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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Café. |
Data corrente: |
10/01/2023 |
Data da última atualização: |
10/01/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
EVANGELISTA, J. S. P. C.; PEIXOTO, M. A.; COELHO, I.; ALVES, R.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; LAVIOLA, B.; BHERING, L. L. |
Afiliação: |
JENIFFER SANTANA PINTO COELHO EVANGELISTA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; MARCOS ANTONIO PEIXOTO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; IGOR COELHO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; RODRIGO ALVES, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPCa; FABYANO FONSECA E SILVA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; BRUNO LAVIOLA, EMBRAPA AGROENERGIA; LEONARDO LOPES BHERING, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA. |
Título: |
Genetic evaluation and selection in jatropha curcas through frequentist and bayesian inferences. |
Ano de publicação: |
2022 |
Fonte/Imprenta: |
Bragantia, v. 81, 2022. |
Páginas: |
12 p. |
DOI: |
https://doi.org/10.1590/1678-4499.20210262 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
An accurate and efficient statistical method for genetic evaluation is a key requirement for progress in any breeding program. Thus, the present study aimed to evaluate the performance of Frequentist and Bayesian inferences for repeated measures analysis in Jatropha curcas breeding. To this end, 730 individuals from 73 half-sib families were evaluated for grain yield trait, over six crop years. Frequentist and Bayesian analyses were made considering repeatability models with different residual variance structures. Variance components were estimated through restricted maximum likelihood (REML) and Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Genetic values were predicted through best linear unbiased prediction (BLUP) and estimated through MCMC. Variance components and genetic and non-genetic parameters estimated by the Frequentist inference presented values similar to those estimated by the Bayesian inference. The selective accuracy presented high magnitude (0.84) by the Frequentist and Bayesian inferences, indicating high reliability. Confidence and highest posterior density (HPD) intervals were similar for the genetic parameters, however the HPD intervals range was slightly short. This study highlighted the importance of testing the residual variance structure and pointed out that the Frequentist and Bayesian inferences presented similar results when using non-informative prior. Then, both inferences can be efficiently applied in Jatropha curcas breeding. |
Thesaurus Nal: |
Bayesian theory; Genetic variance; Jatropha; Plant breeding; Plant selection guides. |
Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1150826/1/Genetic-evaluation-and-selection.pdf
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Marc: |
LEADER 02302naa a2200289 a 4500 001 2150826 005 2023-01-10 008 2022 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.1590/1678-4499.20210262$2DOI 100 1 $aEVANGELISTA, J. S. P. C. 245 $aGenetic evaluation and selection in jatropha curcas through frequentist and bayesian inferences.$h[electronic resource] 260 $c2022 300 $a12 p. 520 $aAn accurate and efficient statistical method for genetic evaluation is a key requirement for progress in any breeding program. Thus, the present study aimed to evaluate the performance of Frequentist and Bayesian inferences for repeated measures analysis in Jatropha curcas breeding. To this end, 730 individuals from 73 half-sib families were evaluated for grain yield trait, over six crop years. Frequentist and Bayesian analyses were made considering repeatability models with different residual variance structures. Variance components were estimated through restricted maximum likelihood (REML) and Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Genetic values were predicted through best linear unbiased prediction (BLUP) and estimated through MCMC. Variance components and genetic and non-genetic parameters estimated by the Frequentist inference presented values similar to those estimated by the Bayesian inference. The selective accuracy presented high magnitude (0.84) by the Frequentist and Bayesian inferences, indicating high reliability. Confidence and highest posterior density (HPD) intervals were similar for the genetic parameters, however the HPD intervals range was slightly short. This study highlighted the importance of testing the residual variance structure and pointed out that the Frequentist and Bayesian inferences presented similar results when using non-informative prior. Then, both inferences can be efficiently applied in Jatropha curcas breeding. 650 $aBayesian theory 650 $aGenetic variance 650 $aJatropha 650 $aPlant breeding 650 $aPlant selection guides 700 1 $aPEIXOTO, M. A. 700 1 $aCOELHO, I. 700 1 $aALVES, R. 700 1 $aRESENDE, M. D. V. de 700 1 $aSILVA, F. F. e 700 1 $aLAVIOLA, B. 700 1 $aBHERING, L. L. 773 $tBragantia$gv. 81, 2022.
