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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
Data corrente: |
21/03/2022 |
Data da última atualização: |
12/07/2022 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
DIAS, K. O. G.; SANTOS, J. P. R. dos; KRAUSE, M. D.; PIEPHO, H.-P.; GUIMARAES, L. J. M.; PASTINA, M. M.; GARCIA, A. A. F. |
Afiliação: |
KAIO O. G. DIAS, Universidade Federal de Viçosa; JHONATHAN P. R. DOS SANTOS, Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz; MATHEUS D. KRAUSE, Iowa State University; HANS-PETER PIEPHO, University of Hohenheim; LAURO JOSE MOREIRA GUIMARAES, CNPMS; MARIA MARTA PASTINA, CNPMS; ANTONIO A. F. GARCIA, Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz. |
Título: |
Leveraging probability concepts for cultivar recommendation in multi?environment trials. |
Ano de publicação: |
2022 |
Fonte/Imprenta: |
Theoretical and Applied Genetics, v. 135, n. 4, p. 1385-1399, 2022. |
DOI: |
https://doi.org/10.1007/s00122-022-04041-y |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Statistical models that capture the phenotypic plasticity of a genotype across environments are crucial in plant breeding programs to potentially identify parents, generate ofspring, and obtain highly productive genotypes for target environments. In this study, our aim is to leverage concepts of Bayesian models and probability methods of stability analysis to untangle genotype-by-environment interaction (GEI). The proposed method employs the posterior distribution obtained with the NoU-Turn sampler algorithm to get Hamiltonian Monte Carlo estimates of adaptation and stability probabilities. We applied the proposed models in two empirical tropical datasets. Our fndings provide a basis to enhance our ability to consider the uncertainty of cultivar recommendation for global or specifc adaptation. We further demonstrate that probability methods of stability analysis in a Bayesian framework are a powerful tool for unraveling GEI given a defned intensity of selection that results in a more informed decision-making process toward cultivar recommendation in multi-environment trials. |
Palavras-Chave: |
Modelo Bayesiano; Modelo misto; Previsão genômica; Regressão de parâmetro. |
Thesagro: |
Genótipo; Melhoramento Genético Vegetal; Variedade. |
Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
Marc: |
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Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agroindústria Tropical. |
Data corrente: |
02/02/2011 |
Data da última atualização: |
23/05/2018 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
B - 1 |
Autoria: |
SOUSA, P. H. M. de; RAMOS, A. M.; MAIA, G. A.; BRITO, E. S. de; GARRUTI, D. dos S.; FONSECA, A. V. V. da. |
Afiliação: |
Paulo Henrique Machado de Sousa, UFV; Afonso Mota Ramos, UFV; Geraldo Arraes Maia, UFC; EDY SOUSA DE BRITO, CNPAT; DEBORAH DOS SANTOS GARRUTI, CNPAT; Ana Valquíria Vasconcelos da Fonseca, UFC. |
Título: |
Adição de extratos de Ginkgo biloba e Panax ginseng em néctares mistos de frutas tropicais. |
Ano de publicação: |
2010 |
Fonte/Imprenta: |
Ciência e Tecnologia de Alimentos, Campinas, v. 30, n. 2, p. 463-470, 2010. |
Idioma: |
Português |
Palavras-Chave: |
Avaliação sensorial; Frutas tropicais. |
Thesaurus NAL: |
Ginkgo biloba; Panax ginseng. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/34375/1/PC10003.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agroindústria Tropical (CNPAT) |
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