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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
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Data corrente: |
26/07/2023 |
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Data da última atualização: |
02/08/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
MORAIS JUNIOR, O. P.; MÜLLER, B. S. F.; VALDISSER, P. A. M. R.; BRONDANI, C.; VIANELLO, R. P. |
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Afiliação: |
ODILON PEIXOTO MORAIS JUNIOR, UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS; BÁRBARA S. F. MÜLLER, UNIVERSITY OF FLORIDA, Gainesville, FL; PAULA ARIELLE M RIBEIRO VALDISSER, CNPAF; CLAUDIO BRONDANI, CNPAF; ROSANA PEREIRA VIANELLO, CNPAF. |
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Título: |
Genomic prediction for drought tolerance using multienvironment data in a common bean (Phaseolus vulgaris) breeding program. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Crop Science, v. 63, n. 4, p. 2145-2161, July/Aug. 2023. |
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ISSN: |
0011-183X |
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DOI: |
https://doi.org/10.1002/csc2.21000 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
This work evaluated the efficiency of different genomic prediction (GP) methods in a diverse Mesoamerican panel of 339 common bean accessions, genotyped with 3398 SNP markers. Field experiments were carried out for three consecutive years, with adequate water supply (non-stress?NS) and water restriction imposition (water-stress?WS), analyzing seed weight (SW) and grain yield (GY). Two methods to predict the accuracies (r?g) were adopted (GBLUP and Bayes) and also considered the environmental variation (GBLUP-based reaction norm model). Similar accuracies were observed for both methods. For GY, the highest r?g were detected under NS (rgg = 0.49) in 2016 (r?g = 0.49) and in the joint analysis for the WS condition (rgg = 0.33), both for models using local landraces. For SW under NS, the rgg was higher for the elite lines (rgg = 0.72), whereas for WS, the rgg dropped considerably, ranging from 0.45 to 0.61 for the joint analysis, considering the landraces and all samples, respectively. For GY and SW, under NS, the rgg using both models increased with increasing number of SNPs, until reaching a plateau of 800 and 300 SNPs, respectively. Increasing the training population (TP) size resulted in greater accuracy. Taking in account the Genotype × Environment, the multienvironment model performed better especially for more complex traits (GY/NS: rgg = 0.32). The GP approach has great potential to help commercial bean breeding programs improving the performance of target quantitative traits. MenosThis work evaluated the efficiency of different genomic prediction (GP) methods in a diverse Mesoamerican panel of 339 common bean accessions, genotyped with 3398 SNP markers. Field experiments were carried out for three consecutive years, with adequate water supply (non-stress?NS) and water restriction imposition (water-stress?WS), analyzing seed weight (SW) and grain yield (GY). Two methods to predict the accuracies (r?g) were adopted (GBLUP and Bayes) and also considered the environmental variation (GBLUP-based reaction norm model). Similar accuracies were observed for both methods. For GY, the highest r?g were detected under NS (rgg = 0.49) in 2016 (r?g = 0.49) and in the joint analysis for the WS condition (rgg = 0.33), both for models using local landraces. For SW under NS, the rgg was higher for the elite lines (rgg = 0.72), whereas for WS, the rgg dropped considerably, ranging from 0.45 to 0.61 for the joint analysis, considering the landraces and all samples, respectively. For GY and SW, under NS, the rgg using both models increased with increasing number of SNPs, until reaching a plateau of 800 and 300 SNPs, respectively. Increasing the training population (TP) size resulted in greater accuracy. Taking in account the Genotype × Environment, the multienvironment model performed better especially for more complex traits (GY/NS: rgg = 0.32). The GP approach has great potential to help commercial bean breeding programs improving the performance of target quantitative t... Mostrar Tudo |
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Thesagro: |
Feijão; Melhoramento Genético Vegetal; Phaseolus Vulgaris; Resistência a Seca. |
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Thesaurus Nal: |
Beans; Breeding and Genetic Improvement; Drought tolerance; Genomics. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Acre. |
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Data corrente: |
05/02/2014 |