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Registro original: |
Embrapa Café (CNPCa) |
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Registros recuperados : 12 | |
2. | | PEIXOTO, M. A.; EVANGELISTA, J. S. P. C.; COELHO, I. F.; CARVALHO, L. P. de; FARIAS, F. J. C.; TEODORO, P. E.; BHERING, L. L. Genotype selection based on multiple traits in cotton crops: the application of genotype by yield trait biplot. Acta Scientiarum. Agronomy, v. 44, e54136, 2022.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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3. | | EVANGELISTA, J. S. P. C.; PEIXOTO, M. A.; COELHO, I.; ALVES, R.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; LAVIOLA, B.; BHERING, L. L. Genetic evaluation and selection in jatropha curcas through frequentist and bayesian inferences. Bragantia, v. 81, 2022. 12 p.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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4. | | PEIXOTO, M. A.; EVANGELISTA, J. S. P. C.; ALVES, R. S.; FARIAS, F. J. C.; CARVALHO, L. P.; TEODORO, L. P. R.; TEODORO, P. E.; BHERING, L. L. Models for optimizing selection based on adaptability and stability of cotton genotypes. Ciência Rural, v. 51, n. 5, e20200530, p. 1-8, 2021. 8 p.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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5. | | EVANGELISTA, J. S. P. C.; ALVES, R. S.; PEIXOTO, M. A.; RESENDE, M. D. V. de; TEODORO, P. E.; SILVA, F. L. da; BHERING, L. L. Soybean productivity, stability, and adaptability through mixed model methodology. Ciência Rural, v. 51, n. 2, e20200406, 2021. Título em português: Produtividade, estabilidade e adaptabilidade da soja por meio de metodologia de modelo misto.Tipo: Artigo em Periódico Indexado |
Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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6. | | CHAVES, S. F. S.; EVANGELISTA, J. S. P. C.; ALVES, R. S.; FERREIRA, F. M.; DIAS, L. A. S.; ALVES, R. M.; DIAS, K. O. G.; BHERING, L. L. Application of linear mixed models for multiple harvest/site trial analyses in perennial plant breeding. Tree Genetics & Genomes, v. 18, n. 6, Article number: 44, Dec. 2022.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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7. | | CHAVES, S. F. S.; EVANGELISTA, J. S. P. C.; TRINDADE, R. dos S.; DIAS, L. A. S.; GUIMARAES, P. E. de O.; GUIMARAES, L. J. M.; ALVES, R. S.; BHERING, L. L.; DIAS, K. O. G. Employing factor analytic tools for selecting high-performance and stable tropical maize hybrids. Crop Science, v. 63, n. 3, p. 1114-1125, 2023.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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8. | | EVANGELISTA, J. S. P. C.; PEIXOTO, M. A.; COELHO, I. F.; ALVES, R. S.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. L. da; BHERING, L. L. Environmental stratification and genotype recommendation toward the soybean ideotype: a Bayesian approach. Crop Breeding and Applied Biotechnology, v. 21, n. 1, e359721111, 2021.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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9. | | EVANGELISTA, J. S. P. C.; CHAVES, S. F. da S.; BHERING, E. L.; QUEIROZ, V. A. V.; SILVA, D. D. da; GUIMARAES, L. J. M.; DIAS, K. O. das G.; PASTINA, M. M. Seleção de genótipos de milho tropical com menor incidência de fumonisinas em grãos e alta produtividade via predição genômica. Sete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo, 2023. 17 p. (Embrapa Milho e Sorgo. Circular Técnica, 284).Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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10. | | PEIXOTO, M. A.; EVANGELISTA, J. S. P. C.; COELHO, I. F; ALVES, R. A.; LAVIOLA, B. G.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; BHERING, L. L. Multiple-trait model through Bayesian inference applied to Jatropha curcas breeding for bioenergy. PLOS ONE , v. 16, n. 3, e0247775, Mar. 2021. 16Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Agroenergia; Embrapa Café. |
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11. | | FERREIRA, F. M.; EVANGELISTA, J. S. P. C.; CHAVES, S. F. da S.; ALVES, R. S.; SILVA, D. B.; MALIKOUSKI, R. G.; RESENDE, M. D. V. de; BHERING, L. L.; SANTOS, G. A. Multivariate bayesian analysis for genetic evaluation and selection of eucalyptus in multiple environment trials. Bragantia, v. 81, e2922, 2022. 11 p.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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12. | | EVANGELISTA, J. S. P. C.; PEIXOTO, M. A.; COELHO, I. F.; FERREIRA, F. M.; MARÇAL, T. de S.; ALVES, R. S.; CHAVES, S. F. da S.; RODRIGUES, E. V.; LAVIOLA, B. G.; RESENDE, M. D. V. de; DIAS, K. O. das G.; BHERING, L. L. Modeling covariance structures and optimizing jatropha curcas breeding. Tree Genetics & Genomes, v. 19, 21, 2023. 11 p.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Agroenergia; Embrapa Café. |
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