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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Acre. |
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Data corrente: |
20/09/2021 |
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Data da última atualização: |
20/09/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
GREGIANINI, H. A. G.; CARNEIRO JUNIOR, J. M.; NETO, A. P.; COSTA FILHO, L. C. da C.; GREGIANINI, J. T. F.; PINHEIRO, A. K.; TRENKEL, C. K. G. |
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Afiliação: |
HÉLTON APARECIDO GARCIA GREGIANINI, In Vitro Acre; JOSE MARQUES CARNEIRO JUNIOR, CPAF-AC; ADALGIZA PINTO NETO, Universidade Federal da Fronteira Sul; LUIZ CARLOS CESAR DA COSTA FILHO, Procriar Assistência Agropecuária LTDA; JENNIFER TEODORO FERREIRA GREGIANINI, In Vitro Acre; ANTÔNIA KAYLYANNE PINHEIRO, Universidade Federal do Acre (Ufac); CAMILA KETERINE GORZELANSKI TRENKEL, Universidade Federal da Fronteira Sul. |
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Título: |
Precocidade sexual de novilhas Nelore em rebanho sob seleção no Estado do Acre. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
Research, Society and Development, v. 10, n. 4, e16310413945, 2021. |
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ISSN: |
2525-3409 |
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DOI: |
http://dx.doi.org/10.33448/rsd-v10i4.13945 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Avaliou-se a precocidade sexual de novilhas em programa de melhoramento genético no Acre, entre janeiro/2018 a fevereiro/2019, onde 184 novilhas Nelore com idade de 11-14 meses, peso médio ajustado no momento da indução de ciclicidade (IC) de 280,17 Kg e ganho de peso médio de 0,6 Kg/dia, foram pesadas, submetidas a protocolo de IC e classificadas em Categoria A (tônus uterino e ciclicidade ovariana), Categoria B (tônus uterino ou ciclicidade) e Categoria C (acíclicas e sem tônus uterino), e submetidas a sincronização do estro visando IATF, com diagnóstico de gestação realizado após 30 dias. Foram ainda submetidas à ultrassonografia de carcaça para obtenção da área de olho de lombo (AOL) e acabamento de carcaça (ACAB). Analisou-se: AOL, ACAB, peso, índice de seleção, idade, taxa de gestação e correlação de Pearson entre as variáveis peso, AOL, ACAB, índice de seleção e idade. A taxa de gestação foi de 42%, sendo semelhante entre as categorias (p>0,05). A AOL e ACAB não apresentou diferença entre novilhas gestantes e não gestantes (p>0,05). Diferenças foram observadas entre as categorias para as variáveis idade e peso ajustado ao dia da IC (p<0,05), não sendo observado diferenças para AOL e ACAB (p>0,05). Não foram observadas diferenças entre o potencial genético dos touros utilizados. Conclui-se que o rebanho estudado possui elevada precocidade sexual para as novilhas Nelore, super-precoces e precoces respectivamente, e aquelas que apresentaram maior peso tenderam a ser mais precoces, indicando a importância desta característica em sistemas de produção. The sexual precocity of heifers of a breeding program in the state of Acre, Brazil, was evaluated from January 2018 to February 2019. The herd included 184 Nellore heifers of 11 to 14 months of age, with mean body weight of 280.17 kg at the time of cyclicity induction (CI) and mean body weight gain of 0.6 kg day-1. The heifers were weighed, subjected to the CI protocol, and classified into the Categories A (uterine tone and ovarian cyclicity), B (uterine tone or ovarian cyclicity), and C (ovarian acyclicity and no uterine tone); then, they were subjected to estrus synchronization focused on fixed-time artificial insemination, with pregnancy diagnosis performed after 30 days. They were also subjected to carcass ultrasound to assess the ribeye area (REA) and carcass finishing level (CFL). The variables evaluated were: REA, CFL, body weight, selection index, age, and pregnancy rate. Pearson's correlation was used for the variables body weight, REA, CFL, selection index, and age. The pregnancy rate found was 42%, which was similar (p>0.05) in all categories. Pregnant and non-pregnant heifers presented similar (p>0.05) REA and CFL. The categories presented differences (p<0.05) for age and body weight at CI, and no differences (p>0.05) in REA and CFL. The bulls used presented no difference in genetic potential. The Nellore heifers from the study herd have high sexual precocity, classified as super-precocious and precocious. Heifers that present higher body weight tended to be more precocious, denoting the importance of this characteristic in production systems. La precocidad sexual de novillas se evaluó en un programa de mejoramiento genético en Acre, Brasil, entre enero de 2018 y febrero de 2019, donde 184 novillas Nellore (Bos indicus) con edades de 11 a 14 meses, con peso promedio ajustado al momento de la Inducción de Ciclicidad (IC) de 280,17 kg y aumento promedio de peso