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| Registros recuperados : 136 | |
| 101. |  | SANT'ANA, E. P.; MORAIS, O. P. de; CASTRO, E. da M. de; GUIMARÃES, E. P.; MOURA NETO, F. P.; BRESEGHELLO, F.; PEREIRA, J. de A.; WANDERLEY, J. C.; SOUZA, N. R. G. de. BRS Bonança: upland rice cultivar. Crop Breeding and Applied Biotechnology, v. 1, n. 4, p. 439-441, Dec. 2001.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
|    |
| 102. | | MELO, P. G. S.; MORAIS, O. P. de; DINIZ, J. de A.; LOBO, V. L. da S.; BRESEGHELLO, F.; FONSECA, J. R.; CASTRO, A. P. de; BASSINELLO, P. Z.; CASTRO, E. da M. de. BRSGO Serra Dourada: cultivar de arroz para a agricultura familiar de Goiás. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2009. 4 p. (Embrapa Arroz e Feijão. Comunicado técnico, 177).| Biblioteca(s): Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Semiárido; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 103. | | MORAIS, O. P. de; CASTRO, E. da M. de; SOUZA, N. R. G. de; UTUMI, M.; LOPES, A. de M.; PEREIRA, J. de A.; PRABHU, A. S.; BAZONI, R.; SOUZA, N. S.; SOARES, A. A.; BRESEGHELLO, F.; FONSECA, J. R. BRSMT vencedora: cultivar semiprecoce de arroz de terras altas. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2003. 4 p. (Embrapa Arroz e Feijão. Comunicado Técnico, 72).| Biblioteca(s): Embrapa Rondônia. |
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| 104. | | MORAIS, O. P. de; CASTRO, E. da M. de; SOUZA, N. R. G. de; UTUMI, M.; LOPES, A. de M.; PEREIRA, J. de A.; PRABHU, A. S.; BAZONI, R.; SOUZA, N. S.; SOARES, A. A.; BRESEGHELLO, F.; FONSECA, J. R. BRSMT Vencedora: cultivar semiprecoce de arroz de terras altas. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2003. 4 p. (Embrapa Arroz e Feijão. Comunicado técnico, 72).| Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia; Embrapa Agropecuária Oeste; Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Meio Norte / UEP-Parnaíba; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 105. | | BRESEGHELLO, F.; MORAIS, O. P.; CASTRO, E. M.; PEREIRA, J. A.; LOPES, A. M.; UTUMI, M. M.; SOARES, A. A.; CORDEIRO, A. C. C.; FONSECA, J. R.; SILVA, V. L. BRS Sertaneja, cultivar precoce de arroz de terras altas. 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. |
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| 106. | | BRESEGHELLO, F.; MORAIS, O. P.; CASTRO, E. M.; PEREIRA, J. A.; LOPES, A. M.; UTUMI, M. M.; SOARES, A. A.; CORDEIRO, A. C. C.; FONSECA, J. R.; SILVA, V. L. BRS Sertaneja, cultivar precoce de arroz de terras altas. 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; Embrapa Meio-Norte. |
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| 107. | | BRESEGHELLO, F.; MORAIS, O. P. de; CASTRO, E. da M. de; PEREIRA, J. A.; UTUMI, M. M.; LOPES, A. de M.; CORDEIRO, A. C. C.; BASSINELLO, P. Z.; FONSECA, J. R.; PRABHU, A. S.; PETERS, V.; SOARES, A. A. BRS Sertaneja: cultivar precoce de arroz de terras altas. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2006. 4 p. (Embrapa Arroz e Feijão. Comunicado técnico, 133).| Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia; Embrapa Agropecuária Oeste; Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Meio Norte / UEP-Parnaíba; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Rondônia; Embrapa Unidades Centrais. MenosEmbrapa Agrobiologia; Embrapa Agropecuária Oeste; Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Meio Norte / UEP-Parnaíba; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Rondônia; Embrapa Unidades Centrais... Mostrar Todas |
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| 108. | | NELSON, J. C.; ANDREESCU, C.; BRESEGHELLO, F.; FINNEY, P. L.; GUALBERTO, D. G.; BERGMAN, C. J.; PEÑA, R. J.; PERRETANT, M. R.; LEROY, P.; QUALSET, C. O.; SORRELLS, M. E. Quantitative trait locus analysis of wheat quality traits. Euphytica, v. 149, n. 1/2, p. 145-159, May 2006.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 109. | | COLOMBARI FILHO, J. M.; CARVALHO, M. da C. S.; VILLAR, M. L. P.; CONDÉ, A. B. T.; MORAIS, O. P. de; CASTRO, A. P. de; BRESEGHELLO, F.; VIDOTTI, M. S.; MORAIS JÚNIOR, O. P. de. Avaliação para tolerância à deficiência de fósforo no solo em seleção recorrente de arroz de terras altas. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 7., 2013, Uberlândia. Variedade melhorada: a força da nossa agricultura: anais. Viçosa, MG: SBMP, 2013. p. 1935-1939.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 110. | | MORAIS, O. P. de; CASTRO, E. de M. de; PRABHU, A. S.; BRESEGHELLO, F.; VANDERLEI, J. C.; SOUZA, N. R. G. de; SOUZA, N. S.; FONSECA, J. R.; BASSINELLO, P. Z.; RABELO, R. R. Extenção de recomendação da cultivar de arroz de terras altas "BRS Soberana" para Goiás. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2003. 4 p. (Embrapa Arroz e Feijão. Comunicado Técnico, 73).| Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia. |
