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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
28/07/2005 |
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Data da última atualização: |
05/05/2022 |
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Autoria: |
PEREIRA, A. S.; SANTOS, E. H. dos; EVANGELISTA, S. R. M.; ASSAD, E. D.; ROMANI, L. A. S.; OTAVIAN, A. F. |
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Afiliação: |
ANDERSON SOARES PEREIRA, CNPMA; EDGARD HENRIQUE DOS SANTOS, CNPTIA; SILVIO ROBERTO MEDEIROS EVANGELISTA, CNPTIA; EDUARDO DELGADO ASSAD, CNPTIA; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; ADRIANO FRANZONI OTAVIAN, CNPTIA. |
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Título: |
Compilação de coeficientes de cultura (Kc) determinados em condições brasileiras. |
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Ano de publicação: |
2005 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 14., 2005, Campinas. Agrometeorologia, agroclimatologia e agronegócio: anais. Campinas: UNICAMP, 2005. 2 p. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
CBAgro 2005. |
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Conteúdo: |
Para realizar estimativas de evapotranspiração da cultura (ETc) o procedimento usual é utilizar estimativas da evapotranspiração de referência (ETo), corrigidas por um coeficiente de cultura (Kc). Esse coeficiente de ajuste é determinado pela relação: Kc = (ETc /ETo) (1) Os valores de Kc variam com a cultura e com seu estádio de desenvolvimento, sendo apresentado em tabelas por Doorenbos e Pruitt (1977) e descrito para diferentes culturas por Doorenbos e Kassam (1994). Esses valores foram baseados em pesquisas desenvolvidas em diferentes regiões do mundo, porém, sabe-se que os valores de Kc variam de acordo com as condições edafoclimáticas, assim como com a cultivar ou variedade empregada. Os valores de Kc são muito utilizados para a determinação das necessidades hídricas das culturas, tanto em termos de manejo da água de irrigação como também no planejamento de sistemas hidroagrícolas, assumindo atualmente grande importância na análise de processos de concessão de outorga de uso da água de irrigação, realizados pela Agência Nacional de Águas (ANA), a nível federal, e pelos departamentos e institutos de gestão das águas, a nível estadual. Para contribuir com a ANA nesses processos, a Embrapa Informática Agropecuária vem desenvolvendo um módulo para auxiliar na determinação das necessidades hídricas das culturas, empregando informações do Sistema Agritempo (www.agritempo.qov.br), cuja primeira versão foi apresentada por Santos et. al. (2003). Durante o desenvolvimento desse módulo, realizou-se uma pesquisa bibliográfica sobre os coeficientes de cultura (Kc), determinados em condições brasileiras, visando a obtenção de estimativas mais precisas do consumo de água pelas culturas. Durante essa pesquisa constataram-se diversos problemas que são relatados neste artigo, objetivando fornecer informações importantes para o desenvolvimento de pesquisas e redação de trabalhos nessa área. MenosPara realizar estimativas de evapotranspiração da cultura (ETc) o procedimento usual é utilizar estimativas da evapotranspiração de referência (ETo), corrigidas por um coeficiente de cultura (Kc). Esse coeficiente de ajuste é determinado pela relação: Kc = (ETc /ETo) (1) Os valores de Kc variam com a cultura e com seu estádio de desenvolvimento, sendo apresentado em tabelas por Doorenbos e Pruitt (1977) e descrito para diferentes culturas por Doorenbos e Kassam (1994). Esses valores foram baseados em pesquisas desenvolvidas em diferentes regiões do mundo, porém, sabe-se que os valores de Kc variam de acordo com as condições edafoclimáticas, assim como com a cultivar ou variedade empregada. Os valores de Kc são muito utilizados para a determinação das necessidades hídricas das culturas, tanto em termos de manejo da água de irrigação como também no planejamento de sistemas hidroagrícolas, assumindo atualmente grande importância na análise de processos de concessão de outorga de uso da água de irrigação, realizados pela Agência Nacional de Águas (ANA), a nível federal, e pelos departamentos e institutos de gestão das águas, a nível estadual. Para contribuir com a ANA nesses processos, a Embrapa Informática Agropecuária vem desenvolvendo um módulo para auxiliar na determinação das necessidades hídricas das culturas, empregando informações do Sistema Agritempo (www.agritempo.qov.br), cuja primeira versão foi apresentada por Santos et. al. (2003). Durante o desenvolvimento desse m... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Coeficiente de cultura; Coeficientes de cultura Kc; Evapotranspiração da cultura; Necessidades hídricas. |
