429B001 and 201429B028 (394.98) genotype pairs was the most divergent and the combination between the 201429B015 and 201429B031 (6.31) genotypes was the most similar. The grouping generated by the Tocher Optimization method, hierarchical UPGMA and graphical dispersion showed similarity in the grouping of geno... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Análise multivariada. |
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Thesagro: |
Melhoramento Genético Vegetal; Sorghum Bicolor. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/216319/1/Genetic-divergence.pdf
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Marc: |
LEADER 02529naa a2200253 a 4500
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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