| |
|
|
| Registros recuperados : 136 | |
| 81. |  | BORBA, T. C. de O.; BRESEGHELLO, F.; DEL PELOSO, M. J.; MELO, L. C.; PEREIRA, H. S.; BRONDANI, R. P. V. Diversidade genética em acessos de feijoeiro comum analisada através de marcadores microssatélites. In: CONGRESSO NACIONAL DE PESQUISA DE FEIJÃO, 9., 2008, Campinas. Ciência e tecnologia na cadeia produtiva do feijão. Campinas: Instituto Agronômico, 2008. 1 CD-ROM. (IAC. Documentos, 85).| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
|    |
| 82. | | MORAIS, O. P. de; CASTRO, E. da M. de; BRESEGHELLO, F.; LOPES, A. de M.; PEREIRA, J. de A.; UTUMI, M.; MOURA NETO, F. P. Desempenho da população CG2 em seu segundo ciclo de seleção. In: CONGRESSO DA CADEIA PRODUTIVA DE ARROZ, 1.; REUNIÃO NACIONAL DE PESQUISA DE ARROZ-RENAPA, 7., 2002, Florianópolis. Anais. Santo Antonio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2002. p. 138-140. v.1. (Embrapa Arroz e Feijão. Documentos, 134).| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Arroz e Feijão. |
| |
| 83. | | MORAIS, O. P. de; CASTRO, E. da M. de; BRESEGHELLO, F.; LOPES, A. de M.; PERREIRA, J. A.; UTUMI, M.; MOURA NETO, F. P. Desempenho da população CG2 em seu segundo ciclo de seleção. In: CONGRESSO DA CADEIA PRODUTIVA DE ARROZ, 1.; REUNIÃO NACIONAL DE PESQUISA DE ARROZ - RENAPA, 7., 2002, Florianópolis. Anais... Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2002. p.138-140 (Embrapa Arroz e Feijão. Documentos, 134).| Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
| |
| 84. | | MORAIS, O. P. de; BRESEGHELLO, F.; CRISPIM, B. C. F.; UTUMI, M. M.; LOPES, A. de M.; GUEDES, J. M.; CASTRO, E. da M. de. Desempenho da população CNA10 no terceiro ciclo de seleção. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 4., 2007, São Lourenço. Anais... São Lourenço: Sociedade Brasileira de Melhoramento de Plantas, 2007. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Rondônia. |
| |
| 85. | | MORAIS, O. P. de; BRESEGHELLO, F.; CRISPIM, B. C. F.; UTUMI, M. M.; LOPES, A. de M.; GUEDES, J. M.; CASTRO, E. da M. de. Desempenho da população CNA10 no terceiro ciclo de seleção. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 4., 2007, São Lourenço. Anais... São Lourenço: Sociedade Brasileira de Melhoramento de Plantas, 2007.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
| |
| 86. | | GUIMARÃES, C. M.; OLIVEIRA, J. P. de; BRESEGHELLO, F.; SILVA, S. I. da; OLIVEIRA, J. L. de; SOUSA, J. P. N. de; IBRAHIM, F. N. Efeito da compactação do solo sobre o arroz dos grupos japonica e indica. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ARROZ IRRIGADO, 6., 2009, Porto Alegre. Estresses e sustentabilidade: desafios para a lavoura arrozeira: anais. Porto Alegre: Palotti, 2009. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
| |
| 89. | | MORAIS, O. P. de; CASTRO, A. P. de; BRESEGHELLO, F.; COLOMBARI FILHO, J. M.; WRUCK, F. de J.; LOPES, A. de M.; AZEVEDO, R.; BASTOS, R. A. Avaliação precoce de rendimento de grãos no melhoramento de arroz de terras altas. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 6., 2011, Búzios. Panorama atual e perspectivas do melhoramento de plantas no Brasil. [Búzios]: SBMP, 2011. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
| |
| 91. | | MORAIS, O. P. de; GUEDES, J. M.; BRESEGHELLO, F.; CASTRO, E. da M. de; SOARES, A. A.; PEREIRA, J. A.; CRISPIM, B. C. F. Performance da população CG3 de arroz de terras altas em seu terceiro ciclo de seleção recorrente. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 4., 2007, São Lourenço. Anais... São Lourenço: Sociedade Brasileira de Melhoramento de Plantas, 2007.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
