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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
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Data corrente: |
25/10/2023 |
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Data da última atualização: |
25/10/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
COSTA-NETO, G.; MATTA, D. H. da; FERNANDES, I. K.; STONE, L. F.; HEINEMANN, A. B. |
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Afiliação: |
GERMANO COSTA-NETO, CORNELL UNIVERSITY, Ithaca-NY; DAVID HENRIQUES DA MATTA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS; IGOR KUIVJOGI FERNANDES, UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS; LUIS FERNANDO STONE, CNPAF; ALEXANDRE BRYAN HEINEMANN, CNPAF. |
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Título: |
Environmental clusters defining breeding zones for tropical irrigated rice in Brazil. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Agronomy Journal, 2023. |
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ISSN: |
1435-0645 |
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DOI: |
https://doi.org/10.1002/agj2.21481 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Early view. |
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Conteúdo: |
Geographic and seasonal effects are important in driving selection decisions in rice breeding research. Adopting new strategies for characterizing environmental?phenotype associations is critical to understanding these effects, and the outcomes of their study could reflect the benefits of developing locally adapted cultivars. This study aimed to characterize Brazil's tropical irrigated rice (IR) environment, Latin America's largest rice production system. We integrated unsupervised (K-means clustering) and supervised (decision tree classifier) algorithms to identify environmental clusters (EC) based on historical yield data. The data set included 31 locations and 471 genotypes from 1982 to 2017. We used environmental features (EF), such as weather and geography, as input variables for our analysis, assuming the model as EC ∼ f (EF). Results indicate that the tropical IR production region can be divided into four primary breeding zones, with temperature emerging as a significant factor in the study area. After employing a linear mixed model analysis, we observed that the current relationship between genetics (G), environmental variation (E), and their interaction (G×E) in Brazil's tropical IR has a 1:6:2 ratio. However, when introducing our data-driven model based on EC, we reduced this ratio to 1:5:1. Therefore, the selection for local adaptability across a large region became more reliable. Our approach successfully identified EC in Brazil's tropical production region of IR, providing valuable insights for defining breeding zones and identifying more productive and stable seed production fields. MenosGeographic and seasonal effects are important in driving selection decisions in rice breeding research. Adopting new strategies for characterizing environmental?phenotype associations is critical to understanding these effects, and the outcomes of their study could reflect the benefits of developing locally adapted cultivars. This study aimed to characterize Brazil's tropical irrigated rice (IR) environment, Latin America's largest rice production system. We integrated unsupervised (K-means clustering) and supervised (decision tree classifier) algorithms to identify environmental clusters (EC) based on historical yield data. The data set included 31 locations and 471 genotypes from 1982 to 2017. We used environmental features (EF), such as weather and geography, as input variables for our analysis, assuming the model as EC ∼ f (EF). Results indicate that the tropical IR production region can be divided into four primary breeding zones, with temperature emerging as a significant factor in the study area. After employing a linear mixed model analysis, we observed that the current relationship between genetics (G), environmental variation (E), and their interaction (G×E) in Brazil's tropical IR has a 1:6:2 ratio. However, when introducing our data-driven model based on EC, we reduced this ratio to 1:5:1. Therefore, the selection for local adaptability across a large region became more reliable. Our approach successfully identified EC in Brazil's tropical production region... Mostrar Tudo |
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Thesagro: |
Arroz Irrigado; Genótipo; Meio Ambiente; Melhoramento Genético Vegetal; Oryza Sativa; Sistema de Produção. |
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Thesaurus Nal: |
Breeding; Climate models; Environmental factors; Genotype; Genotype-environment interaction; Rice; Tropical agriculture. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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260 $c2023
500 $aEarly view.
520 $aGeographic and seasonal effects are important in driving selection decisions in rice breeding research. Adopting new strategies for characterizing environmental?phenotype associations is critical to understanding these effects, and the outcomes of their study could reflect the benefits of developing locally adapted cultivars. This study aimed to characterize Brazil's tropical irrigated rice (IR) environment, Latin America's largest rice production system. We integrated unsupervised (K-means clustering) and supervised (decision tree classifier) algorithms to identify environmental clusters (EC) based on historical yield data. The data set included 31 locations and 471 genotypes from 1982 to 2017. We used environmental features (EF), such as weather and geography, as input variables for our analysis, assuming the model as EC ∼ f (EF). Results indicate that the tropical IR production region can be divided into four primary breeding zones, with temperature emerging as a significant factor in the study area. After employing a linear mixed model analysis, we observed that the current relationship between genetics (G), environmental variation (E), and their interaction (G×E) in Brazil's tropical IR has a 1:6:2 ratio. However, when introducing our data-driven model based on EC, we reduced this ratio to 1:5:1. Therefore, the selection for local adaptability across a large region became more reliable. Our approach successfully identified EC in Brazil's tropical production region of IR, providing valuable insights for defining breeding zones and identifying more productive and stable seed production fields.
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700 1 $aSTONE, L. F.
