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| Registros recuperados : 34 | |
| 8. |  | KUNDE, R. J.; STÖCKER, C. M.; BAMBERG, A. L.; PILLON, C. N.; LIMA, A. C. R. DE. Carbono orgânico em sistemas de integração lavoura-pecuária. In: VIEIRA, E. M.; BENETTI, F.; DICK, E. P.; PIGATIN, L. B. F. (Ed.). Substâncias húmicas e matéria orgânica natural. São Carlos: RiMa, 2017.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 11. | | AMARAL, T. A.; BRAGA, R. N. F. G. P.; LIMA, A. C. R. de; ANDRADE, C. de L. T. de. A modeling approach to establish strategies for maize silage production in the micro-region of Pelotas, Brazil. Revista Brasileira de Milho e Sorgo, Sete Lagoas, v. 16, n. 3, p. 536-555, 2017.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 12. | | SCHIAVON, G. de A.; SCHIEDECK, G.; LIMA, A. C. R. de; SCHWENGBER, J. E.; JAHNKE, D. S. Ecology of soil macrofauna of estação experimental Cascata, Embrapa Clima Temperado, Pelotas, RS, Brasil. In: INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON EARTHWORM ECOLOGY, 9., 2010, Xalapa. Abstracts. Xalapa: Instituto de Ecologia, 2010. p. 202.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 13. | | SCHIAVON, G. de A.; SCHIEDECK, G.; LIMA, A. C. R. de; SCHWENGBER, J. E.; JAHNKE, D. S. Earthworms ecology in the soil of estação experimental Cascata, Embrapa Clima Temperado, Pelotas, RS, Brasil. In: INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON EARTHWORM ECOLOGY, 9., 2010, Xalapa. Abstracts. Xalapa: Instituto de Ecologia, 2010. p. 201.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 14. | | STÖCKER, C. M.; MONTEIRO, A. B.; BAMBERG, A. L.; CARDOSO, J. H.; LIMA, A. C. R. de. Diagnóstico das condições químicas do solo sob sistemas agroflorestais. In: CONGRESSO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 26.; ENCONTRO DE PÓS-GRADUAÇÃO UFPEL, 19.; SEMANA INTEGRADA DE ENSINO, PESQUISA E EXTENSÃO, 3., 2017, Pelotas. Anais... Pelotas: UFPel, 2017.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 15. | | FERREIRA, T.; JAMES, S. W.; BARTZ, M. L. C.; LIMA, A. C. R. de; DUDAS, R.; BROWN, G. G. Distribution and diversity of earthworms in different land use systems in Rio Grande do Sul, Brazil. Zootaxa, v. 5255, n. 1, p. 399-416, 2023.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 16. | | AMARAL, T. A.; LIMA, A. C. R. de; ANDRADE, C. de L. T. de; SILVA, S. D. dos A. e. Parametrização e avaliação do modelo CSM-Ceres-Maize para cultivares de milho recomendadas para a microrregião de Pelotas, RS. Revista Brasileira de Milho e Sorgo, Sete Lagoas, v. 14, n. 3, p. 371-391, 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 18. | | STÖCKER, C. M.; MONTEIRO, A. B.; BAMBERG, A. L.; CARDOSO, J. H.; MARTINAZZO, R.; LIMA, A. C. R. de. Estoques de carbono de um Argissolo sob sistema agroflorestal. Cadernos de Agroecologia, v. 13, n. 1, 2018. ANAIS CONGRESSO LATINO-AMERICANO DE AGROECOLOGIA, 6.; CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROECOLOGIA, 10.; SEMINÁRIO DE AGROECOLOGIA DO DISTRITO FEDERAL E ENTORNO, 5., 2017, Brasília, DF. Agroecologia na transformação dos sistemas agroalimentares...| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 20. | | CARVALHO, J. dos S.; KUNDE, R. J.; STOCKER, C. M.; LIMA, A. C. R. de; SILVA, J. L. S. da. Evolução de atributos físicos, químicos e biológicos em solo hidromórfico sob sistemas de integração lavoura-pecuária no bioma Pampa. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 51, n. 9, p. 1131-1139, set. 2016. Título em inglês: Evolution of physical, chemical, and biological attributes of hydromorphic soil under crop-livestock integration systems in the Pampa biome.| Biblioteca(s): Embrapa Solos / UEP-Recife; Embrapa Unidades Centrais. |
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| Registros recuperados : 34 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
20/08/2020 |
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Data da última atualização: |
20/12/2020 |
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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: |
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. |
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Afiliação: |
Matheus Dalsente Krause, Iowa State University; Kaio Olímpio das Graças Dias, Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz"; Jhonathan Pedroso Rigal dos Santos, Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz"; Amanda Avelar de Oliveira, Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz"; LAURO JOSE MOREIRA GUIMARAES, CNPMS; MARIA MARTA PASTINA, CNPMS; Gabriel Rodrigues Alves Margarido, Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz"; Antonio Augusto Franco Garcia, Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz". |