| |
| 92. | | MORAIS JÚNIOR, O. P.; BRESEGHELLO, F.; DUARTE, J. B.; COELHO, A. S. G.; BORBA, T. C. O.; AGUIAR, J. T.; NEVES, P. C. F.; MORAIS, O. P. Assessing prediction models for different traits in a rice population derived from a Recurrent Selection Program. Crop Science, v. 58, n. 6, p. 2347-2359, Nov./Dec. 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
|  |
| 94. | | CROSSA, J.; MONTESINOS-LÓPEZ, O. A.; PÉREZ-RODRÍGUEZ, P.; COSTA-NETO, G.; FRITSCHE-NETO, R.; ORTIZ, R.; MARTINI, J. W. R.; LILLEMO, M.; MONTESINOS-LÓPEZ, A.; JARQUIN, D.; BRESEGHELLO, F.; CUEVAS, J.; RINCENT, R. Genome and environment based prediction models and methods of complex traits incorporating genotype × environment interaction. In: AHMADI, N.; BARTHOLOME, J. (ed.). Genomic prediction of complex traits: methods and protocols. New York: Humana Press, 2022. p. 245-283. (Methods in Molecular Biology).| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
| |
| 95. | | MORAIS JÚNIOR, O. P. de; MELO, P. G. S.; MORAIS, O. P. de; CASTRO, A. P. de; BRESEGHELLO, F.; UTUMI, M. M.; PEREIRA, J. A.; WRUCK, F. J.; COLOMBARI FILHO, J. M. Genetic progress after cycles of upland rice recurrent selection. Scientia Agricola, Piracicaba, v. 72, n. 4, p. 297-305, July/Aug. 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Rondônia. |
| |
| 96. | | MORAIS, O. P. de; CASTRO, A. P.; COLOMBARI FILHO, J. M.; UTUMI, M. M.; WRUCK, F. J.; BRESEGHELLO, F.; AZEVEDO, R. de; PEREIRA, J. A.; GUIMARÃES, C. M.; SOARES, A. A. Ganhos em dez anos de melhoramento da população-elite de arroz de terras altas da Embrapa. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 7., 2013, Uberlândia. Variedade melhorada: a força da nossa agricultura: anais. Viçosa, MG: SBMP, 2013. p. 1949-1953.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Arroz e Feijão. |
| |
| 97. | | ZEID, M.; YU, J. K.; GOLDOWITZ, I.; DENTON, M. E.; COSTICH, D. E.; JAYASURIYA, C. T.; SAHA, M.; ELSHIRE, R.; BENSCHER, D.; BRESEGHELLO, F.; MUNKVOLD, J.; VARSHNEY, R. K.; BELAY, G.; SORRELLS, M. E. Cross-amplification of EST-derived markers among 16 grass species. Field Crops Research, Amsterdam, v. 118, n. 1, p. 28-35, Jul. 2010.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
| |
| 98. | | MACHADO, P. L. O. de A.; FERREIRA, C. M.; DEL PELOSO, M. J.; NASCENTE, A. S.; BRESEGHELLO, F.; AIDAR, H.; KLUTHCOUSKI, J.; STONE, L. F.; MORAIS, O. P. de; RABELO, R. R.; COBUCCI, T. Estratégia de comunicação e negócio e transferência de tecnologia na Embrapa Arroz e Feijão. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2009. 24 p. (Embrapa Arroz e Feijão. Documentos, 252).| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Unidades Centrais. |
| |
| 99. | | BRESEGHELLO, F.; MORAIS, O. P. de; PINHEIRO, P. V.; SILVA, A. C. S.; CASTRO, E. da M. de; GUIMARÃES, E. P.; CASTRO, A. P. de; PEREIRA, J. A.; LOPES, A. de M.; UTUMI, M. M.; OLIVEIRA, J. P. de. Results of 25 years of upland rice breeding in Brazil. Crop Science, v. 51, n. 3, p. 914-923, May/June, 2011.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Rondônia. |
| |
| 100. | | SANT'ANA, E. P.; CASTRO, E. da M. de; MORAIS, O. P. de; GUIMARÃES, E. P.; MOURA NETO, F. P.; BRESEGHELLO, F.; PEREIRA, J. de A.; WANDERLEI, J. C.; SOUZA, N. R. G. de. BRS Bonança: cultivar de arroz semi-precoce e de alta qualidade de grão para cultivo em condições de terras altas. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2000. 2 p. (Embrapa Arroz e Feijão. Pesquisa em foco, 35).| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Unidades Centrais. |
| |
| Registros recuperados : 136 | |
|
|
|