700 1 $aHEINEMANN, A. B.
773 $tAgronomy Journal, 2023.
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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| Registros recuperados : 16 | |
| 7. |  | MARTINHO, P. R. R.; DALTIO, J.; FONSECA, M. F.; FERNANDES, I. V.; DALMOLIN, T. DE C.; MAGALHÃES, L. A. Avaliação do Cenário Agropecuário Atual de Assentamentos Rurais do MATOPIBA. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 18., 2017, Santos. Anais... Santos: Inpe, 2017. p. 5217-5224| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Territorial. |
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| 8. | | GARBELINI, J. S.; DELBEM, A. C. B.; LARA, J. A. F. de; SANTOS, T. S. DOS; FERNANDES, I. M. S. Elaboração de produtos a partir de carne mecanicamente separada de Cachara (Pseudoplatystoma faciatum). SIMPÓSIO SOBRE RECURSOS NATURAIS E SOCIOECONÔMICOS DO PANTANAL, 5., 2010, Corumbá, MS. Anais... Corumbá: Embrapa Pantanal: UFMS; Campinas: ICS do Brasil, 2010. 1 CD-ROM SIMPAN 2010. Não Paginado| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Pantanal. |
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| 10. | | TOREZANI, K. R. S.; FERNANDES, I. C. M. P.; FUKUSHI, Y. K. M.; SOUSA, A. A. T. C.; SUJII, E. R.; PIRES, C. S. S.; LAUMANN, R. A. Polinização da abóbora (Cucurbita pepo L.): comunidade de abelhas, em sistemas orgânicos e convencionais de produção no Distrito Federal. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENTOMOLOGIA, 25., 2014, Goiânia. Entomologia integrada à sociedade para o desenvolvimento sustentável: anais. Goiânia: Sociedade Entomológica do Brasil, 2014. Resumo 1792.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 11. | | SAVIO, J.; PRECI, D.; CASTELLE, M.; MANZOLLI, A.; FERNANDES, I. A.; JUNGES, A.; COLET, R.; CARRÃO-PANIZZI, M. C.; ABIRACHED, C.; STEFFENS, J.; VALDUGA, E. Development and structural behaviour of soybean gelato. Food Technology & Biotechnology, v. 56, n. 4, p. 516-523, Oct./Dec. 2018.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
| Biblioteca(s): Embrapa Trigo. |
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| 12. | | MARTINAZZO, J.; BALLEN, S. C.; FERNANDES, I. A.; UTTEICH, R. V.; DIAS, D. A.; STEFFENS, J.; STEFFENS, C.; MORAES, M. C. B.; BORGES, M. Detecção de feromônio de Euschistus heros em septo de borracha com nanossensor de cantilever. In: CONGRESSO DIGITAL DE NANOBIOTECNOLOGIA E BIOENGENHARIA, 3., 2022, Brasília. [Anais...]. Brasília: Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. 2022. Na publicação: Maria Carolina Blassioli-Moraes.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 13. | | MARTINAZZO, J.; UTTEICH, R. V.; FERNANDES, I. A.; DIAS, D. A.; LAUMANN, R. A.; MORAES, M. C. B.; BORGES, M.; STEFFENS, J.; STEFFENS, C. Detection of Euschistus heros and Diceraeus melacanthus volatile semiochemicals using PANI.Ag cantilever nanosensor. IEEE Sensors Journal, 2023. On-line first.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 14. | | PEDRO, A. C.; PANIZ, O. G.; FERNANDES, I. A. A.; BORTOLINI, D. G.; RUBIO, F. T. V.; HAMINIUK, C. W. I.; MACIEL, G. M.; MAGALHAES, W. L. E. The importance of antioxidant biomaterials in human health and technological innovation: a review. Antioxidants, v. 11, 1644, 2022.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 15. | | PEIXOTO, F. M.; FERNANDES, I.; GOUVÊA, A. C. M. S.; SANTIAGO, M. C. P. de A.; BORGUINI, R. G.; MATEUS, N.; FREITAS, V.; GODOY, R. L. de O.; FERREIRA, I. M. P. L. V. O. Simulation of in vitro digestion coupled to gastric and intestinal transport models to estimate absorption of anthocyanins from peel powder of jabuticaba, jamelão and jambo fruits. Journal of Functional Foods, v. 24, p. 373-381, 2016.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria de Alimentos. |
