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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Meio-Norte. |
Data corrente: |
27/11/2023 |
Data da última atualização: |
27/11/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
OLIVEIRA, T. R. A. de; CARVALHO, H. W. L. de; NASCIMENTO, M.; SUELA, M. M.; CARDOSO, M. J.; OLIVEIRA, G. H. F. |
Afiliação: |
TÂMARA REBECCA ALBUQUERQUE DE OLIVEIRA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DO NORTE FLUMINENSE DARCY RIBEIRO; HELIO WILSON LEMOS DE CARVALHO, CPATC; MOYSES NASCIMENTO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; MATHEUS MASSARIOL SUELA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; MILTON JOSE CARDOSO, CPAMN; GUSTAVO HUGO FERREIRA OLIVEIRA UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE. |
Título: |
Bayesian segmented regression model to evaluate the adaptability and stability of maize in Northeastern Brazil. |
Ano de publicação: |
2023 |
Fonte/Imprenta: |
Crop Breeding and Applied Biotechnology, v. 23, n. 3, e44692334, 2023. |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Although maize is one of the main crops in the Northeast region, yield is still considered low when compared to other regions. One of the main solutions to increasing yield is the selection of cultivars adapted to the conditions of the Northeast region. Thus, the present study aims to use the Bayesian segmented regression model to evaluate the adaptability and stability of maize. |
Palavras-Chave: |
Fator de Bayes; Interação genótipo x ambiente. |
Thesagro: |
Zea Mays. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1158738/1/BayesianSegmentedRegressionModelEvaluateAdaptabilityStabilityMaizeCBAB2023.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Meio-Norte (CPAMN) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registros recuperados : 5 | |
1. | | SUELA, M. M.; LIMA, L. P.; AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e. Combined index of genomic prediction methods applied to productivity traits in rice. Ciência Rural, Santa Maria, v. 49, n. 6, e20181008, June 2019. 9 p.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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3. | | OLIVEIRA, T. R. A. de; CARVALHO, H. W. L. de; NASCIMENTO, M.; SUELA, M. M.; CARDOSO, M. J.; OLIVEIRA, G. H. F. Bayesian segmented regression model to evaluate the adaptability and stability of maize in Northeastern Brazil. Crop Breeding and Applied Biotechnology, v. 23, n. 3, e44692334, 2023.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 4 |
Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
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4. | | SUELA, M. M.; AZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, A. C. C.; MOMEN, M.; OLIVEIRA, A. C. B. de; CAIXETA, E. T.; MOROTA, G.; NASCIMENTO, M. Genome-wide association study for morphological, physiological, and productive traits in Coffea arabica using structural equation models. Tree Genetics & Genomes, v. 19, n. 3, 2023. 17 p.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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5. | | LIMA L. P.; AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; SUELA, M. M.; NASCIMENTO, M.; VIANA, J. M. S. New insights into genomic selection through population-based non-parametric prediction methods. Scientia Agricicola, v. 76, n. 4, p. 290-298, July/Aug. 2019.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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Registros recuperados : 5 | |
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