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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Rondônia; Embrapa Roraima; Embrapa Semiárido; Embrapa Tabuleiros Costeiros; Embrapa Unidades Centrais. |
Data corrente: |
16/02/1993 |
Data da última atualização: |
15/06/2022 |
Autoria: |
LOURENCO JUNIOR, J. de B.; CARVALHO, L. O. D. de M.; COSTA, N. A. da. |
Afiliação: |
JOSE DE BRITO LOURENCO JUNIOR, CPATU; LUIZ OCTAVIO DANIN DE M CARVALHO, CPATU; NORTON AMADOR DA COSTA, CPATU. |
Título: |
Bubalinos: produção de carne. |
Ano de publicação: |
1988 |
Fonte/Imprenta: |
Belém, PA: EMBRAPA-CPATU, 1988. |
Páginas: |
2 p. |
Série: |
(EMBRAPA-CPATU. Recomendações básicas, 6). |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Recomendações básicas direcionadas para a recria e engorda de animais machos provinientes dos sistemas de produção de leite e carne. Produção de carne em pastagem cultivada de quicuio-da-Amazônia na terra firme e pastagem nativa de terra inundável. |
Palavras-Chave: |
Babalino; Belem; Brasil; Bubalino; Bubalinos; Buffalo; Canarana-erecta-lisa; Para; Pasture; Production; Quicuio da amazonia; Ruminant. |
Thesagro: |
Brachiaria Humidicola; Bubalus Bubalis; Búfalo; Carne; Echinochloa Pyramidalis; Pastagem; Produção. |
Thesaurus Nal: |
Amazonia; beef; meat. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/34616/1/RecBas-06.pdf
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Marc: |
LEADER 01280nam a2200421 a 4500 001 1383802 005 2022-06-15 008 1988 bl uuuu u0uu1 u #d 100 1 $aLOURENCO JUNIOR, J. de B. 245 $aBubalinos$bprodução de carne. 260 $aBelém, PA: EMBRAPA-CPATU$c1988 300 $a2 p. 490 $a(EMBRAPA-CPATU. Recomendações básicas, 6). 520 $aRecomendações básicas direcionadas para a recria e engorda de animais machos provinientes dos sistemas de produção de leite e carne. Produção de carne em pastagem cultivada de quicuio-da-Amazônia na terra firme e pastagem nativa de terra inundável. 650 $aAmazonia 650 $abeef 650 $ameat 650 $aBrachiaria Humidicola 650 $aBubalus Bubalis 650 $aBúfalo 650 $aCarne 650 $aEchinochloa Pyramidalis 650 $aPastagem 650 $aProdução 653 $aBabalino 653 $aBelem 653 $aBrasil 653 $aBubalino 653 $aBubalinos 653 $aBuffalo 653 $aCanarana-erecta-lisa 653 $aPara 653 $aPasture 653 $aProduction 653 $aQuicuio da amazonia 653 $aRuminant 700 1 $aCARVALHO, L. O. D. de M. 700 1 $aCOSTA, N. A. da
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Oriental (CPATU) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Acre. |
Data corrente: |
04/12/2014 |
Data da última atualização: |
24/08/2023 |
Tipo da produção científica: |
Orientação de Tese de Pós-Graduação |
Autoria: |
SANTOS, C. F. dos. |
Afiliação: |
Cléia Florentino dos Santos, Universidade Federal do Acre (Ufac). |
Título: |
Uso de diferentes metodologias estatísticas no melhoramento do amendoim forrageiro. |
Ano de publicação: |
2014 |
Fonte/Imprenta: |
2014. |
Páginas: |
83 f. |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Dissertação (Mestrado em Agronomia: Produção Vegetal) - Programa de Pós-graduação em Agronomia, Universidade Federal do Acre, Rio Branco. Orientador: Giselle Mariano Lessa de Assis. |
Conteúdo: |
Este trabalho teve como objetivo verificar o efeito do uso de diferentes metodologias estatísticas de análise de dados na estimação de parâmetros genéticos e na seleção de amendoim forrageiro, utilizando dados simulados. A simulação dos valores fenotípicos baseou-se em dados experimentais de produção de matéria seca (kg/ha) de amendoim forrageiro, obtidos a partir de avaliações agronômicas realizadas na Embrapa Acre. Utilizou-se o sistema computacional SAS para simulação de dados. Foram simuladas oito populações considerando-se quatro tamanhos distintos (4, 10, 30 e 100 genótipos), com dois níveis de desbalanceamento (0 e 20%). Foi considerada a realização de oito cortes, em delineamento de blocos ao acaso com seis repetições. Utilizou-se para análise dos dados: a metodologia de modelos mistos, em que os componentes de variância foram estimados pelo método da máxima verossimilhança restrita (REML) e os valore genotípicos foram preditos pelo método do melhor preditor linear não viesado (BLUP); e a metodologia de quadrados mínimos, por meio da análise de variância (ANOVA) em esquema de parcelas subdivididas. Para verificação da homogeneidade da estrutura da matriz de covariância residual entre cortes realizou-se teste de esfericidade de Mauchly. Foi calculada a correlação de Spearman e o Quadrado Médio do Erro para avaliar o ranqueamento e a acurária da predição dos valores genéticos obtidos pela metodologia de modelos mistos. Os testes de esfericidade foram significativos a 5% de probabilidade pelo teste Quiquadrado para todas as populações. As estimativas dos parâmetros genéticos obtidas pelas metodologias REML/BLUP conduziu a maiores ganhos de seleção quando comparada à metodologia de quadrados mínimos, exceto para populações com quatro genótipos.Para populações maiores foram necessários um menor número de cortes para predizer o valor genotípico dos indivíduos pelo método REML/BLUP com maior acurácia. Observou-se que o nível de