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| 16. | | HYDE, K. D.; ABDEL-WAHAB, M. A.; ABDOLLAHZADEH, J.; ABEYWICKRAMA, P. D.; ABSALAN, S.; AFSHARI, N.; AINSWORTH, A. M.; AKULOV, O. Y.; ALEOSHIN, V. V.; AL-SADI, A. M.; ALVARADO, P.; ALVES, A.; ALVES-SILVA, G.; AMALFI, M.; AMIRA, Y.; AMUHENAGE, T. B.; ANDERSON, J. L.; ANTONÍN, V.; AOUALI, S.; APTROOT, A.; APURILLO, C. C. S.; ARAÚJO, J. P. M.; ARIYAWANSA, H. A.; ARMAND, A.; ARUMUGAM, E.; ASGHARI, R.; ASSIS, D. M. A.; ATIENZA, V.; AVASTHI, S.; AZEVEDO, E.; BAHKALI, A. H.; BAKHSHI, M.; BANIHASHEMI, Z.; BAO, D. F.; BARAL, H. O.; BARATA, M.; BARBOSA, F. R.; BARBOSA, R. N.; BARRETO, R. W.; BASCHIEN, C.; BELAMESIATSEVA, D. B.; BENNETT REUEL, M.; BERA, I.; BEZERRA, J. D. P.; BEZERRA, J. L.; BHAT, D. J.; BHUNJUN, C. S.; BIANCHINOTTI, M. V.; BŁASZKOWSKI, J.; BLONDELLE, A.; BOEKHOUT, T.; BONITO, G.; BOONMEE, S.; BOONYUEN, N.; BREGANT, C.; BUCHANAN, P.; BUNDHUN, D.; BURGAUD, G.; BURGESS, T.; BUYCK, B.; CABARROI-HERNÁNDEZ, M.; CÁCERES, M. E. S.; CAEIRO, M. F.; CAI, L.; CAI, M. F.; CALABON, M. S.; CALAÇA, F. J. S.; CALLALLI, M.; CAMARA, M. P. S.; CANO-LIRA, J. F.; CANTILLO, T.; CAO, B.; CARLAVILLA, J. R.; CARVALHO, A.; CASTAÑEDA-RUIZ, R. F.; CASTLEBURY, L.; CASTRO-JAUREGUI, O.; CATANIA, M. D. V.; CAVALCANTI, L. H.; CAZABONNE, J.; CEDEÑO-SANCHEZ, M. L.; CHAHARMIRI-DOKHAHARANI, S.; CHAIWAN, N.; CHAKRABORTY, N.; CHAVERRI, P.; CHEEWANGKOON, R.; CHEN, C.; CHEN, C. Y.; CHEN, K. H.; CHEN, J.; CHEN, Q.; CHEN, W. H.; CHEN, Y. P.; CHETHANA, K. W. T.; COLEINE, C.; CONDÉ, T. O.; CORAZON-GUIVIN, M. A.; CORTÉS-PÉREZ, A.; COSTA-REZENDE, D. H.; COURTECUISSE, R.; CROUCH, J. A.; CROUS, P. W.; CUI, B. K.; CUI, Y. Y.; SILVA, D. K. A. da; SILVA, G. A. da; SILVA, I. R. da; SILVA, R. M. F. da; SILVA SANTOS, A. C. da; DAI, D. Q.; DAY, Y. C.; DAMM, U.; DARMOSTUK, V.; DAROODI ZOHA; DAS, K.; DAS, K.; DAVOODIAN, N.; DAVYDOV, E. A.; DAYARATHNE, M. C.; DECOCK, C.; DE GROOT, M. D.; DE KESEL, A.; DELA CRUZ, T. E. E.; DE LANGE, R.; DELGADO, G.; DENCHEV, C. M.; DENCHEV, T. T.; OLIVEIRA, N. T. de; SILVA, N. T. de; SOUZA, F. A. de; DENTINGER, B.; DEVADATHA, B.; DIANESE, J. C.; DIMA, B.; DINIZ, A. G.; DISSANAYAKE, A. J.; DISSANAYAKE, L. S.; DOĞAN, H. H.; DOILOM, M.; DOLATABADI, S.; DONG, W.; DONG, Z. Y.; SANTOS, L. A. dos; DRECHSLER-SANTOS, E. R.; DU, T. Y.; DUBEY, M. K.; DUTTA, A. K.; EGIDI, E.; ELLIOTT, T. F.; ELSHAHED, M. S.; ERDOĞDU, M.; ERTZ, D.; ETAYO, J.; EVANS, H. C.; FAN, X. L.; FAN, Y. G.; FEDOSOVA, A. G.; FELL, J.; FERNANDES, I.; FIRMINO, A. L.; FIUZA, P. O.; FLAKUS, A.; SOUZA, C. A. F. de; FRISVAD, J. C.; FRYAR, A. C.; GABALDÓN, T.; GAJANAYAKE, A. J.; GALINDO, L. J.; GANNIBAL, P. B.; GARCIA, D.; GARCÍA-SANDOVAL, S. R.; GARRIDO-BENAVENT, I.; GARZOLI, L.; GAUTAM, A. K.; GE, Z. W.; GENÉ, D. J.; GENTEKAKI, E.; GHOBAD-NEJHAD, M.; GIACHINI, A. J.; GIBERTONI, T. B.; GÓES-NETO, A.; GOMDOLA, D.; FARIAS, A. R. G. de. Global consortium for the classification of fungi and fungus-like taxa. Mycosphere, v. 14, n. 1, p. 1960–2012, 2023.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
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