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Título: |
Boosting predictive ability of tropical maize hybrids via genotype-by-environment interaction under multivariate GBLUP models. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Crop Science, v. 60, n. 6, p. 3049-3065, 2020. |
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DOI: |
10.1002/csc2.20253 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Genomic selection has been implemented in several plant and animal breeding programs and it has proven to improve efficiency and maximize genetic gains. Phenotypic data of grain yield was measured in 147 maize (Zea mays L.) singlecross hybrids at 12 environments. Single-cross hybrids genotypes were inferred based on their parents (inbred lines) via single nucleotide polymorphism (SNP) markers obtained from genotyping-by-sequencing (GBS). Factor analytic multiplicative genomic best linear unbiased prediction (GBLUP) models, in the framework of multienvironment trials, were used to predict grain yield performance of unobserved tropical maize single-cross hybrids. Predictions were performed for two situations: untested hybrids (CV1), and hybrids evaluated in some environments but missing in others (CV2). Models that borrowed information across individuals through genomic relationships and within individuals across environments presented higher predictive accuracy than those models that ignored it. For these models, predictive accuracies were up to 0.4 until eight environments were considered as missing for the validation set, which represents 67% of missing data for a given hybrid. These results highlight the importance of including genotype-by-environment interactions and genomic relationship information for boosting predictions of tropical maize single-cross hybrids for grain yield. |
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Thesagro: |
Genótipo; Melhoramento Genético Vegetal; Milho. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/219490/1/Boosting-predictive.pdf
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Marc: |
LEADER 02201naa a2200253 a 4500
001 2124456
005 2020-12-20
008 2020 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $a10.1002/csc2.20253$2DOI
100 1 $aKRAUSE, M. D.
245 $aBoosting predictive ability of tropical maize hybrids via genotype-by-environment interaction under multivariate GBLUP models.$h[electronic resource]
260 $c2020
520 $aGenomic selection has been implemented in several plant and animal breeding programs and it has proven to improve efficiency and maximize genetic gains. Phenotypic data of grain yield was measured in 147 maize (Zea mays L.) singlecross hybrids at 12 environments. Single-cross hybrids genotypes were inferred based on their parents (inbred lines) via single nucleotide polymorphism (SNP) markers obtained from genotyping-by-sequencing (GBS). Factor analytic multiplicative genomic best linear unbiased prediction (GBLUP) models, in the framework of multienvironment trials, were used to predict grain yield performance of unobserved tropical maize single-cross hybrids. Predictions were performed for two situations: untested hybrids (CV1), and hybrids evaluated in some environments but missing in others (CV2). Models that borrowed information across individuals through genomic relationships and within individuals across environments presented higher predictive accuracy than those models that ignored it. For these models, predictive accuracies were up to 0.4 until eight environments were considered as missing for the validation set, which represents 67% of missing data for a given hybrid. These results highlight the importance of including genotype-by-environment interactions and genomic relationship information for boosting predictions of tropical maize single-cross hybrids for grain yield.
650 $aGenótipo
650 $aMelhoramento Genético Vegetal
650 $aMilho
700 1 $aDIAS, K. O. das G.
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700 1 $aOLIVEIRA, A. A. de
700 1 $aGUIMARAES, L. J. M.
700 1 $aPASTINA, M. M.
700 1 $aMARGARIDO, G. R. A.
700 1 $aGARCIA, A. A. F.
773 $tCrop Science$gv. 60, n. 6, p. 3049-3065, 2020.
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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