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Registros recuperados : 23 | |
1. | | MOLLINARI, M.; MARGARIDO, G. R. A.; GARCIA, A. A. F. Comparação dos algoritmos delineação rápida em cadeia e seriação, para a construção de mapas genéticos. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 43, n. 4, p. 505-512, abr. 2008 Título em inglês: Comparison of algorithms rapid chain delineation and seriation, for the construction of genetic linkage maps. Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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4. | | SOUZA, A. P. de; OLIVEIRA, F. A.; VIGNA, B. B. Z.; MARGARIDO, G. R. A.; HOHENLOHE, P. A. Genome-wide polymorphisms in polyploids Paspalum species from Plicatula group. In: INTERNATIONAL FORAGE TURF BREEDING CONFERENCE, 2019, Lake Buena Vista, Florida. Proceedings... Lake Buena Vista, Florida: University of Florida, 2019. p.15 Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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5. | | OLIVEIRA, J. C. de; FORMIGHIERI, E. F.; GARCIA, A. L. B.; MARGARIDO, G. R. A.; CAMPOS, T. de. Caracterização funcional do transcriptoma de amendoim forrageiro. In: SEMINÁRIO DA EMBRAPA ACRE DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E PÓS-GRADUAÇÃO, 5., 2022, Rio Branco, AC. O papel da tecnologia agrícola na segurança alimentar: anais. Rio Branco, AC: Embrapa Acre, 2023. p. 129-133. Pôster. (Embrapa Acre. Eventos técnicos & científicos, 5). Editores técnicos: Rodrigo Souza Santos; Fabiano Marçal Estanislau. Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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7. | | COUTINHO, L. L.; MOROSINI, N. S.; CESAR, A. S. M.; POLETI, M. D.; REGITANO, L. C. de A.; MARGARIDO, G. R. A. Identification and characterization of euchromatic regions associated with gene expression and intramuscular fat in Nelore cattle. Journal of Animal Science, v. 96, suppl. S3, p. 233-234, 2019. Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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9. | | ROSÁRIO, M. F.; MARGARIDO, G. R. A.; BOSCHIERO, C.; NONES, K.; MOURA, A. S. A. M. T.; LEDUR, M. C.; COUTINHO, L. L.; GARCIA, A. A. F. Mapa consenso brasileiro do cromossomo 1 oriundo de cruzamentos recíprocos entre linhagens de corte e postura. In: CONFERÊNCIA FACTA DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA AVÍCOLAS, 27., 2009, Porto Alegre. Anais [dos] trabalhos de pesquisa José Maria Lamas de Silva. [Campinas]: FACTA, 2009. Projeto/Plano de Ação: 01.02.10.210-10. Publicado em CD-ROM (CD00156). Biblioteca(s): Embrapa Suínos e Aves. |
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10. | | ROSÁRIO, M. F.; MARGARIDO, G. R. A.; LEDUR, M. C.; MOURA, A. S. A. M. T.; GARCIA, A. A. F.; COUTINHO, L. L. Mapa consenso brasileiro do cromossomo 4 da galinha associado a intervalos de confiança de distâncias e ordens de locos microssatélites In: CONGRESSO BRASILEIRO DE GENÉTICA, 55, 2009, Águas de Lindóia. Anais... Águas de Lindóia:SBG, 2009. p. 153. Projeto/Plano de Ação: 01.06.106.03-05 Biblioteca(s): Embrapa Suínos e Aves. |
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12. | | ROSÁRIO, M. F.; MARGARIDO, G. R. A.; BOSCHIERO, C.; MOURA, A. S. A. M. T.; LEDUR, M. C.; COUTINHO, L. L.; GARCIA, A. A. F. Precision of distances and ordering of microsatellite markers in consensus linkage maps of chromosomes 1,3 and 4 from two reciprocal chicken populations using bootstrap sampling. Genetics and Molecular Research, v. 9, n. 3, p. 1357-1376, 2010. Disponível em: . Acesso em: 18 fev 2011. Projeto/Plano de Ação: 02.09.70.600-01. Biblioteca(s): Embrapa Suínos e Aves. |
