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Registros recuperados : 89 | |
9. | | SUSSEL, A. A. B.; SILVA NETO, S. P. da; MOREIRA, C. T.; ALVES, R. S.; ALMEIDA, N. J. Correlação de diferentes metodologias de avaliação da ferrugem asiática em linhagens de soja. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE SOJA, 6., 2012, Cuiabá. Soja: integração nacional e desenvolvimento sustentável: anais. Brasília, DF: Embrapa; Londrina: Embrapa Soja, 2012. 1 CD-ROM. Editado por Adilson de Oliveira Júnior, Clara Beatriz Hoffmann-Campo, Regina Maria Villas Bôas de Campos Leite, Ricardo Vilela Abdelnoor. VI CBSoja. Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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11. | | SUSSEL, A. A. B.; SILVA NETO, S. P. da; MOREIRA, C. T.; ALVES, R. S.; ALMEIDA, N. J. Diferentes parâmetros patométricos para avaliação da ferrugem asiática em linhagens transgênicas de soja. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE SOJA, 6., 2012, Cuiabá. Soja: integração nacional e desenvolvimento sustentável: anais. Brasília, DF: Embrapa; Londrina: Embrapa Soja, 2012. 1 CD-ROM. Editado por Adilson de Oliveira Júnior, Clara Beatriz Hoffmann-Campo, Regina Maria Villas Bôas de Campos Leite, Ricardo Vilela Abdelnoor. VI CBSoja. Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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14. | | CAIXETA, E. T.; RESENDE, M. D. V. de; ALKIMIM, E. R.; SOUSA, T. V.; OLIVEIRA, A. C. B. de; PEREIRA, A. A.; ALVES, R. S. Aceleração do melhoramento do cafeeiro via seleção genômica: agilidade e eficácia no lançamento de novas cultivares. Brasília, DF: Embrapa Café, 2022. 54 p. PDF. (Embrapa Café. Documentos, 17). Projeto SI04 - Genotipagem e seleção genômica em populações de melhoramento de Coffea arabica. Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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15. | | TEODORO, P. E.; AZEVEDO, C. F.; FARIAS, F. J. C.; ALVES, R. S.; PEIXOTO, L. de A.; RIBEIRO, L. P.; CARVALHO, L. P. de; BHERING, L. L. Adaptability of cotton (Gossypium hirsutum) genotypes analysed using a Bayesian AMMI model. Crop and Pasture Science, v. 70, n. 7, p. 615-621, 2019. Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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17. | | ALMEIDA, A. S.; ALVES, R. S.; FILGUEIRAS, H. A. C.; MENEZES, J. B.; PEREIRA, M. E. C.; MOURA, C. F. H. Conservação de melão Cantaloupe Hy-Mark tratado em pós-colheita com 1- metilciclopropeno (1- MC.POSTAL). Horticultura Brasileira, Brasília, v. 21, n. 2, jul. 2003. Suplemento 2. Trabalho apresentado no 43º Congresso Brasileiro de Olericultura, 2003. Publicado também como resumo em: Horticultura Brasileira, Brasília, v. 21, n. 2, p. 382, jul. 2003. Suplemento 1. Biblioteca(s): Embrapa Hortaliças. |
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18. | | SILVA, J. O. da C. e; BRUCKNER, C. H.; CARNEIRO, P. C. S.; RESENDE, M. D. V. de; ALVES, R. S.; SILVA, D. F. P. da. Estimates of genetic parameters, genetic variability, and selection in the S1 generation of peach. Ciência Rural, v. 50, n. 10, e20190976, 2020. Título em português: Estimativas de parâmetros genéticos, variabilidade genética e seleção em geração S 1 de pessegueiros. Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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20. | | SANCHÉZ, C. F. B.; ALVES, R. S.; GARCIA, A. d. P.; TEODORO, P. E.; PEIXOTO, L. A.; SILVA, L. A.; BHERING, L. L.; RESENDE, M. D. V. de. Estimates of repeatability coefficients and the number of the optimum measure to select superior genotypes in Annona muricata L. Genetics and Molecular Research, v. 16, n. 3, gmr16039753, 2017. 8 p. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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Registros recuperados : 89 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Café. |
Data corrente: |
28/01/2021 |
Data da última atualização: |
02/07/2021 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