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
|
Data corrente: |
26/01/2018 |
|
Data da última atualização: |
26/01/2018 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
|
Circulação/Nível: |
A - 2 |
|
Autoria: |
MORAIS JÚNIOR, O. P.; DUARTE, J. B.; BRESEGHELLO, F.; COELHO, A. S. G.; BORBA, T. C. O.; AGUIAR, J. T.; NEVES, P. C. F.; MORAIS, O. P. |
|
Afiliação: |
ODILON PEIXOTO MORAIS JUNIOR; JOAO BATISTA DUARTE, UFG; FLAVIO BRESEGHELLO, CNPAF; ALEXANDRE S. G. COELHO, UFG; TEREZA CRISTINA DE OLIVEIRA BORBA, CNPAF; JORDENE T. AGUIAR; PERICLES DE CARVALHO FERREIRA NEVES, CNPAF; ORLANDO PEIXOTO DE MORAIS, CNPAF. |
|
Título: |
Relevance of additive and non-additive genetic relatedness for genomic prediction in rice population under recurrent selection breeding |
|
Ano de publicação: |
2017 |
|
Fonte/Imprenta: |
Genetics and Molecular Research, v. 16, n. 4, gmr16039849, Dec. 2017. |
|
ISSN: |
1676-5680 |
|
DOI: |
10.4238/gmr16039849 |
|
Idioma: |
Inglês |
|
Conteúdo: |
In genomic recurrent selection programs of self-pollinated crops, additive genetic effects (breeding values) are effectively relevant for selection of superior progenies as new parents. However, considering additive and nonadditive genetic effects can improve the prediction of genome-enhanced breeding values (GEBV) of progenies, for quantitative traits. In this study, we assessed the magnitude of additive and nonadditive genetic variances for eight key traits in a rice population under recurrent selection, using marker-based relationship matrices. We then assessed the goodness-to-fit, bias, stability and accuracy of prediction for breeding values and total (additive plus nonadditive) genetic values, in five genomic best linear unbiased prediction (GBLUP) models, ignoring or not nonadditive genetic effects. The models were compared using 6174 single nucleotide polymorphisms (SNP) markers from 174 S1:3 progenies evaluated in field yield trial. We found dominance effects accounting for a substantial proportion of the total genetic variance for the key traits in rice, especially for days to flowering. In average of the traits, the component of variance additive, dominance, and epistatic contributed to about 34%, 14% and 9% for phenotypic variance. Additive genomic models, ignoring nonadditive genetic effects, showed better fit to the data and lower bias, in addition to greater stability and accuracy for predict GEBV of progenies. These results improve our understanding of the genetic architecture of the key traits in rice, evaluated in early-generation testing. Clearly, this study highlighted the advantages of additive models using genome-wide information, for genomic prediction applied to recurrent selection in a self-pollinated crop. MenosIn genomic recurrent selection programs of self-pollinated crops, additive genetic effects (breeding values) are effectively relevant for selection of superior progenies as new parents. However, considering additive and nonadditive genetic effects can improve the prediction of genome-enhanced breeding values (GEBV) of progenies, for quantitative traits. In this study, we assessed the magnitude of additive and nonadditive genetic variances for eight key traits in a rice population under recurrent selection, using marker-based relationship matrices. We then assessed the goodness-to-fit, bias, stability and accuracy of prediction for breeding values and total (additive plus nonadditive) genetic values, in five genomic best linear unbiased prediction (GBLUP) models, ignoring or not nonadditive genetic effects. The models were compared using 6174 single nucleotide polymorphisms (SNP) markers