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13. | | ROSÁRIO, M. F.; MARGARIDO, G. R. A.; BOSCHIERO, C.; MOURA, A. S. A. M. T.; LEDUR, M. C.; GARCIA, A. A. F.; COUTINHO, L. L. Precision of distances and orders of microsatellite markers in a genetic linkege map of chromosome 1 using bootstrap resampling. In: WORLD CONGRESS ON GENETICS APPLIED TO LIVESTOCK PRODUCTION, 9. 2010, Leipzig. Abstracts. Leipzig: Gesellschaft fur Tierzuchtwissenschaften, 2010. p.316 Projeto: 01.06.01.006 Biblioteca(s): Embrapa Suínos e Aves. |
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14. | | OLIVEIRA, A. A. de; GUIMARAES, L. J. M.; GUIMARÃES, C. T.; GUIMARAES, P. E. de O.; PINTO, M. de O.; PASTINA, M. M.; MARGARIDO, G. R. A. Single nucleotide polymorphism calling and imputation strategies for cost-effective genotyping in a tropical maize breeding program. Crop Science, v. 60, n. 6, p. 3066-3082, 2020. Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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15. | | KRAUSE, M. D.; DIAS, K. O. das G.; SANTOS, J. P. R. dos; OLIVEIRA, A. A. de; GUIMARAES, L. J. M.; PASTINA, M. M.; MARGARIDO, G. R. A.; GARCIA, A. A. F. Boosting predictive ability of tropical maize hybrids via genotype-by-environment interaction under multivariate GBLUP models. Crop Science, v. 60, n. 6, p. 3049-3065, 2020. Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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16. | | OLIVEIRA, A. A. de; PASTINA, M. M.; SOUZA, V. F. de; PARRELLA, R. A. da C.; NODA, R. W.; SIMEONE, M. L. F.; SCHAFFERT, R. E.; MAGALHAES, J. V. de; DAMASCENO, C. M. B.; MARGARIDO, G. R. A. Genomic prediction applied to high-biomass sorghum for bioenergy production. Molecular Breeding, v. 38, n. 49, p. 1-16, 2018. Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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17. | | OLIVEIRA, A. A. de; RESENDE JÚNIOR, M. F. R.; FERRÃO, L. F. V.; AMADEU, R. R.; GUIMARAES, L. J. M.; GUIMARÃES, C. T.; PASTINA, M. M.; MARGARIDO, G. R. A. Genomic prediction applied to multiple traits and environments in second season maize hybrids. Heredity, v. 125, n. 1/2, p. 60-72, 2020. Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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18. | | OLIVEIRA, A. A.; PASTINA, M. M.; SOUZA, V. F.; PARRELLA, R. A. C.; NODA, R. W.; MAGALHAES, J. V.; SCHAFFERT, R. E.; DAMASCENO, C. M. B.; MARGARIDO, G. R. A. Genomic selection methods applied to high biomass sorghum for the production of second generation ethanol. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE GENÉTICA, 61., 2015, Águas de Lindóia. Resumos... Ribeirão Preto: Sociedade Brasileira de Genética, 2015. p. 10. Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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19. | | OLIVEIRA, E. J. de; GARCIA, A. A. F.; MUNHOZ, C. de F.; MARGARIDO, G. R. A.; CONSOLI, L.; MATTA, F. de P.; MORAES, M. C. de; ZUCCHI, M. I.; FUNGARO, M. H. P.; VIEIRA, M. L. C. Integração de mapas genético-moleculares de maracujá-amarelo. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 4., 2007, São Lourenço. São Lourenço:[s.n.], 2007. Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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20. | | OLIVEIRA, E. J.; VIEIRA, M. L. C.; GARCIA, A. A. F.; MUNHOZ, C. F.; MARGARIDO, G. R. A.; CONSOLI, L.; MATTA, F. P.; MORAES, M. C.; ZUCCHI, M. I.; FUNGARO, M. H. P. An integrated molecular map yellow passion fruit based on simultaneous maximum-likelihood estimation of linkage and linkage phases. Journal of the American Society Horticultural Science, Mount Vernon, v. 133, n. 1, p. 35-41, jan. 2008. il. Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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Registros recuperados : 23 | |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Milho e Sorgo. Para informações adicionais entre em contato com cnpms.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
Data corrente: |
09/09/2014 |
Data da última atualização: |
23/05/2017 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 1 |
Autoria: |
