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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
Data corrente: |
11/10/1994 |
Data da última atualização: |
11/10/1994 |
Autoria: |
OLIVEIRA, E. R. de; LIMA, J. O. A. de A.; ALMEIDA, S. A.; SOBRAL, J. do P.; DIAS FILHO, F. A. |
Título: |
Efeito da amonizacao no desempenho de novilhos de corte alimentados com palha de arroz. |
Ano de publicação: |
1993 |
Fonte/Imprenta: |
Aracaju: EMBRAPA-CPATC, 1993. |
Páginas: |
09p. |
Série: |
(EMBRAPA-CPATC. Comunicado Tecnico, 02). |
Idioma: |
Português |
Palavras-Chave: |
Amonização; Brasil; Sergipe; Subproduto industrial. |
Thesagro: |
Alimentação; Amônia; Animal; Arroz; Bovino; Consumo; Novilho; Nutrição; Palha; Palha de Arroz. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 00883nam a2200337 a 4500 001 1356312 005 1994-10-11 008 1993 bl uuuu u0uu1 u #d 100 1 $aOLIVEIRA, E. R. de 245 $aEfeito da amonizacao no desempenho de novilhos de corte alimentados com palha de arroz. 260 $aAracaju: EMBRAPA-CPATC$c1993 300 $a09p. 490 $a(EMBRAPA-CPATC. Comunicado Tecnico, 02). 650 $aAlimentação 650 $aAmônia 650 $aAnimal 650 $aArroz 650 $aBovino 650 $aConsumo 650 $aNovilho 650 $aNutrição 650 $aPalha 650 $aPalha de Arroz 653 $aAmonização 653 $aBrasil 653 $aSergipe 653 $aSubproduto industrial 700 1 $aLIMA, J. O. A. de A. 700 1 $aALMEIDA, S. A. 700 1 $aSOBRAL, J. do P. 700 1 $aDIAS FILHO, F. A.
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Registro original: |
Embrapa Tabuleiros Costeiros (CPATC) |
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Biblioteca |
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Origem |
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Classificação |
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Registro |
Volume |
Status |
URL |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Arroz e Feijão. Para informações adicionais entre em contato com cnpaf.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
Data corrente: |
19/03/2024 |
Data da última atualização: |
19/03/2024 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 1 |
Autoria: |
ARAÚJO, M. S.; CHAVES, S. F. S.; DIAS, L. A. S.; FERREIRA, F. M.; PEREIRA, G. R.; BEZERRA, A. R. G.; ALVES, R. S.; HEINEMANN, A. B.; BRESEGHELLO, F.; CARNEIRO, P. C. S.; KRAUSE, M. D.; COSTA-NETO, G.; DIAS, K. O. G. |
Afiliação: |
MAURICIO S. ARAUJO, UFV; SAULO F. S. CHAVES, UFV; LUIZ A. S. DIAS, UFV; FILIPE M. FERREIRA, UNESP, Botucatu-SP; GUILHERME R. PEREIRA, UFV; ANDRE R. G. BEZERRA, LIMAGRAIN BRAZIL, Jataí-GO; RODRIGO S. ALVES, UFV; ALEXANDRE BRYAN HEINEMANN, CNPAF; FLAVIO BRESEGHELLO, CNPAF; PEDRO C. S. CARNEIRO, UFV; MATHEUS D. KRAUSE, IOWA STATE UNIVERSITY; GERMANO COSTA-NETO, CORNELL UNIVERSITY; KAIO O. G. DIAS, UFV. |
Título: |
GIS-FA: an approach to integrating thematic maps, factor-analytic, and envirotyping for cultivar targeting. |
Ano de publicação: |
2024 |
Fonte/Imprenta: |
Theoretical and Applied Genetics, v. 137, 80, Mar. 2024. |
ISSN: |
0040-5752 |
DOI: |
https://doi.org/10.1007/s00122-024-04579-z |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Parsimonious methods that capture genotype-by-environment interaction (GEI) in multi-environment trials (MET) are important in breeding programs. Understanding the causes and factors of GEI allows the utilization of genotype adaptations in the target population of environments through environmental features and factor-analytic (FA) models. Here, we present a novel predictive breeding approach called GIS-FA, which integrates geographic information systems (GIS) techniques, FA models, partial least squares (PLS) regression, and enviromics to predict phenotypic performance in untested environments. The GIS-FA approach enables: (i) the prediction of the phenotypic performance of tested genotypes in untested environments, (ii) the selection of the best-ranking genotypes based on their overall performance and stability using the FA selection tools, and (iii) the creation of thematic maps showing overall or pairwise performance and stability for decision-making. We exemplify the usage of the GIS-FA approach using two datasets of rice [Oryza sativa (L.)] and soybean [Glycine max (L.) Merr.] in MET spread over tropical areas. In summary, our novel predictive method allows the identification of new breeding scenarios by pinpointing groups of environments where genotypes demonstrate superior predicted performance. It also facilitates and optimizes cultivar recommendations by utilizing thematic maps. |
Thesagro: |
Sistema de Informação Geográfica. |
Thesaurus NAL: |
Cultivars; Environmental indicators. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
LEADER 02413naa a2200325 a 4500 001 2162951 005 2024-03-19 008 2024 bl uuuu u00u1 u #d 022 $a0040-5752 024 7 $ahttps://doi.org/10.1007/s00122-024-04579-z$2DOI 100 1 $aARAÚJO, M. S. 245 $aGIS-FA$ban approach to integrating thematic maps, factor-analytic, and envirotyping for cultivar targeting.$h[electronic resource] 260 $c2024 520 $aParsimonious methods that capture genotype-by-environment interaction (GEI) in multi-environment trials (MET) are important in breeding programs. Understanding the causes and factors of GEI allows the utilization of genotype adaptations in the target population of environments through environmental features and factor-analytic (FA) models. Here, we present a novel predictive breeding approach called GIS-FA, which integrates geographic information systems (GIS) techniques, FA models, partial least squares (PLS) regression, and enviromics to predict phenotypic performance in untested environments. The GIS-FA approach enables: (i) the prediction of the phenotypic performance of tested genotypes in untested environments, (ii) the selection of the best-ranking genotypes based on their overall performance and stability using the FA selection tools, and (iii) the creation of thematic maps showing overall or pairwise performance and stability for decision-making. We exemplify the usage of the GIS-FA approach using two datasets of rice [Oryza sativa (L.)] and soybean [Glycine max (L.) Merr.] in MET spread over tropical areas. In summary, our novel predictive method allows the identification of new breeding scenarios by pinpointing groups of environments where genotypes demonstrate superior predicted performance. It also facilitates and optimizes cultivar recommendations by utilizing thematic maps. 650 $aCultivars 650 $aEnvironmental indicators 650 $aSistema de Informação Geográfica 700 1 $aCHAVES, S. F. S. 700 1 $aDIAS, L. A. S. 700 1 $aFERREIRA, F. M. 700 1 $aPEREIRA, G. R. 700 1 $aBEZERRA, A. R. G. 700 1 $aALVES, R. S. 700 1 $aHEINEMANN, A. B. 700 1 $aBRESEGHELLO, F. 700 1 $aCARNEIRO, P. C. S. 700 1 $aKRAUSE, M. D. 700 1 $aCOSTA-NETO, G. 700 1 $aDIAS, K. O. G. 773 $tTheoretical and Applied Genetics$gv. 137, 80, Mar. 2024.
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