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Registros recuperados : 587 | |
582. | | FARIA, A. C. S.; SCHWARZ, D. G. G.; CARVALHO, I. A.; ROCHA, B. B.; CASTRO, K. N. de C.; SILVA, M. R.; MOREIRA, M. A. S. Viable Mycobacterium avium subspecies paratuberculosis in retail artisanal coalho cheese from Northeastern Brazil. Journal of Dairy Science v. 97, n. 7, p. 4111-4114, 2014. Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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583. | | FARIA, A. C. S.; SCHWARZ, D. G. G.; CARVALHO, I. A.; ROCHA, B. B.; CASTRO, K. N. de C.; SILVA, M. R.; MOREIRA, M. A. S. Viable Mycobacterium avium subspecies paratuberculosis in retail artisanal coalho cheese from Northeastern Brazil. Journal of dairy Science, v. 97, n. 7, p. 4111-4114, 2014. Biblioteca(s): Embrapa Meio Norte / UEP-Parnaíba. |
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584. | | GALON, L.; SILVA, M. R. da; SILVA, A. F. da; MENEGAT, A. D.; PAWELKIEWICZ, R.; BRUNETTO, L.; ROSSETTO, E. R. de O. Weed control in "LL" maize tolerant to glufosinate-ammonium. Revista Brasiliera de Milho e Sorgo, v. 19, e1194, 2020. Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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585. | | MARINHO, T. R. dos S.; REIS, R. M. F. dos; MARQUES, L. J. P.; CORRÊA, M. J. P.; MARINHO, D. L. C.; FREITAS, A. C. R. de; SILVA, M. R. M. da. Weed dynamics and yield of cowpea inoculated in mulching (Crushed Capoeira). Journal of Agricultural Studies, v.10, n.22, 2022. Biblioteca(s): Embrapa Cocais. |
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586. | | SILVA, M. R. da; GALON, L.; ROSSETTO, E. R. de O.; SILVA, A. F. da; FAVRETTO, E. L.; BRUNETTO, L.; GALLINA, A.; SILVA, A. M. L. da; TONIN, R. J. Weed management in glyphosate-resistant maize. Arquivos do Instituto Biológico, v. 87, e0862019, 2020. Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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587. | | OLIVEIRA, G. V. de; MAIA, M. L. P.; LEÃO, F. A. A.; SAD, E. F.; MIOTTO, I. Z.; SILVA, M. R.; RAMOS-E-SILVA, M. What to expect when AGEP is induced by terbinafine? Case report and critical review of the literature. Mycoses, v. 65, p. 918-925, 2022. Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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Registros recuperados : 587 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sudeste; Embrapa Unidades Centrais. |
Data corrente: |
20/04/2011 |
Data da última atualização: |
21/07/2022 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 2 |
Autoria: |
NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e; SAFADI, T.; NASCIMENTO, A. C. C.; FERREIRA, R. de P.; CRUZ, C. D. |
Afiliação: |
MOYSÉS NASCIMENTO, UFV; FABYANO FONSECA E SILVA, UFV; THELMA SÁFADI, UFLA; ANA CAROLINA CAMPANA NASCIMENTO, UFV; REINALDO DE PAULA FERREIRA, CPPSE; COSME DAMIÃO CRUZ, UFV. |
Título: |
Abordagem bayesiana para avaliação da adaptabilidade e estabilidade de genótipos de alfafa. |
Ano de publicação: |
2011 |
Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 46, n. 1, p. 26-32, jan. 2011. |
DOI: |
https://doi.org/10.1590/S0100-204X2011000100004 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi propor uma abordagem bayesiana do método de Eberhart & Russell para avaliar a adaptabilidade e da estabilidade fenotípica de genótipos de alfafa (Medicago sativa), bem como avaliar a eficiência da utilização de distribuições a priori informativas e pouco informativas. Foram utilizados dados de um experimento em blocos ao acaso, no qual se avaliou a produção de massa de matéria seca de 92 genótipos. A metodologia bayesiana proposta foi implementada no programa livre R por meio da função MCMCregress do pacote MCMCpack. Para representar as distribuições a priori pouco informativas, utilizaram-se distribuições de probabilidade com grande variância; e, para representar distribuições a priori informativas, adotou-se o conceito de meta-análise, que se caracteriza pela utilização de informações provenientes de trabalhos anteriores. A comparação entre as distribuições a priori foi realizada por meio do fator de Bayes, com a função BayesFactor do pacote MCMCpack, que indicou a priori informativa como a mais adequada nas condições deste estudo. |
Palavras-Chave: |
Bayes factor; Fator de Bayes; Genotype x environment interaction; Informative prior; Interação genótipo x ambiente; MCMC; Priori informativa. |
Thesagro: |
Medicago Sativa. |
Categoria do assunto: |
-- F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/47233/1/PROCI2011.00164.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/168642/1/Abordagem-bayesiana-para-avaliacao.pdf
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Marc: |
LEADER 02020naa a2200289 a 4500 001 1906555 005 2022-07-21 008 2011 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.1590/S0100-204X2011000100004$2DOI 100 1 $aNASCIMENTO, M. 245 $aAbordagem bayesiana para avaliação da adaptabilidade e estabilidade de genótipos de alfafa. 260 $c2011 520 $aO objetivo deste trabalho foi propor uma abordagem bayesiana do método de Eberhart & Russell para avaliar a adaptabilidade e da estabilidade fenotípica de genótipos de alfafa (Medicago sativa), bem como avaliar a eficiência da utilização de distribuições a priori informativas e pouco informativas. Foram utilizados dados de um experimento em blocos ao acaso, no qual se avaliou a produção de massa de matéria seca de 92 genótipos. A metodologia bayesiana proposta foi implementada no programa livre R por meio da função MCMCregress do pacote MCMCpack. Para representar as distribuições a priori pouco informativas, utilizaram-se distribuições de probabilidade com grande variância; e, para representar distribuições a priori informativas, adotou-se o conceito de meta-análise, que se caracteriza pela utilização de informações provenientes de trabalhos anteriores. A comparação entre as distribuições a priori foi realizada por meio do fator de Bayes, com a função BayesFactor do pacote MCMCpack, que indicou a priori informativa como a mais adequada nas condições deste estudo. 650 $aMedicago Sativa 653 $aBayes factor 653 $aFator de Bayes 653 $aGenotype x environment interaction 653 $aInformative prior 653 $aInteração genótipo x ambiente 653 $aMCMC 653 $aPriori informativa 700 1 $aSILVA, F. F. e 700 1 $aSAFADI, T. 700 1 $aNASCIMENTO, A. C. C. 700 1 $aFERREIRA, R. de P. 700 1 $aCRUZ, C. D. 773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília$gv. 46, n. 1, p. 26-32, jan. 2011.
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sudeste (CPPSE) |
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