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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
29/09/2009 |
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Data da última atualização: |
30/03/2023 |
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Autoria: |
CARDOSO, J. C. |
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Afiliação: |
JEAN CARLOS CARDOSO, Van Vliet Gérberas e Antúrios/Laboratório de Biotecnologia Vegetal. |
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Título: |
Esterilização química de meio de cultura no cultivo in vitro de antúrio. |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 44, n. 7, p. 785-788, jul. 2009 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Notas Científicas.
Título em inglês: Chemical sterilization of culture medium for anthurium in vitro culture. |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi avaliar o uso do dióxido de cloro ou do ácido peracético na esterilização química de meio de cultura e no desenvolvimento de mudas de antúrio (Anthurium andraeanum) cultivadas in vitro. Os tratamentos consistiram de dióxido de cloro e ácido peracético a 0,005 e 0,010%. Foi utilizado como controle o meio autoclavado. As mudas de antúrio foram cultivadas em meio de alongamento e enraizamento MS, com a concentração de nutrientes reduzida pela metade. O ácido peracético, nas concentrações utilizadas, não foi efetivo na esterilização do meio de cultura; o dióxido de cloro, porém, teve eficiência de 100%, sem causar fitotoxicidade às mudas. |
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Palavras-Chave: |
Ácido peracético; Cultivo in vitro de antúrio; Dióxido de cloro; Esterilização química de meio de cultura. |
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Thesagro: |
Anthurium Andraeanum; Esterilização; Micropropagação. |
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Thesaurus Nal: |
Chlorine dioxide; Peracetic acid. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/106059/1/Esterilizacao.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Café. |
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Data corrente: |
19/01/2022 |
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Data da última atualização: |
19/01/2022 |
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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: |
COSTA, J. A. da; AZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F.; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, A. C. C. |
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Afiliação: |
JAQUICELE APARECIDA DA COSTA, UFV; CAMILA FERREIRA AZEVEDO, UFV; MOYSÉS NASCIMENTO, UFV; FABYANO FONSECA E SILVA, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPCa; ANA CAROLINA CAMPANA NASCIMENTO, UFV. |
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Título: |
Determination of optimal number of independent components in yield traits in rice. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
Scientia Agricola, v. 79, n. 6, p. 1-8, 2022. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1590/1678-992X-2020-0397 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
The principal component regression (PCR) and the independent component regression (ICR) are dimensionality reduction methods and extremely important in genomic prediction. These methods require the choice of the number of components to be inserted into the model. For PCR, there are formal criteria; however, for ICR, the adopted criterion chooses the number of independent components (ICs) associated to greater accuracy and requires high computational time. In this study, seven criteria based on the number of principal components (PCs) and methods of variable selection to guide this choice in ICR are proposed and evaluated in simulated and real data. For both datasets, the most efficient criterion and that drastically reduced computational time determined that the number of ICs should be equal to the number of PCs to reach a higher accuracy value. In addition, the criteria did not recover the simulated heritability and generated biased genomic values. |
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Thesagro: |
Arroz; Melhoramento Genético Vegetal; Produtividade. |
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Thesaurus NAL: |
Genomics; Plant breeding; Rice; Yields. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/230385/1/determination-of-optimal-number.pdf
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Marc: |
LEADER 01768naa a2200277 a 4500
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100 1 $aCOSTA, J. A. da
245 $aDetermination of optimal number of independent components in yield traits in rice.$h[electronic resource]
260 $c2022
520 $aThe principal component regression (PCR) and the independent component regression (ICR) are dimensionality reduction methods and extremely important in genomic prediction. These methods require the choice of the number of components to be inserted into the model. For PCR, there are formal criteria; however, for ICR, the adopted criterion chooses the number of independent components (ICs) associated to greater accuracy and requires high computational time. In this study, seven criteria based on the number of principal components (PCs) and methods of variable selection to guide this choice in ICR are proposed and evaluated in simulated and real data. For both datasets, the most efficient criterion and that drastically reduced computational time determined that the number of ICs should be equal to the number of PCs to reach a higher accuracy value. In addition, the criteria did not recover the simulated heritability and generated biased genomic values.
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700 1 $aNASCIMENTO, A. C. C.
773 $tScientia Agricola$gv. 79, n. 6, p. 1-8, 2022.
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Registro original: |
Embrapa Café (CNPCa) |
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