GAZAFFI, R.; MARGARIDO, G. R. A.; PASTINA, M. M.; MOLLINARI, M.; GARCIA, A. A. F. |
Afiliação: |
MARIA MARTA PASTINA, CNPMS. |
Título: |
A model for quantitative trait loci mapping. |
Ano de publicação: |
2014 |
Fonte/Imprenta: |
Tree Genetics & Genomes, v. 10, p. 791-801, 2014. |
DOI: |
10.1007/s11295-013-0664-2 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Quantitative trait loci (QTL) mapping is an important approach for the study of the genetic architecture of quantitative traits. For perennial species, inbred lines cannot be obtained due to inbreed depression and a long juvenile period. Instead, linkage mapping can be performed by using a full-sib progeny. This creates a complex scenario because both markers and QTL alleles can have different segregation patterns as well as different linkage phases between them. We present a two-step method for QTL mapping using full-sib progeny based on composite interval mapping (i.e., interval mapping with cofactors), considering an integrated genetic map with markers with different segregation patterns and conditional probabilities obtained by a multipoint approach. The model is based on three orthogonal contrasts to estimate the additive effect (one in each parent) and dominance effect. These estimatives are obtained using the EM algorithm. In the first step, the genome is scanned to detect QTL. After, segregation pattern and linkage phases between QTL and markers are estimated. A simulated example is presented to validate the methodology. In general, the new model is more effective than existing approaches, because it can reveal QTL present in a full-sib progeny that segregates in any pattern present and can also identify dominance effects. Also, the inclusion of cofactors provided more statistical power for QTL mapping. |
Palavras-Chave: |
Arquitetura genética. |
Thesagro: |
Genética; Progênie. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 02039naa a2200217 a 4500 001 1994580 005 2017-05-23 008 2014 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $a10.1007/s11295-013-0664-2$2DOI 100 1 $aGAZAFFI, R. 245 $aA model for quantitative trait loci mapping.$h[electronic resource] 260 $c2014 520 $aQuantitative trait loci (QTL) mapping is an important approach for the study of the genetic architecture of quantitative traits. For perennial species, inbred lines cannot be obtained due to inbreed depression and a long juvenile period. Instead, linkage mapping can be performed by using a full-sib progeny. This creates a complex scenario because both markers and QTL alleles can have different segregation patterns as well as different linkage phases between them. We present a two-step method for QTL mapping using full-sib progeny based on composite interval mapping (i.e., interval mapping with cofactors), considering an integrated genetic map with markers with different segregation patterns and conditional probabilities obtained by a multipoint approach. The model is based on three orthogonal contrasts to estimate the additive effect (one in each parent) and dominance effect. These estimatives are obtained using the EM algorithm. In the first step, the genome is scanned to detect QTL. After, segregation pattern and linkage phases between QTL and markers are estimated. A simulated example is presented to validate the methodology. In general, the new model is more effective than existing approaches, because it can reveal QTL present in a full-sib progeny that segregates in any pattern present and can also identify dominance effects. Also, the inclusion of cofactors provided more statistical power for QTL mapping. 650 $aGenética 650 $aProgênie 653 $aArquitetura genética 700 1 $aMARGARIDO, G. R. A. 700 1 $aPASTINA, M. M. 700 1 $aMOLLINARI, M. 700 1 $aGARCIA, A. A. F. 773 $tTree Genetics & Genomes$gv. 10, p. 791-801, 2014.
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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