desbalanceamento de 20% não interferiu na classificação dos genótipos superiores para as condições simuladas neste trabalho. MenosEste trabalho teve como objetivo verificar o efeito do uso de diferentes metodologias estatísticas de análise de dados na estimação de parâmetros genéticos e na seleção de amendoim forrageiro, utilizando dados simulados. A simulação dos valores fenotípicos baseou-se em dados experimentais de produção de matéria seca (kg/ha) de amendoim forrageiro, obtidos a partir de avaliações agronômicas realizadas na Embrapa Acre. Utilizou-se o sistema computacional SAS para simulação de dados. Foram simuladas oito populações considerando-se quatro tamanhos distintos (4, 10, 30 e 100 genótipos), com dois níveis de desbalanceamento (0 e 20%). Foi considerada a realização de oito cortes, em delineamento de blocos ao acaso com seis repetições. Utilizou-se para análise dos dados: a metodologia de modelos mistos, em que os componentes de variância foram estimados pelo método da máxima verossimilhança restrita (REML) e os valore genotípicos foram preditos pelo método do melhor preditor linear não viesado (BLUP); e a metodologia de quadrados mínimos, por meio da análise de variância (ANOVA) em esquema de parcelas subdivididas. Para verificação da homogeneidade da estrutura da matriz de covariância residual entre cortes realizou-se teste de esfericidade de Mauchly. Foi calculada a correlação de Spearman e o Quadrado Médio do Erro para avaliar o ranqueamento e a acurária da predição dos valores genéticos obtidos pela metodologia de modelos mistos. Os testes de esfericidade foram significativos a 5... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Amendoim forrageiro; Cacahuetes forrajeros; Forage peanut; Metodologia REML/BLUP; Sistema computacional SAS; Variación genética. |
Thesagro: |
Análise Estatística; Dados Estatísticos; Leguminosa Forrageira; Modelo de Simulação; Parâmetro Genético. |
Thesaurus NAL: |
Arachis pintoi; Genetic variation; Simulation models; Statistical analysis. |
Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/179928/1/25340.pdf
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Marc: |
LEADER 03257nam a2200313 a 4500 001 2001653 005 2023-08-24 008 2014 bl uuuu m 00u1 u #d 100 1 $aSANTOS, C. F. dos 245 $aUso de diferentes metodologias estatísticas no melhoramento do amendoim forrageiro.$h[electronic resource] 260 $a2014.$c2014 300 $a83 f. 500 $aDissertação (Mestrado em Agronomia: Produção Vegetal) - Programa de Pós-graduação em Agronomia, Universidade Federal do Acre, Rio Branco. Orientador: Giselle Mariano Lessa de Assis. 520 $aEste trabalho teve como objetivo verificar o efeito do uso de diferentes metodologias estatísticas de análise de dados na estimação de parâmetros genéticos e na seleção de amendoim forrageiro, utilizando dados simulados. A simulação dos valores fenotípicos baseou-se em dados experimentais de produção de matéria seca (kg/ha) de amendoim forrageiro, obtidos a partir de avaliações agronômicas realizadas na Embrapa Acre. Utilizou-se o sistema computacional SAS para simulação de dados. Foram simuladas oito populações considerando-se quatro tamanhos distintos (4, 10, 30 e 100 genótipos), com dois níveis de desbalanceamento (0 e 20%). Foi considerada a realização de oito cortes, em delineamento de blocos ao acaso com seis repetições. Utilizou-se para análise dos dados: a metodologia de modelos mistos, em que os componentes de variância foram estimados pelo método da máxima verossimilhança restrita (REML) e os valore genotípicos foram preditos pelo método do melhor preditor linear não viesado (BLUP); e a metodologia de quadrados mínimos, por meio da análise de variância (ANOVA) em esquema de parcelas subdivididas. Para verificação da homogeneidade da estrutura da matriz de covariância residual entre cortes realizou-se teste de esfericidade de Mauchly. Foi calculada a correlação de Spearman e o Quadrado Médio do Erro para avaliar o ranqueamento e a acurária da predição dos valores genéticos obtidos pela metodologia de modelos mistos. Os testes de esfericidade foram significativos a 5% de probabilidade pelo teste Quiquadrado para todas as populações. As estimativas dos parâmetros genéticos obtidas pelas metodologias REML/BLUP conduziu a maiores ganhos de seleção quando comparada à metodologia de quadrados mínimos, exceto para populações com quatro genótipos.Para populações maiores foram necessários um menor número de cortes para predizer o valor genotípico dos indivíduos pelo método REML/BLUP com maior acurácia. Observou-se que o nível de desbalanceamento de 20% não interferiu na classificação dos genótipos superiores para as condições simuladas neste trabalho. 650 $aArachis pintoi 650 $aGenetic variation 650 $aSimulation models 650 $aStatistical analysis 650 $aAnálise Estatística 650 $aDados Estatísticos 650 $aLeguminosa Forrageira 650 $aModelo de Simulação 650 $aParâmetro Genético 653 $aAmendoim forrageiro 653 $aCacahuetes forrajeros 653 $aForage peanut 653 $aMetodologia REML/BLUP 653 $aSistema computacional SAS 653 $aVariación genética
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