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| 111. | | MORAIS, O. P. de; CASTRO, E. da M.; PRABHU, A. S.; BRESEGHELLO, F.; ANDERLEI, J. C.; SOUZA, N. R. G. de; SOUZA, N. S.; FONSECA, J. R.; BASSINELLO, P. Z.; RABELO, R. R. Extensão de recomendação da cultivar de arroz de terras altas "BRS Soberana" para Goiás. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2003. 4 p. (Embrapa Arroz e Feijão. Comunicado Técnico, 73).| Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
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| 112. | | MORAIS, O. P. de; CASTRO, E. da M.; PRABHU, A. S.; BRESEGHELLO, F.; VANDERLEI, J. C.; SOUZA, N. R. G. de; SOUZA, N. S.; FONSECA, J. E.; BASSINELLO, P. Z.; RABELO, R. R. Extensão de recomendação da cultivar de arroz de terras altas "BRS Soberana" para Goiás. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2003. 4 p. (Embrapa Arroz e Feijão. Comunicado Técnico, 73).| Biblioteca(s): Embrapa Agropecuária Oeste. |
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| 113. | | MORAIS, O. P. de; CASTRO, E. da M.; PRABHU, A. S.; BRESEGHELLO, F.; VANDERLEI, J. C.; SOUZA, N. R. G. de; SOUZA, N. S.; FONSECA, J. R.; BASSINELLO, P. Z.; RABELO, R. R. Extensão de recomendação da cultivar de arroz de terras altas "BRS Soberana" para Goiás. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2003. 4 p. (Embrapa Arroz e Feijão. Comunicado técnico, 73).| Biblioteca(s): Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Meio Norte / UEP-Parnaíba; Embrapa Rondônia; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 114. | | TORGA, P. P.; BRESEGHELLO, F.; SILVA, E. M. da; VIANELLO, R. P.; DEL PELOSO, M. J.; MELO, L. C.; COSTA, J. G. C. da; SILVA, S. C. da; PEREIRA, H. S.; ABREU, A. G. de. Core collection of common bean formed from traditional Brazilian germplasm. Colloquium Agrariae, v. 18, n. 2, p. 15-25, 2022.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 115. | | ARAÚJO, M. S.; CHAVES, S. F. S.; DIAS, L. A. S.; FERREIRA, F. M.; PEREIRA, G. R.; BEZERRA, A. R. G.; ALVES, R. S.; HEINEMANN, A. B.; BRESEGHELLO, F.; CARNEIRO, P. C. S.; KRAUSE, M. D.; COSTA-NETO, G.; DIAS, K. O. G. GIS-FA: an approach to integrating thematic maps, factor-analytic, and envirotyping for cultivar targeting. Theoretical and Applied Genetics, v. 137, 80, Mar. 2024.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 116. | | SANT'ANA, E. P.; MORAIS, O. P. de; CASTRO, E. da M. de; MOURA NETO, F. P.; BRESEGHELLO, F.; WANDERLEY, J. C.; BAZONI, R.; COLLICCHIO, E.; SOUZA, N. R. G. de; LOPES, A. de M.; AZEVEDO, D. M. P. de; OLIVEIRA, M. N. de; ATROCH, A. L. Maravilha: cultivar de arroz de grão agulhinha para cultivo em terras altas em condições favorecidas. Santo Antônio de Goiás: EMBRAPA-CNPAF, 1998. 2 p. (EMBRAPA-CNPAF. Pesquisa em foco, 14).| Biblioteca(s): Embrapa Agropecuária Oeste; Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Meio Norte / UEP-Parnaíba; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 117. | | BRESEGHELLO, F.; MORAIS, O. P. de; CASTRO, E. da M. de; CASTRO, A. P. de; UTUMI, M. M.; LOPES, A. de M.; PEREIRA, J. de A.; CORDEIRO, A. C. C.; SOUZA, N. R. G. de; LOBO, V. L. da S.; SOARES, A. A.; GUIMARÃES, C. M.; BASSINELLO, P. Z.; FONSECA, J. R.; KOAKUZU, S. N.; PRABHU, A. S. Embrapa apresenta nova cultivar de arroz. Boletim Agropecuário. Disponível em: . Acesso em: 18 dez. 2008.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 118. | | CASTRO, A. P. de; MORAIS, O. P. de; BRESEGHELLO, F.; LOBO, V. L. da S.; GUIMARÃES, C. M.; BASSINELLO, P. Z.; COLOMBARI FILHO, J. M.; SANTIAGO, C. M.; FURTINI, I. V.; TORGA, P. P.; UTUMI, M. M.; PEREIRA, J. A.; CORDEIRO, A. C. C.; AZEVEDO, R. de; SOUSA, N. R. G.; SOARES, A. A.; RADMANN, V.; PETERS, V. J. BRS Esmeralda: cultivar de arroz de terras altas com elevada produtividade e maior tolerância à seca. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2014. 4 p. (Embrapa Arroz e Feijão. Comunicado técnico, 215).| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Rondônia; Embrapa Roraima. |