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Thesagro: |
Clima. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Leite. |
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Data corrente: |
15/02/2016 |
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Data da última atualização: |
06/02/2024 |
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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: |
BOISON, S. A.; SANTOS, D. J. A.; UTSONOMIYA, A. H. T.; CARVALHEIRO, R.; NEVES, H. H. R.; O'BRIEN, A. M. P.; GARCIA, J. F.; SÖLKNER, J.; SILVA, M. V. G. B. |
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Afiliação: |
S. A. Boison, University of Natural Resources and Life Sciences, Vienna, Austria; D. J. A. Santos, UNESP; A. H. T. Utsunomiya, UNESP; R. Carvalheiro, UNESP; H. H. R. Neves, UNESP; A. M. Perez O'Brien, University of Natural Resources and Life Sciences, Vienna, Aústria; J. F. Garcia, UNESP; J. Sölkner, University of Natural Resources and Life Sciences, Vienna, Aústria; MARCOS VINICIUS GUALBERTO B SILVA, CNPGL. |
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Título: |
Strategies for single nucleotide polymorphism (SNP) genotyping to enhance genotype imputation in Gyr (Bos indicus) dairy cattle: Comparison of commercially available SNP chips. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
Journal of Dairy Science, v. 98, n. 7, p. 4969-4989, 2015. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Genotype imputation is widely used as a cost-effective strategy in genomic evaluation of cattle. Key determinants of imputation accuracies, such as linkage disequilibrium patterns, marker densities, and ascertainment bias, differ between Bos indicus and Bos taurus breeds. Consequently, there is a need to investigate effectiveness of genotype imputation in indicine breeds. Thus, the objective of the study was to investigate strategies and factors affecting the accuracy of genotype imputation in Gyr (Bos indicus) dairy cattle. Four imputation scenarios were studied using 471 sires and 1,644 dams genotyped on Illumina BovineHD (HD-777K; San Diego, CA) and BovineSNP50 (50K) chips, respectively. Scenarios were based on which reference high-density single nucleotide polymorphism (SNP) panel (HDP) should be adopted [HD-777K, 50K, and GeneSeek GGP-75Ki (Lincoln, NE)]. Depending on the scenario, validation animals had their genotypes masked for one of the lower-density panels: Illumina (3K, 7K, and 50K) and GeneSeek (SGGP-20Ki and GGP-75Ki). We randomly selected 171 sires as reference and 300 as validation for all the scenarios. Additionally, all sires were used as reference and the 1,644 dams were imputed for validation. Genotypes of 98 individuals with 4 and more offspring were completely masked and imputed. Imputation algorithms FImpute and Beagle v3.3 and v4 were used. Imputation accuracies were measured using the correlation and allelic correct rate. FImpute resulted in highest accuracies, whereas Beagle 3.3 gave the least-accurate imputations. Accuracies evaluated as correlation (allelic correct rate) ranged from 0.910 (0.942) to 0.961 (0.974) using 50K as HDP and with 3K (7K) as low-density panels. With GGP-75Ki as HDP, accuracies were moderate for 3K, 7K, and 50K, but high for SGGP-20Ki. The use of HD-777K as HDP resulted in accuracies of 0.888 (3K), 0.941 (7K), 0.980 (SGGP-20Ki), 0.982 (50K), and 0.993 (GGP-75Ki). Ungenotyped individuals were imputed with an average accuracy of 0.970. The average top 5 kinship coefficients between reference and imputed individuals was a strong predictor of imputation accuracy. FImpute was faster and used less memory than Beagle v4. Beagle v4 outperformed Beagle v3.3 in accuracy and speed of computation. A genotyping strategy that uses the HD-777K SNP chip as a reference panel and SGGP-20Ki as the lower-density SNP panel should be adopted as accuracy was high and similar to that of the 50K. However, the effect of using imputed HD-777K genotypes from the SGGP-20Ki on genomic evaluation is yet to be studied. MenosGenotype imputation is widely used as a cost-effective strategy in genomic evaluation of cattle. Key determinants of imputation accuracies, such as linkage disequilibrium