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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agropecuária Oeste; Embrapa Soja. |
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Data corrente: |
26/05/2009 |
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Data da última atualização: |
14/03/2016 |
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Tipo da produção científica: |
Documentos |
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Autoria: |
REUNIÃO DE PESQUISA DE SOJA DA REGIÃO CENTRAL DO BRASIL, 30., 2008, Rio Verde, GO. |
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Título: |
Ata... |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
Londrina: Embrapa Soja, 2009. |
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Páginas: |
350 p. |
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Série: |
(Embrapa Soja. Documentos, 310). |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Editado por Odilon Ferreira Saraiva, Regina Maria Villas Bôas de Campos Leite, Cesar de Castro. |
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Conteúdo: |
Sessão Plenária de Abertura; Relatos por estado sobre o comportamento da cultura de soja na Safra 2007/2008: Paraná, São Paulo, Minas Gerais, Goiás, Distrito Federal, Mato Grosso, Mato Grosso do Sul, Bahia, Maranhão e Piauí, Pará, Roraima, Rondônia, Tocantins. Palestras e Resumo: Os desafios da agricultura mundial no século XXI: o mundo poderá vencê-los? O papel da soja e do milho. A semente de soja como tecnologia e base para altas produtividades - série sementes.Problemática das populações de insetos em desequilíbrio e a retomada do Manejo Integrado de Pragas (MIP). Tecnologia de aplicação de produtos fitossanitários na cultura da soja com ênfase para inseticidas e fungicidas na fase reprodutiva. Interações fisiológicas entre glifosato e complexos metálicos. Análise de custos de produção de soja nos estados do Paraná e de Santa Catarina para a safra 2007/08. Comissões Técnicas: Difusão de Tecnologia e Economia Rural, Plantas Daninhas, Ecologia, Fisiologia e Práticas Culturais, Entomologia, Fitopatologia, Genética e Melhoramento, Tecnologia de Sementes. Nutrição Vegetal, Fertilidade e Biologia do Solo. Sessão Plenária Final. Regimento Interno da Reunião de Pesquisa de Soja da Região Central do Brasil. Participantes. Anexos. |
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Thesagro: |
Pesquisa; Pesquisa agrícola; Soja. |
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Thesaurus Nal: |
Agricultural research; Soybeans. |
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Categoria do assunto: |
--
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/CNPSO-2009-09/29197/1/doc310.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Soja (CNPSO) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Florestas. Para informações adicionais entre em contato com cnpf.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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Data corrente: |
24/10/2012 |
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Data da última atualização: |
16/02/2018 |
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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: |
RESENDE, M. D. V. de; RESENDE JUNIOR, M. F. R.; SANSALONI, C. P.; PETROLI, C. D.; MISSIAGGIA, A. A.; AGUIAR, A. M.; ABAD, J. M.; TAKAHASHI, E. K.; ROSADO, A. M.; FARIA, D. A.; PAPPAS JUNIOR, G. J.; KILIAN, A.; GRATTAPAGLIA, D. |
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Afiliação: |
MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; MÁRCIO F. R. RESENDE, UFV; CAROLINA P. SANSALONI, UnB; CESAR D. PETROLI, UnB; Alexandre A. Missiaggia, 5 FIBRIA Celulose; Aurelio M. Aguiar, FIBRIA Celulose; JUPITER M. ABAD, FIBRIA CELULOSE S. A.; ELIZABETE K. TAKAHASHI, CENIBRA CELULOSE NIPO BRASILEIRA S. A.; ANTONIO M. ROSADO, CENIBRA CELULOSE NIPO BRASILEIRA S. A.; DANIELLE A. FARIA, CENARGEN; GEORGIOS JOANNIS PAPPAS JUNIOR, CENARGEN; ANDRZEJ KILIAN, DIVERSITY ARRAYS TECHNOLOGY; DARIO GRATTAPAGLIA, CENARGEN. |
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Título: |
Genomic selection for growth and wood quality in Eucalyptus: capturing the missing heritability and accelerating breeding for complex traits in forest trees. |
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Ano de publicação: |
2012 |
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Fonte/Imprenta: |