C - 0 |
Autoria: |
RESENDE, M. D. V. de; ALVES, R. S. |
Afiliação: |
MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPCa; RODRIGO SILVA ALVES, UFV. |
Título: |
Linear, generalized, hierarchical, bayesian and random regression mixed models in genetics/genomics in plant breeding. |
Ano de publicação: |
2020 |
Fonte/Imprenta: |
Functional Plant Breeding Journal, v. 2, n. 2, jul./dez., 2020. p. 1-31. |
DOI: |
http://dx.doi.org/10.35418/2526-4117/v2n2a1 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
This paper presents the state of the art of the statistical modelling as applied to plant breeding. Classes of inference, statistical models, estimation methods and model selection are emphasized in a practical way. Restricted Maximum Likelihood (REML), Hierarchical Maximum Likelihood (HIML) and Bayesian (BAYES) are highlighted. Distributions of data and effects, and dimension and structure of the models are considered for model selection and parameters estimation. Theory and practical examples referring to selection between models with different fixed effects factors are given using the Full Maximum Likelihood (FML). An analytical FML way of defining random or fixed effects is presented to avoid the subjective or conceptual usual definitions. Examples of the applications of the Hierarchical Maximum Likelihood/Hierarchical Generalized Best Linear Unbiased Prediction (HIML/HG-BLUP) procedure are also presented. Sample sizes for achieving high experimental quality and accuracy are indicated and simple interpretation of the estimates of key genetic parameters are given. Phenomics and genomics are approached. Maximum accuracy under the truest model is the key for achieving efficacy in plant breeding programs. |
Thesagro: |
Melhoramento Genético Vegetal; Método Estatístico. |
Thesaurus NAL: |
Plant breeding; Statistical models. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/220720/1/Linear-generalized-hierarchical.pdf
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Marc: |
LEADER 01912naa a2200193 a 4500 001 2129637 005 2021-07-02 008 2020 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttp://dx.doi.org/10.35418/2526-4117/v2n2a1$2DOI 100 1 $aRESENDE, M. D. V. de 245 $aLinear, generalized, hierarchical, bayesian and random regression mixed models in genetics/genomics in plant breeding.$h[electronic resource] 260 $c2020 520 $aThis paper presents the state of the art of the statistical modelling as applied to plant breeding. Classes of inference, statistical models, estimation methods and model selection are emphasized in a practical way. Restricted Maximum Likelihood (REML), Hierarchical Maximum Likelihood (HIML) and Bayesian (BAYES) are highlighted. Distributions of data and effects, and dimension and structure of the models are considered for model selection and parameters estimation. Theory and practical examples referring to selection between models with different fixed effects factors are given using the Full Maximum Likelihood (FML). An analytical FML way of defining random or fixed effects is presented to avoid the subjective or conceptual usual definitions. Examples of the applications of the Hierarchical Maximum Likelihood/Hierarchical Generalized Best Linear Unbiased Prediction (HIML/HG-BLUP) procedure are also presented. Sample sizes for achieving high experimental quality and accuracy are indicated and simple interpretation of the estimates of key genetic parameters are given. Phenomics and genomics are approached. Maximum accuracy under the truest model is the key for achieving efficacy in plant breeding programs. 650 $aPlant breeding 650 $aStatistical models 650 $aMelhoramento Genético Vegetal 650 $aMétodo Estatístico 700 1 $aALVES, R. S. 773 $tFunctional Plant Breeding Journal$gv. 2, n. 2, jul./dez., 2020. p. 1-31.
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Registro original: |
Embrapa Café (CNPCa) |
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