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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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1.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e. Análise estatística da interação genótipo x ambientes e normas de reação. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 369-394.

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2.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e. Modelos lineares generalizados e dados categóricos. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 559-594.

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3.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e. Análise estatística de dados longitudinais. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 312-368.

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4.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, R. T.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; TAKAHASHI, E. K. Acurácia preditiva de testes clonais de Eucalyptus spp. utilizando efeitos aditivos do parentesco e validação cruzada. Scientia Forestalis, Piracicaba, v. 45, n. 113, p. 39-47, mar. 2017.

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5.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Análise de sobrevivência e dados censurados. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 595-626.

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6.Imagem marcado/desmarcadoVIANA, J. M. S.; FARIA, V. R.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de. Best linear unbiased prediction and family selection in crop species. Crop Science, v. 51, n. 6, p. 2371-2381, Nov./Dec. 2011.

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7.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, F. F. e; VIANA, J. M. S.; FARIA, V. R.; RESENDE, M. D. V. de. Bayesian inference of mixed models in quantitative genetics of crop species. Theoretical and Applied Genetics, v. 126, p. 1749-1761, 2013.

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8.Imagem marcado/desmarcadoVIANA, J. M. S.; FARIA, V. R.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de. Combined selection of progeny in crop breeding using best linear unbiased prediction. Canadian Journal of Plant Science, v. 92, p. 553-562, 2012.

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9.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e. Inferência bayesiana. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 449-503.

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10.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. 882 p.

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11.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; RESENDE JÚNIOR, M. F. R. Genética de associação (GWAS). In: BORÉM, A.; FRITSCHE-NETO, R. (Ed.). Biotecnologia aplicada ao melhoramento de plantas. Viçosa, MG, 2013. p. 119-150

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12.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; RESENDE JÚNIOR, M. F. R. Seleção genômica ampla (GWS). In: BORÉM, A.; FRITSCHE-NETO, R. (Ed.). Biotecnologia aplicada ao melhoramento de plantas. Viçosa, MG, 2013. p. 151-188.

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13.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; LOPES, P. S.; AZEVEDO, C. F. Seleção genômica ampla (GWS) via modelos mistos (REML/BLUP), inferência Bayesiana (MCMC), regressão aleatória multivariada e estatística espacial. Viçosa, MG: UFV, 2012. 291 p. Livro eletrônico.

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14.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e. Seleção genômica. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência Bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 627-768.

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15.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, V. S. dos; MARTINS FILHO, S.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e. Proposta de CLUP genômico com efeitos aditivos e de dominância em ambiente R. Revista Brasileira de Biometria, Lavras, v. 35, n. 2, p. 361-375, 2017.

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16.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, V. S. dos; MARTINS FILHO, S.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de. Uma aplicação do modelo de sobrevivência de Cox na seleção genômica ampla de suínos. Revista Matemática e Estatística em foco, v. 1, n. 2, 2013. Edição especial dos anais do Encontro Mineiro de Estatística, 12., 2013, Uberlândia. Resumo.

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17.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e. Softwares ASREML e R. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 769-807.

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18.Imagem marcado/desmarcadoMORAES, W. B.; MAFFIA, L. A.; SANTOS, A. F. dos; SILVA, F. F. E.; FILHO, S. M. Análise bayesiana em modelos de crescimento para comparar estratégias de controle da ferrugem do álamo. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FITOPATOLOGIA, 46.; REUNIÃO BRASILEIRA DE CONTROLE BIOLÓGICO, 11., 2013, Ouro Preto. CBfito sustentável. Ouro Preto: UFV, 2013. 1 CD-ROM. Resumo: 126-1.

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19.Imagem marcado/desmarcadoVIANA, J. M. S.; ALMEIDA, Í. F. de; RESENDE, M. D. V. de; FARIA, V. R.; SILVA, F. F. e. BLUP for genetic evaluation of plants in non-inbred families of annual crops. Euphytica, n. 174, p. 31-39, 2010.

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20.Imagem marcado/desmarcadoVIANA, J. M. S.; MUNDIM, G. B.; DELIMA, R. O; SILVA, F. F. E.; RESENDE, M. D. V. de. Best linear unbiased prediction for genetic evaluation in reciprocal recurrent selection with popcorn populations. Journal of Agricultural Science, v. 152, p. 428-438, 2014.

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Biblioteca(s):  Embrapa Café.
Data corrente:  28/01/2021
Data da última atualização:  28/01/2021
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  B - 1
Autoria:  ALVES, R. S.; RESENDE, M. D. V. de; ROCHA, J. R. do A. S. de C.; PEIXOTO, M. A.; TEODORO, P. E.; SILVA, F. F. e; BHERING, L. L.; SANTOS, G. A. dos.
Afiliação:  RODRIGO SILVA ALVES, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPCa; JOÃO ROMERO DO AMARAL SANTOS DE CARVALHO ROCHA, UFV; MARCO ANTÔNIO PEIXOTO, UFV; PAULO EDUARDO TEODORO, UFMS; FABYANO FONSECA E SILVA, UFV; LEONARDO LOPES BHERING, UFV; GLEISON AUGUSTO DOS SANTOS, UFV.
Título:  Quantifying individual variation in reaction norms using random regression models fitted through Legendre polynomials: application in eucalyptus breeding.
Ano de publicação:  2020
Fonte/Imprenta:  Bragantia, v. 79, n. 4, 2020. p. 360-376.
DOI:  https://doi.org/10.1590/1678-4499.20200125
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  An accurate, efficient and informative statistical method for analyses of genotype × environment (G × E) interactions is a key requirement for progress in any breeding program. Thus, the objective of this study was to quantify individual variation in reaction norms using random regression models fitted through Legendre polynomials in eucalyptus (Eucalyptus spp.) breeding. To this end, a data set with 215 eucalyptus clones of different species and hybrids evaluated in four environments for diameter at breast height (DBH) and Pilodyn penetration (PP) was used. Variance components were estimated by restricted maximum likelihood, and genetic values were predicted by best linear unbiased prediction. The best-fitted model for DBH and PP was indicated by the Akaike information criterion, and the significance of the genotype effects was tested using the likelihood ratio test. Genetic variability between eucalyptus clones and very high accuracies ( r^gg >=0.90 ) were detected for both traits. Reaction norms and eigenfunctions generated genetic insights into G × E interactions. This is the first study that quantified individual variation in reaction norms using random regression models fitted through Legendre polynomials in eucalyptus breeding and demonstrated the great potential of this technique.
Thesagro:  Eucalipto; Interação Genética; Melhoramento Genético Vegetal; Método Estatístico.
Thesaurus NAL:  Eucalyptus; Forest trees; Genotype-environment interaction; Plant breeding; Statistical models.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/220735/1/Quantifying-individual-variation.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Café (CNPCa)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
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