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| 119. | | CASTRO, A. P.; MORAIS, O. P. de; CASTRO, E. da M. de; BRESEGHELLO, F.; LOPES, A. de M.; UTUMI, M. M.; PEREIRA, J. A.; CORDEIRO, A. C. C.; LOBO, V. L. da S.; SOARES, A. A.; SOUZA, N. R. G. de; FONSECA, J. R.; BASSINELLO, P. Z.; GUIMARÃES, C. M.; KOAKUZU, S. N.; PRABHU, A. S. BRS Monarca: cultivar de arroz de terras altas com excelência em qualidade de grãos. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2007. 4 p. (Embrapa Arroz e Feijão. Comunicado técnico, 148).| Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria Tropical; Embrapa Agropecuária Oeste; Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Meio Norte / UEP-Parnaíba; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Rondônia; Embrapa Roraima; Embrapa Unidades Centrais. MenosEmbrapa Agroindústria Tropical; Embrapa Agropecuária Oeste; Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Meio Norte / UEP-Parnaíba; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Rondônia; Embrapa Roraima... Mostrar Todas |
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| 120. | | FURTINI, I. V.; CASTRO, A. P. de; LACERDA, M. C.; BRESEGHELLO, F.; FRAGOSO, D. de B.; COLOMBARI FILHO, J. M.; CORDEIRO, A. C. C.; SOUSA, N. R. G.; UTUMI, M. M.; SILVEIRA FILHO, A.; PEREIRA, J. A.; ABREU, G. B.; OLIVEIRA, I. J. de; BASSINELLO, P. Z.; SILVA-LOBO, V. L. BRS A502: cultivar de arroz de terras altas com resistência ao acamamento e grãos de excelente qualidade industrial e culinária. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2020. 12 p. (Embrapa Arroz e Feijão. Comunicado técnico, 253).| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Cocais; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Rondônia. |
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| Registros recuperados : 136 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
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Data corrente: |
29/05/2022 |
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Data da última atualização: |
12/04/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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Autoria: |
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. |
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Afiliação: |
JOSE CROSSA, CIMMYT; OSVAL ANTONIO MONTESINOS-LOPEZ, UNIVERSIDAD DE COLIMA, México; PAULINO PEREZ-RODRIGUEZ, COLEGIO DE POSTGRADUADOS, Montecillos-Mexico; GERMANO COSTA-NETO, ESALQ; ROBERTO FRITSCHE-NETO, ESALQ; RODOMIRO ORTIZ, SWEDISH UNIVERSITY OF AGRICULTURAL SCIENCES, Alnarp-Sweden; JOHANNES W. R. MARTINI, CIMMYT; MORTEN LILLEMO, NORWEGIAN UNIVERSITY OF LIFE SCIENCES, Norway; ABELARDO MONTESINOS-LOPEZ, CENTRO DE INVESTIGACIÓN EN MATEMÁTICAS, Guanajuato-Mexico; DIEGO JARQUIN, UNIVERSITY OF NEBRASKA, Lincoln-NE; FLAVIO BRESEGHELLO, CNPAF; JAIME CUEVAS, UNIVERSIDAD DE QUINTANA ROO, Quintana Roo-Mexico; RENAUD RINCENT, INRAE, Clermont-Ferrand-France. |
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Título: |
Genome and environment based prediction models and methods of complex traits incorporating genotype × environment interaction. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
In: AHMADI, N.; BARTHOLOME, J. (ed.). Genomic prediction of complex traits: methods and protocols. New York: Humana Press, 2022. |
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Páginas: |
p. 245-283. |
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Série: |
(Methods in Molecular Biology). |
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ISBN: |
978-1-0716-2205-6 |
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DOI: |
https://doi.org/10.1007/978-1-0716-2205-6_9 |
|
Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Genomic-enabled prediction models are of paramount importance for the successful implementation of genomic selection (GS) based on breeding values. As opposed to animal breeding, plant breeding includes extensive multienvironment and multiyear field trial data. Hence, genomic-enabled prediction models should include genotype × environment (G × E) interaction, which most of the time increases the prediction performance when the response of lines are different from environment to environment. In this chapter, we describe a historical timeline since 2012 related to advances of the GS models that take into account G × E interaction. We describe theoretical and practical aspects of those GS models, including the gains in prediction performance when including G × E structures for both complex continuous and categorical scale traits. Then, we detailed and explained the main G × E genomic prediction models for complex traits measured in continuous and noncontinuous (categorical) scale. Related to G × E interaction models this review also examine the analyses of the information generated with high-throughput phenotype data (phenomic) and the joint analyses of multitrait and multienvironment field trial data that is also employed in