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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
Data corrente: |
25/03/2024 |
Data da última atualização: |
25/03/2024 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
BARRETO, C. A. V.; DIAS, K. O. das G.; SOUSA, I. C. de; AZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, A. C. C.; GUIMARAES, L. J. M.; GUIMARÃES, C. T.; PASTINA, M. M.; NASCIMENTO, M. |
Afiliação: |
CYNTHIA APARECIDA VALIATI BARRETO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; KAIO OLIMPIO DAS GRAÇAS DIAS, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; ITHALO COELHO DE SOUSA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE RONDÔNIA; CAMILA FERREIRA AZEVEDO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; ANA CAROLINA CAMPANA NASCIMENTO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; LAURO JOSE MOREIRA GUIMARAES, CNPMS; CLAUDIA TEIXEIRA GUIMARAES, CNPMS; MARIA MARTA PASTINA, CNPMS; MOYSÉS NASCIMENTO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA. |
Título: |
Genomic prediction in multi-environment trials in maize using statistical and machine learning methods. |
Ano de publicação: |
2024 |
Fonte/Imprenta: |
Scientific Reports, v. 14, 1062, 2024. |
DOI: |
https://doi.org/10.1038/s41598-024-51792-3 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
In the context of multi-environment trials (MET), genomic prediction is proposed as a tool that allows the prediction of the phenotype of single cross hybrids that were not tested in field trials. This approach saves time and costs compared to traditional breeding methods. Thus, this study aimed to evaluate the genomic prediction of single cross maize hybrids not tested in MET, grain yield and female flowering time. We also aimed to propose an application of machine learning methodologies in MET in the prediction of hybrids and compare their performance with Genomic best linear unbiased prediction (GBLUP) with non-additive effects. Our results highlight that both methodologies are efficient and can be used in maize breeding programs to accurately predict the performance of hybrids in specific environments. The best methodology is case-dependent, specifically, to explore the potential of GBLUP, it is important to perform accurate modeling of the variance components to optimize the prediction of new hybrids. On the other hand, machine learning methodologies can capture non-additive effects without making any assumptions at the outset of the model. Overall, predicting the performance of new hybrids that were not evaluated in any field trials was more challenging than predicting hybrids in sparse test designs. |
Palavras-Chave: |
Predição genômica. |
Thesagro: |
Hibrido; Milho; Produtividade. |
Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1163114/1/Genomic-prediction-in-multi-environment-trials-in-maize.pdf
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Marc: |
LEADER 02163naa a2200277 a 4500 001 2163114 005 2024-03-25 008 2024 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.1038/s41598-024-51792-3$2DOI 100 1 $aBARRETO, C. A. V. 245 $aGenomic prediction in multi-environment trials in maize using statistical and machine learning methods.$h[electronic resource] 260 $c2024 520 $aIn the context of multi-environment trials (MET), genomic prediction is proposed as a tool that allows the prediction of the phenotype of single cross hybrids that were not tested in field trials. This approach saves time and costs compared to traditional breeding methods. Thus, this study aimed to evaluate the genomic prediction of single cross maize hybrids not tested in MET, grain yield and female flowering time. We also aimed to propose an application of machine learning methodologies in MET in the prediction of hybrids and compare their performance with Genomic best linear unbiased prediction (GBLUP) with non-additive effects. Our results highlight that both methodologies are efficient and can be used in maize breeding programs to accurately predict the performance of hybrids in specific environments. The best methodology is case-dependent, specifically, to explore the potential of GBLUP, it is important to perform accurate modeling of the variance components to optimize the prediction of new hybrids. On the other hand, machine learning methodologies can capture non-additive effects without making any assumptions at the outset of the model. Overall, predicting the performance of new hybrids that were not evaluated in any field trials was more challenging than predicting hybrids in sparse test designs. 650 $aHibrido 650 $aMilho 650 $aProdutividade 653 $aPredição genômica 700 1 $aDIAS, K. O. das G. 700 1 $aSOUSA, I. C. de 700 1 $aAZEVEDO, C. F. 700 1 $aNASCIMENTO, A. C. C. 700 1 $aGUIMARAES, L. J. M. 700 1 $aGUIMARÃES, C. T. 700 1 $aPASTINA, M. M. 700 1 $aNASCIMENTO, M. 773 $tScientific Reports$gv. 14, 1062, 2024.
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte; Embrapa Semiárido. |
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2. | | MATSUNAGA, W. K.; SALES, E. S. G.; ASSIS JÚNIOR, G. C.; SILVA, M. T.; LACERDA, F. F.; LIMA, E. de P.; SANTOS, C. A. C. dos; BRITO, J. I. B. de. Application of ERA5-Land reanalysis data in zoning of climate risk for corn in the state of Bahia-Brazil. Theoretical and Applied Climatology, v. 155, p. 945-963, 2024.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 3 |
Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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5. | | SANTOS, L. R.; BARROS, P. S. do R.; MONTEIRO, D. A.; TABOSA, J. N.; MELO, A. F. de; LYRA, M. do C. C. P. de; OLIVEIRA, J. R. de S.; FERNANDES JUNIOR, P. I.; FREITAS, A. D. S. de; RACHID, C. T. C. da C. Influences of plant organ, genotype, and cultivation site on the endophytic bacteriome of maize (Zea mays L.) in the semi‑arid region of Pernambuco, Brazil. Brazilian Journal of Microbiology, v. 55, n. 1, p. 789-797, 2024.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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7. | | BARRETO, C. A. V.; DIAS, K. O. das G.; SOUSA, I. C. de; AZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, A. C. C.; GUIMARAES, L. J. M.; GUIMARÃES, C. T.; PASTINA, M. M.; NASCIMENTO, M. Genomic prediction in multi-environment trials in maize using statistical and machine learning methods. Scientific Reports, v. 14, 1062, 2024.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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8. | | VASCONCELOS, M. J. V. de; JAIN, A.; FIGUEIREDO, J. E. F.; OLIVEIRA, M. F. de; TRINDADE, R. dos S.; YUGANDHAR, P.; RAGHOTHAMA, K. G. Gaspé Flint corn as a seed-to-seed model to study the effect of phosphorus on maize growth and development. Genetics and Molecular Research, v. 23, n. 1, gmr19213, 2024.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo; Embrapa Solos. |
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16. | | LIMA, J. A.; ROSSI, A, A. B.; SANTOS, T. de O.; PENNA, G. F.; TARDIN, F. D.; TRINDADE, R. dos S.; GUIMARAES, P. E. de O.; GODINHO, V. de P. C.; AMARAL JUNIOR, A. T. do; CORDEIRO, A. G. M.; SANTOS, R. C. dos; JESUS, M. S. F. de; POGALSKY, L. de S.; TIAGO, A. V.; PEDRI, E. M. de; FERREIRA, E. L.; ZANETTI, G. T. Adaptability and stability of corn hybrids for the south of the Amazon biome via GGE biplot. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 58, e02931, 2023. Título em português: Adaptabilidade e estabilidade de híbridos de milho para o sul do bioma Amazônia via GGE biplot.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 4 |
Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo; Embrapa Rondônia; Embrapa Unidades Centrais. |
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17. | | FERREIRA, A. C. M.; SOUZA, H. A. de; SAGRILO, E.; SILVA JUNIOR, G. B. da; NATALE, W.; SOBRAL, A. H. S.; VERA, G. de S.; SANTOS, S. F. da C. B. dos. Absorption, partitioning, and export of nutrients by phenological stage in maize cultivated in Eastern Maranhão, Brazil. Journal of Plant Nutrition, p. 1-17, Oct. 28, 2023. Online.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 4 |
Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
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