patterns, marker densities, and ascertainment bias, differ between Bos indicus and Bos taurus breeds. Consequently, there is a need to investigate effectiveness of genotype imputation in indicine breeds. Thus, the objective of the study was to investigate strategies and factors affecting the accuracy of genotype imputation in Gyr (Bos indicus) dairy cattle. Four imputation scenarios were studied using 471 sires and 1,644 dams genotyped on Illumina BovineHD (HD-777K; San Diego, CA) and BovineSNP50 (50K) chips, respectively. Scenarios were based on which reference high-density single nucleotide polymorphism (SNP) panel (HDP) should be adopted [HD-777K, 50K, and GeneSeek GGP-75Ki (Lincoln, NE)]. Depending on the scenario, validation animals had their genotypes masked for one of the lower-density panels: Illumina (3K, 7K, and 50K) and GeneSeek (SGGP-20Ki and GGP-75Ki). We randomly selected 171 sires as reference and 300 as validation for all the scenarios. Additionally, all sires were used as reference and the 1,644 dams were imputed for validation. Genotypes of 98 individuals with 4 and more offspring were completely masked and imputed. Imputation algorithms FImpute and Beagle v3.3 and v4 were used. Imputation accuracies were measured using the correlation and allelic correct rate. FImpute resulted in highest ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
FImpute; Gyr; Imputation. |
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Thesaurus NAL: |
Beagle. |
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Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/138978/1/Cnpgl-2015-JDairySci-Strategies.pdf
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Marc: |
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520 $aGenotype imputation is widely used as a cost-effective strategy in genomic evaluation of cattle. Key determinants of imputation accuracies, such as linkage disequilibrium patterns, marker densities, and ascertainment bias, differ between Bos indicus and Bos taurus breeds. Consequently, there is a need to investigate effectiveness of genotype imputation in indicine breeds. Thus, the objective of the study was to investigate strategies and factors affecting the accuracy of genotype imputation in Gyr (Bos indicus) dairy cattle. Four imputation scenarios were studied using 471 sires and 1,644 dams genotyped on Illumina BovineHD (HD-777K; San Diego, CA) and BovineSNP50 (50K) chips, respectively. Scenarios were based on which reference high-density single nucleotide polymorphism (SNP) panel (HDP) should be adopted [HD-777K, 50K, and GeneSeek GGP-75Ki (Lincoln, NE)]. Depending on the scenario, validation animals had their genotypes masked for one of the lower-density panels: Illumina (3K, 7K, and 50K) and GeneSeek (SGGP-20Ki and GGP-75Ki). We randomly selected 171 sires as reference and 300 as validation for all the scenarios. Additionally, all sires were used as reference and the 1,644 dams were imputed for validation. Genotypes of 98 individuals with 4 and more offspring were completely masked and imputed. Imputation algorithms FImpute and Beagle v3.3 and v4 were used. Imputation accuracies were measured using the correlation and allelic correct rate. FImpute resulted in highest accuracies, whereas Beagle 3.3 gave the least-accurate imputations. Accuracies evaluated as correlation (allelic correct rate) ranged from 0.910 (0.942) to 0.961 (0.974) using 50K as HDP and with 3K (7K) as low-density panels. With GGP-75Ki as HDP, accuracies were moderate for 3K, 7K, and 50K, but high for SGGP-20Ki. The use of HD-777K as HDP resulted in accuracies of 0.888 (3K), 0.941 (7K), 0.980 (SGGP-20Ki), 0.982 (50K), and 0.993 (GGP-75Ki). Ungenotyped individuals were imputed with an average accuracy of 0.970. The average top 5 kinship coefficients between reference and imputed individuals was a strong predictor of imputation accuracy. FImpute was faster and used less memory than Beagle v4. Beagle v4 outperformed Beagle v3.3 in accuracy and speed of computation. A genotyping strategy that uses the HD-777K SNP chip as a reference panel and SGGP-20Ki as the lower-density SNP panel should be adopted as accuracy was high and similar to that of the 50K. However, the effect of using imputed HD-777K genotypes from the SGGP-20Ki on genomic evaluation is yet to be studied.
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Registro original: |
Embrapa Gado de Leite (CNPGL) |
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