the general assessment of multitrait G × E interaction. The inclusion of nongenomic data in increasing the accuracy and biological reliability of the G × E approach is also outlined. We show the recent advances in large-scale envirotyping (enviromics), and how the use of mechanistic computational modeling can derive the crop growth and development aspects useful for predicting phenotypes and explaining G × E. MenosGenomic-enabled prediction models are of paramount importance for the successful implementation of genomic selection (GS) based on breeding values. As opposed to animal breeding, plant breeding includes extensive multienvironment and multiyear field trial data. Hence, genomic-enabled prediction models should include genotype × environment (G × E) interaction, which most of the time increases the prediction performance when the response of lines are different from environment to environment. In this chapter, we describe a historical timeline since 2012 related to advances of the GS models that take into account G × E interaction. We describe theoretical and practical aspects of those GS models, including the gains in prediction performance when including G × E structures for both complex continuous and categorical scale traits. Then, we detailed and explained the main G × E genomic prediction models for complex traits measured in continuous and noncontinuous (categorical) scale. Related to G × E interaction models this review also examine the analyses of the information generated with high-throughput phenotype data (phenomic) and the joint analyses of multitrait and multienvironment field trial data that is also employed in the general assessment of multitrait G × E interaction. The inclusion of nongenomic data in increasing the accuracy and biological reliability of the G × E approach is also outlined. We show the recent advances in large-scale envirotyping (enviromics), and... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Genome-enabled prediction; Genomic selection; Models with G x E interaction. |
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Thesagro: |
Genótipo; Interação Genética; Melhoramento Genético Vegetal. |
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Thesaurus NAL: |
Genome; Genomics; Genotype-environment interaction; Plant breeding. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1143533/1/cap9-2022.pdf
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Marc: |
LEADER 03084naa a2200433 a 4500
001 2143533
005 2024-04-12
008 2022 bl uuuu u00u1 u #d
020 $a978-1-0716-2205-6
024 7 $ahttps://doi.org/10.1007/978-1-0716-2205-6_9$2DOI
100 1 $aCROSSA, J.
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520 $aGenomic-enabled prediction models are of paramount importance for the successful implementation of genomic selection (GS) based on breeding values. As opposed to animal breeding, plant breeding includes extensive multienvironment and multiyear field trial data. Hence, genomic-enabled prediction models should include genotype × environment (G × E) interaction, which most of the time increases the prediction performance when the response of lines are different from environment to environment. In this chapter, we describe a historical timeline since 2012 related to advances of the GS models that take into account G × E interaction. We describe theoretical and practical aspects of those GS models, including the gains in prediction performance when including G × E structures for both complex continuous and categorical scale traits. Then, we detailed and explained the main G × E genomic prediction models for complex traits measured in continuous and noncontinuous (categorical) scale. Related to G × E interaction models this review also examine the analyses of the information generated with high-throughput phenotype data (phenomic) and the joint analyses of multitrait and multienvironment field trial data that is also employed in the general assessment of multitrait G × E interaction. The inclusion of nongenomic data in increasing the accuracy and biological reliability of the G × E approach is also outlined. We show the recent advances in large-scale envirotyping (enviromics), and how the use of mechanistic computational modeling can derive the crop growth and development aspects useful for predicting phenotypes and explaining G × E.
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773 $tIn: AHMADI, N.; BARTHOLOME, J. (ed.). Genomic prediction of complex traits: methods and protocols. New York: Humana Press, 2022.
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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