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Data da última atualização: |
06/07/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 1 |
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Autoria: |
DIAS, J. R. M.; WADT, P. G. S.; TUCCI, C. A. F.; SANTOS, J. Z. L.; SILVA, S. V. da. |
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Afiliação: |
Jairo Rafael Machado Dias, UNIR; PAULO GUILHERME SALVADOR WADT, CPAF-AC; Carlos Alberto Franco Tucci, UFAM; José Zilton Lopes Santos, UFAM; Silvio Vieira da Silva, UFAM. |
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Título: |
Normas DRIS multivariadas para avaliação do estado nutricional de laranjeira 'Pera' no estado do Amazonas. |
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Ano de publicação: |
2013 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Ciência Agronômica, Fortaleza, v. 44, n. 2, p. 251-259, abr./jun. 2013. |
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ISSN: |
1806-6690 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Para utilização da diagnose da composição nutricional ou do sistema integrado de diagnose e recomendação de relações multivariadas (DRIS) na avaliação do estado nutricional de laranjeira, faz-se necessário a definição de valores de referência que sejam adequados para refletir suas condições nutricionais. Neste trabalho, objetivou-se estabelecer normas DRIS multivariadas e avaliar seu desempenho comparativamente aos padrões nutricionais definidos pela literatura na avaliação do estado nutricional de laranjeiras 'Pera' no estado do Amazonas. Avaliou-se o estado nutricional de 120 glebas comerciais de laranjeira 'Pera' enxertadas em limoeiro 'Cravo', sendo que os padrões de referência foram definidos a partir do conjunto das glebas. O diagnóstico nutricional pelo método DRIS conjugado a utilização de normas genéricas comparativamente aos padrões nutricionais propostos pela literatura apresentou baixo grau de concordância na avaliação do estado nutricional de laranjeira 'Pera' no estado do Amazonas. |
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Palavras-Chave: |
Análisis estadístico; Análisis foliar; Estatus nutricional; Fertilidad del suelo; Injerto (plantas); Leaf analysis; Limones; Naranjas; Normas DRIS; Nutrición de las plantas; Sistema integrado de formulación evaluación y monitoreo. |
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Thesagro: |
Adubação; Análise estatística; Análise foliar; Citrus limonia; Citrus sinensis; Enxerto; Estado nutricional; Fertilidade do solo; Laranja pêra; Limão; Método estatístico; Nutrição vegetal. |
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Thesaurus NAL: |
Diagnosis and Recommendation Integrated System; Grafting (plants); Lemons; Nutritional status; Oranges; Plant nutrition; Soil fertility; Statistical analysis. |
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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/item/96470/1/24888.pdf
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Marc: |
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245 $aNormas DRIS multivariadas para avaliação do estado nutricional de laranjeira 'Pera' no estado do Amazonas.$h[electronic resource]
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520 $aPara utilização da diagnose da composição nutricional ou do sistema integrado de diagnose e recomendação de relações multivariadas (DRIS) na avaliação do estado nutricional de laranjeira, faz-se necessário a definição de valores de referência que sejam adequados para refletir suas condições nutricionais. Neste trabalho, objetivou-se estabelecer normas DRIS multivariadas e avaliar seu desempenho comparativamente aos padrões nutricionais definidos pela literatura na avaliação do estado nutricional de laranjeiras 'Pera' no estado do Amazonas. Avaliou-se o estado nutricional de 120 glebas comerciais de laranjeira 'Pera' enxertadas em limoeiro 'Cravo', sendo que os padrões de referência foram definidos a partir do conjunto das glebas. O diagnóstico nutricional pelo método DRIS conjugado a utilização de normas genéricas comparativamente aos padrões nutricionais propostos pela literatura apresentou baixo grau de concordância na avaliação do estado nutricional de laranjeira 'Pera' no estado do Amazonas.
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653 $aInjerto (plantas)
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653 $aLimones
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773 $tRevista Ciência Agronômica, Fortaleza$gv. 44, n. 2, p. 251-259, abr./jun. 2013.
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Registro original: |
Embrapa Acre (CPAF-AC) |
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