New Phytologist, v. 194, p. 116-128, 2012. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Genomic selection (GS) is expected to cause a paradigm shift in tree breeding by improving its speed and efficiency. By fitting all the genome-wide markers concurrently, GS can capture most of the ?missing heritability? of complex traits that quantitative trait locus (QTL) and association mapping classically fail to explain. Experimental support of GS is now required. The effectiveness of GS was assessed in two unrelated Eucalyptus breeding populations with contrasting effective population sizes (Ne = 11 and 51) genotyped with > 3000 DArT markers. Prediction models were developed for tree circumference and height growth, wood specific gravity and pulp yield using random regression best linear unbiased predictor (BLUP). Accuracies of GS varied between 0.55 and 0.88, matching the accuracies achieved by conventional phenotypic selection. Substantial proportions (74?97%) of trait heritability were captured by fitting all genome-wide markers simultaneously. Genomic regions explaining trait variation largely coincided between populations, although GS models predicted poorly across populations, likely as a result of variable patterns of linkage disequilibrium, inconsistent allelic effects and genotype environment interaction. GS brings a new perspective to the understanding of quantitative trait variation in forest trees and provides a revolutionary tool for applied tree improvement. Nevertheless population- specific predictive models will likely drive the initial applications of GS in forest tree breeding. MenosGenomic selection (GS) is expected to cause a paradigm shift in tree breeding by improving its speed and efficiency. By fitting all the genome-wide markers concurrently, GS can capture most of the ?missing heritability? of complex traits that quantitative trait locus (QTL) and association mapping classically fail to explain. Experimental support of GS is now required. The effectiveness of GS was assessed in two unrelated Eucalyptus breeding populations with contrasting effective population sizes (Ne = 11 and 51) genotyped with > 3000 DArT markers. Prediction models were developed for tree circumference and height growth, wood specific gravity and pulp yield using random regression best linear unbiased predictor (BLUP). Accuracies of GS varied between 0.55 and 0.88, matching the accuracies achieved by conventional phenotypic selection. Substantial proportions (74?97%) of trait heritability were captured by fitting all genome-wide markers simultaneously. Genomic regions explaining trait variation largely coincided between populations, although GS models predicted poorly across populations, likely as a result of variable patterns of linkage disequilibrium, inconsistent allelic effects and genotype environment interaction. GS brings a new perspective to the understanding of quantitative trait variation in forest trees and provides a revolutionary tool for applied tree improvement. Nevertheless population- specific predictive models will likely drive the initial applications of G... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Qualidade da madeira. |
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Thesagro: |
Eucalipto; Seleção Genética. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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520 $aGenomic selection (GS) is expected to cause a paradigm shift in tree breeding by improving its speed and efficiency. By fitting all the genome-wide markers concurrently, GS can capture most of the ?missing heritability? of complex traits that quantitative trait locus (QTL) and association mapping classically fail to explain. Experimental support of GS is now required. The effectiveness of GS was assessed in two unrelated Eucalyptus breeding populations with contrasting effective population sizes (Ne = 11 and 51) genotyped with > 3000 DArT markers. Prediction models were developed for tree circumference and height growth, wood specific gravity and pulp yield using random regression best linear unbiased predictor (BLUP). Accuracies of GS varied between 0.55 and 0.88, matching the accuracies achieved by conventional phenotypic selection. Substantial proportions (74?97%) of trait heritability were captured by fitting all genome-wide markers simultaneously. Genomic regions explaining trait variation largely coincided between populations, although GS models predicted poorly across populations, likely as a result of variable patterns of linkage disequilibrium, inconsistent allelic effects and genotype environment interaction. GS brings a new perspective to the understanding of quantitative trait variation in forest trees and provides a revolutionary tool for applied tree improvement. Nevertheless population- specific predictive models will likely drive the initial applications of GS in forest tree breeding.
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700 1 $aROSADO, A. M.
700 1 $aFARIA, D. A.
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700 1 $aKILIAN, A.
700 1 $aGRATTAPAGLIA, D.
773 $tNew Phytologist$gv. 194, p. 116-128, 2012.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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