from 174 S1:3 progenies evaluated in field yield trial. We found dominance effects accounting for a substantial proportion of the total genetic variance for the key traits in rice, especially for days to flowering. In average of the traits, the component of variance additive, dominance, and epistatic contributed to about 34%, 14% and 9% for phenotypic variance. Additive genomic models, ignoring nonadditive genetic effects, showed better fit to the data and lower bias, in addition to greater stability and accuracy for predict GEBV of progenies. These results improve our understanding of the ge... Mostrar Tudo |
|
Palavras-Chave: |
GBLUP models; Genetic architecture; Predictive accuracy; Variance components. |
|
Thesagro: |
Arroz; Melhoramento genético vegetal; Oryza sativa; Seleção recorrente. |
|
Thesaurus NAL: |
Plant breeding; quantitative traits; Rice. |
|
Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/171723/1/CNPAF-2017-gmr-opmj.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 02867naa a2200361 a 4500
001 2086472
005 2018-01-26
008 2017 bl uuuu u00u1 u #d
022 $a1676-5680
024 7 $a10.4238/gmr16039849$2DOI
100 1 $aMORAIS JÚNIOR, O. P.
245 $aRelevance of additive and non-additive genetic relatedness for genomic prediction in rice population under recurrent selection breeding$h[electronic resource]
260 $c2017
520 $aIn genomic recurrent selection programs of self-pollinated crops, additive genetic effects (breeding values) are effectively relevant for selection of superior progenies as new parents. However, considering additive and nonadditive genetic effects can improve the prediction of genome-enhanced breeding values (GEBV) of progenies, for quantitative traits. In this study, we assessed the magnitude of additive and nonadditive genetic variances for eight key traits in a rice population under recurrent selection, using marker-based relationship matrices. We then assessed the goodness-to-fit, bias, stability and accuracy of prediction for breeding values and total (additive plus nonadditive) genetic values, in five genomic best linear unbiased prediction (GBLUP) models, ignoring or not nonadditive genetic effects. The models were compared using 6174 single nucleotide polymorphisms (SNP) markers from 174 S1:3 progenies evaluated in field yield trial. We found dominance effects accounting for a substantial proportion of the total genetic variance for the key traits in rice, especially for days to flowering. In average of the traits, the component of variance additive, dominance, and epistatic contributed to about 34%, 14% and 9% for phenotypic variance. Additive genomic models, ignoring nonadditive genetic effects, showed better fit to the data and lower bias, in addition to greater stability and accuracy for predict GEBV of progenies. These results improve our understanding of the genetic architecture of the key traits in rice, evaluated in early-generation testing. Clearly, this study highlighted the advantages of additive models using genome-wide information, for genomic prediction applied to recurrent selection in a self-pollinated crop.
650 $aPlant breeding
650 $aquantitative traits
650 $aRice
650 $aArroz
650 $aMelhoramento genético vegetal
650 $aOryza sativa
650 $aSeleção recorrente
653 $aGBLUP models
653 $aGenetic architecture
653 $aPredictive accuracy
653 $aVariance components
700 1 $aDUARTE, J. B.
700 1 $aBRESEGHELLO, F.
700 1 $aCOELHO, A. S. G.
700 1 $aBORBA, T. C. O.
700 1 $aAGUIAR, J. T.
700 1 $aNEVES, P. C. F.
700 1 $aMORAIS, O. P.
773 $tGenetics and Molecular Research$gv. 16, n. 4, gmr16039849, Dec. 2017.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|