de 0,6 kg por día fueron pesadas, sometidas al protocolo de Inducción de Ciclicidad y clasificadas en Categoría A (tono uterino y ciclicidad ovárica), Categoría B (tono uterino o ciclicidad) y Categoría C (sin ciclicidad y sin tono uterino), y sometidas a la sincronización del estro con el objetivo de realizar una Inseminación Artificial de Tiempo Fijo (IATF), con diagnóstico de embarazo realizado a los 30 días. También se sometieron a examen de ultrasonido de las costillas para obtener el área del ojo de costilla (AOL) y la grasa subcutánea que cubre las costillas (ACAB). Se analizó: área del ojo de costilla, grasa subcutánea, peso, índice de selección, edad, tasa de embarazo y correlación de Pearson entre las variables peso, área del ojo de costilla, grasa subcutánea, índice de selección y edad. La tasa de embarazo fue del 42%, siendo similar entre categorías (p>0,05). El área del ojo de costilla y la grasa subcutánea no mostraron diferencias entre las novillas embarazadas y las no embarazadas (p>0,05). Se observaron diferencias entre las categorías para las variables edad y peso, ajustadas al día de la Inducción de Ciclicidad (p<0,05), no observándose diferencias para el área del ojo de costilla y para la grasa subcutánea (p>0,05). No se observaron diferencias entre el potencial genético de los toros utilizados. Se concluye que el rebaño estudiado tiene alta precocidad sexual para novillas Nellore, superprecoces y precoces, respectivamente, y las que presentaron mayor peso tendieron a ser más precoces, lo que indica la importancia de esta característica en los sistemas de producción. MenosAvaliou-se a precocidade sexual de novilhas em programa de melhoramento genético no Acre, entre janeiro/2018 a fevereiro/2019, onde 184 novilhas Nelore com idade de 11-14 meses, peso médio ajustado no momento da indução de ciclicidade (IC) de 280,17 Kg e ganho de peso médio de 0,6 Kg/dia, foram pesadas, submetidas a protocolo de IC e classificadas em Categoria A (tônus uterino e ciclicidade ovariana), Categoria B (tônus uterino ou ciclicidade) e Categoria C (acíclicas e sem tônus uterino), e submetidas a sincronização do estro visando IATF, com diagnóstico de gestação realizado após 30 dias. Foram ainda submetidas à ultrassonografia de carcaça para obtenção da área de olho de lombo (AOL) e acabamento de carcaça (ACAB). Analisou-se: AOL, ACAB, peso, índice de seleção, idade, taxa de gestação e correlação de Pearson entre as variáveis peso, AOL, ACAB, índice de seleção e idade. A taxa de gestação foi de 42%, sendo semelhante entre as categorias (p>0,05). A AOL e ACAB não apresentou diferença entre novilhas gestantes e não gestantes (p>0,05). Diferenças foram observadas entre as categorias para as variáveis idade e peso ajustado ao dia da IC (p<0,05), não sendo observado diferenças para AOL e ACAB (p>0,05). Não foram observadas diferenças entre o potencial genético dos touros utilizados. Conclui-se que o rebanho estudado possui elevada precocidade sexual para as novilhas Nelore, super-precoces e precoces respectivamente, e aquelas que apresentaram maior peso tenderam a ser mais... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Acre; Amazonia Occidental; Amazônia Ocidental; Aumento de peso; Bujari (AC); Cruce de animales; Fazenda Itaituba; Pubertad; Regulación hormonal; Reproducción de animales; Vaquilla; Western Amazon. |
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Thesagro: |
Gado Nelore; Ganho de Peso; Hormônio; Indução; Maturidade Sexual; Melhoramento Genético Animal; Novilho Precoce; Reprodução Animal. |
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Thesaurus Nal: |
Animal breeding; Animal reproduction; Heifers; Hormonal regulation; Nellore; Puberty; Weight gain. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/226159/1/27199.pdf
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A AOL e ACAB não apresentou diferença entre novilhas gestantes e não gestantes (p>0,05). Diferenças foram observadas entre as categorias para as variáveis idade e peso ajustado ao dia da IC (p<0,05), não sendo observado diferenças para AOL e ACAB (p>0,05). Não foram observadas diferenças entre o potencial genético dos touros utilizados. Conclui-se que o rebanho estudado possui elevada precocidade sexual para as novilhas Nelore, super-precoces e precoces respectivamente, e aquelas que apresentaram maior peso tenderam a ser mais precoces, indicando a importância desta característica em sistemas de produção. The sexual precocity of heifers of a breeding program in the state of Acre, Brazil, was evaluated from January 2018 to February 2019. The herd included 184 Nellore heifers of 11 to 14 months of age, with mean body weight of 280.17 kg at the time of cyclicity induction (CI) and mean body weight gain of 0.6 kg day-1. The heifers were weighed, subjected to the CI protocol, and classified into the Categories A (uterine tone and ovarian cyclicity), B (uterine tone or