Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
Data corrente: |
06/03/2014 |
Data da última atualização: |
05/07/2017 |
Autoria: |
PINHEIRO, L. C. de M.; GOOD GOD, P. I. V.; FARIA, V. R.; OLIVEIRA, A. G.; HASUI, A. A.; PINTO, E. H. G.; ARRUDA, K. M. A.; PIOVESAN, N. D.; MOREIRA, M. A. |
Afiliação: |
Larissa Correia de Melo Pinheiro, Universidade Federal de Viçosa - UFV; Pedro Ivo Vieira Good God, Universidade Federal de Viçosa - UFV; Vinícius Ribeiro Faria, Universidade Federal de Viçosa - UFV; Ane Gabrielle Oliveira, Universidade Federal de Viçosa - UFV; Aline Akemi Hasui, Universidade Federal de Viçosa - UFV; Eduardo Henrique Guimarães Pinto, Universidade Federal de Viçosa - UFV; Klever Márcio Antunes Arruda, Instituto Agronômico do Paraná; Newton Deniz Piovesan, UFV, Bioagro; Maurilio Alves Moreira, UFV, Bioagro. |
Título: |
Parentesco na seleção para produtividade e teores de óleo e proteína em soja via modelos mistos. |
Ano de publicação: |
2013 |
Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 48, n. 9, p. 1246-1253, set. 2013. |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Título em inglês: Relationship in the selection for productivity and oil and protein contents in soybean using mixed models. |
Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi avaliar influência da informação de parentesco na seleção de progênies de soja quanto à produtividade e aos teores de óleo e proteína, com base no uso de modelos mistos de predição dos valores genéticos. Novecentas progênies F4:6 e 200 progênies F4:7 de soja foram avaliadas nas safras 2010/2011 e 2011/2012, respectivamente. As progênies foram obtidas de cruzamentos múltiplos a partir de 57 progenitores. Os dados foram analisados por meio de modelos aleatórios (quadrados mínimos) e mistos BLUP/REML (?best linear unbiased prediction/restricted maximum likelihood?). Os maiores valores de ganhos preditos foram obtidos com o BLUP/REML. Os valores genéticos preditos com o método BLUP/REML, sem informação de parentesco, apresentaram alta correlação com aqueles obtidos com o modelo aleatório, além de detectada alta coincidência das progênies selecionadas. A inclusão da matriz de parentesco resultou na seleção de progênies diferentes e em maior acurácia na predição dos valores genéticos. |
Palavras-Chave: |
BLUP/REML; Ganho de seleção; Matriz de parentesco; Relationship matrix; Selection gain. |
Thesagro: |
Glycine Max; Soja. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/98603/1/Parentesco-na-selecao.pdf
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Marc: |
LEADER 02088naa a2200313 a 4500 001 1981644 005 2017-07-05 008 2013 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aPINHEIRO, L. C. de M. 245 $aParentesco na seleção para produtividade e teores de óleo e proteína em soja via modelos mistos. 260 $c2013 500 $aTítulo em inglês: Relationship in the selection for productivity and oil and protein contents in soybean using mixed models. 520 $aO objetivo deste trabalho foi avaliar influência da informação de parentesco na seleção de progênies de soja quanto à produtividade e aos teores de óleo e proteína, com base no uso de modelos mistos de predição dos valores genéticos. Novecentas progênies F4:6 e 200 progênies F4:7 de soja foram avaliadas nas safras 2010/2011 e 2011/2012, respectivamente. As progênies foram obtidas de cruzamentos múltiplos a partir de 57 progenitores. Os dados foram analisados por meio de modelos aleatórios (quadrados mínimos) e mistos BLUP/REML (?best linear unbiased prediction/restricted maximum likelihood?). Os maiores valores de ganhos preditos foram obtidos com o BLUP/REML. Os valores genéticos preditos com o método BLUP/REML, sem informação de parentesco, apresentaram alta correlação com aqueles obtidos com o modelo aleatório, além de detectada alta coincidência das progênies selecionadas. A inclusão da matriz de parentesco resultou na seleção de progênies diferentes e em maior acurácia na predição dos valores genéticos. 650 $aGlycine Max 650 $aSoja 653 $aBLUP/REML 653 $aGanho de seleção 653 $aMatriz de parentesco 653 $aRelationship matrix 653 $aSelection gain 700 1 $aGOOD GOD, P. I. V. 700 1 $aFARIA, V. R. 700 1 $aOLIVEIRA, A. G. 700 1 $aHASUI, A. A. 700 1 $aPINTO, E. H. G. 700 1 $aARRUDA, K. M. A. 700 1 $aPIOVESAN, N. D. 700 1 $aMOREIRA, M. A. 773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF$gv. 48, n. 9, p. 1246-1253, set. 2013.
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