ovarian cyclicity), and C (ovarian acyclicity and no uterine tone); then, they were subjected to estrus synchronization focused on fixed-time artificial insemination, with pregnancy diagnosis performed after 30 days. They were also subjected to carcass ultrasound to assess the ribeye area (REA) and carcass finishing level (CFL). The variables evaluated were: REA, CFL, body weight, selection index, age, and pregnancy rate. Pearson's correlation was used for the variables body weight, REA, CFL, selection index, and age. The pregnancy rate found was 42%, which was similar (p>0.05) in all categories. Pregnant and non-pregnant heifers presented similar (p>0.05) REA and CFL. The categories presented differences (p<0.05) for age and body weight at CI, and no differences (p>0.05) in REA and CFL. The bulls used presented no difference in genetic potential. The Nellore heifers from the study herd have high sexual precocity, classified as super-precocious and precocious. Heifers that present higher body weight tended to be more precocious, denoting the importance of this characteristic in production systems. La precocidad sexual de novillas se evaluó en un programa de mejoramiento genético en Acre, Brasil, entre enero de 2018 y febrero de 2019, donde 184 novillas Nellore (Bos indicus) con edades de 11 a 14 meses, con peso promedio ajustado al momento de la Inducción de Ciclicidad (IC) de 280,17 kg y aumento promedio de peso de 0,6 kg por día fueron pesadas, sometidas al protocolo de Inducción de Ciclicidad y clasificadas en Categoría A (tono uterino y ciclicidad ovárica), Categoría B (tono uterino o ciclicidad) y Categoría C (sin ciclicidad y sin tono uterino), y sometidas a la sincronización del estro con el objetivo de realizar una Inseminación Artificial de Tiempo Fijo (IATF), con diagnóstico de embarazo realizado a los 30 días. También se sometieron a examen de ultrasonido de las costillas para obtener el área del ojo de costilla (AOL) y la grasa subcutánea que cubre las costillas (ACAB). Se analizó: área del ojo de costilla, grasa subcutánea, peso, índice de selección, edad, tasa de embarazo y correlación de Pearson entre las variables peso, área del ojo de costilla, grasa subcutánea, índice de selección y edad. La tasa de embarazo fue del 42%, siendo similar entre categorías (p>0,05). El área del ojo de costilla y la grasa subcutánea no mostraron diferencias entre las novillas embarazadas y las no embarazadas (p>0,05). Se observaron diferencias entre las categorías para las variables edad y peso, ajustadas al día de la Inducción de Ciclicidad (p<0,05), no observándose diferencias para el área del ojo de costilla y para la grasa subcutánea (p>0,05). No se observaron diferencias entre el potencial genético de los toros utilizados. Se concluye que el rebaño estudiado tiene alta precocidad sexual para novillas Nellore, superprecoces y precoces, respectivamente, y las que presentaron mayor peso tendieron a ser más precoces, lo que indica la importancia de esta característica en los sistemas de producción.
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Registro original: |
Embrapa Acre (CPAF-AC) |
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Cutter |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
25/03/2024 |
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Data da última atualização: |
25/03/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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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. |
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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. |
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Título: |
Genomic prediction in multi-environment trials in maize using statistical and machine learning methods. |
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Ano de publicação: |
2024 |
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Fonte/Imprenta: |
Scientific Reports, v. 14, 1062, 2024. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1038/s41598-024-51792-3 |
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Idioma: |
Inglês |
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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. |
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Palavras-Chave: |
Predição genômica. |
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Thesagro: |
Hibrido; Milho; Produtividade. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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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: |
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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.
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700 1 $aNASCIMENTO, M.
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Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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