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Registros recuperados : 166 | |
66. | | BRANQUINHO, R. G.; CASTRO, A. P. de; COLOMBARI FILHO, J. M.; HEINEMANN, A. B.; DUARTE, J. B. Poder de discriminação de genótipos e representatividade de locais utilizados na avaliação de arroz de terras altas. In: SEMINÁRIO JOVENS TALENTOS, 7., 2013, Santo Antônio de Goiás. Coletânea dos resumos apresentados. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2013. p. 98. (Embrapa Arroz e Feijão. Documentos, 292). Pôster - pós-graduação. Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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67. | | CASTRO, A. P. de; TORGA, P. P.; MORAIS, O. P. de; COLOMBARI FILHO, J. M.; CENTENO, A. C. Performance de linhagens elite de arroz irrigado em ensaios de rendimento, safra 2013/14. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ARROZ IRRIGADO, 9., 2015, Pelotas. Ciência e tecnologia para otimização da orizicultura: anais. Brasília, DF: Embrapa; Pelotas: Sosbai, 2015. Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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68. | | CASTRO, A. P. de; TORGA, P. P.; MORAIS, O. P. de; COLOMBARI FILHO, J. M.; CORDEIRO, A. C. C. Performance de linhagens elite de arroz irrigado em ensaios de rendimento, safra 2013/14. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ARROZ IRRIGADO, 9., 2015, Pelotas. Ciência e tecnologia para otimização da orizicultura: anais. Brasília, DF: Embrapa; Pelotas: Sosbai, 2015. Biblioteca(s): Embrapa Roraima. |
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69. | | FERRARI, J. M.; CASTRO, A. P. de; GUIMARÃES, P. H. R.; GUERRA NETO, G.; LUCAS, J. de F. Potencial de linhagens elite (F5:7) do Programa de Melhoramento de Arroz de Terras altas da Embrapa. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 8., 2015, Goiânia. O melhoramento de plantas, o futuro da agricultura e a soberania nacional: anais. Goiânia: UFG: SBMP, 2015. Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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70. | | FERRARI, J. M.; CASTRO, A. P. de; GUIMARÃES, P. H. R.; GUERRA NETO, G.; LUCAS, J. de F. Potencial genético de linhagens elite F5:7 de arroz de terras altas da Embrapa Arroz e Feijão. In: SEMINÁRIO JOVENS TALENTOS, 9., 2015, Santo Antônio de Goiás. Coletânea dos resumos apresentados. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2015. p. 76. (Embrapa Arroz e Feijão. Documentos, 309). Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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71. | | VIEIRA, A. F.; LANNA, A. C.; VIANELLO, R. P.; CASTRO, A. P. de; NEVES, L. G.; BRONDANI, C. Marcadores SNPs relacionados a tolerância à seca em arroz a partir do sequenciamento de 2500 genes candidatos. In: SEMINÁRIO JOVENS TALENTOS, 12., 2018, Santo Antônio de Goiás. Resumos. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2018. p. 65. (Embrapa Arroz e Feijão. Eventos técnicos & científicos, 2) Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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72. | | MOREIRA, A. M.; BORBA, T. C. de O.; CASTRO, A. P. de; BRESEGHELLO, F.; BASSINELLO, P. Z. Mapeamento de QTL para qualidade de grãos de uma população de arroz de terras altas. In: SEMINÁRIO JOVENS TALENTOS, 5., 2011, Santo Antônio de Goiás. Resumos apresentados. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2011. p. 56. (Embrapa Arroz e Feijão. Documentos, 270). Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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79. | | COSTA NETO, G. M. F.; DUARTE, J. B.; HEINEMANN, A. B.; CASTRO, A. P. de; ANTOLIN, L. A. S. Simulação de interação "genótipo x ambiente" para arroz de terras altas em cenários de aumento da temperatura do ar. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 8., 2015, Goiânia. O melhoramento de plantas, o futuro da agricultura e a soberania nacional: anais. Goiânia: UFG: SBMP, 2015. Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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80. | | CASTRO, A. P. de; FRAXE, T. de J. P.; SANTIAGO, J. L.; MATOS, R. B.; PINTO, I. C. Os sistemas agroflorestais como alternativa de sustentabilidade em ecossistemas de várzea no Amazonas. Acta Amazônica, Manaus, v. 39, n. 2, p. 279-288, jun. 2009. Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental. |
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Registros recuperados : 166 | |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Arroz e Feijão. Para informações adicionais entre em contato com cnpaf.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Rondônia. |
Data corrente: |
10/07/2023 |
Data da última atualização: |
10/07/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 2 |
Autoria: |
CASTRO, A. P. de; BRESEGHELLO, F.; FURTINI, I. V.; UTUMI, M. M.; PEREIRA, J. A.; CAO, T.-V.; BARTHOLOMÉ, J. |
Afiliação: |
ADRIANO PEREIRA DE CASTRO, CNPAF; FLAVIO BRESEGHELLO, CNPAF; ISABELA VOLPI FURTINI, CNPAF; MARLEY MARICO UTUMI, CPAF-RO; JOSE ALMEIDA PEREIRA, CPAMN; TUONG-VI CAO, CIRAD; JÉRÔME BARTHOLOMÉ, CIRAD. |
Título: |
Population improvement via recurrent selection drives genetic gain in upland rice breeding. |
Ano de publicação: |
2023 |
Fonte/Imprenta: |
Heredity, 2023. |
ISSN: |
0018-067X |
DOI: |
https://doi.org/10.1038/s41437-023-00636-3 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
One of the main challenges of breeding programs is to identify superior genotypes from a large number of candidates. By gradually increasing the frequency of favorable alleles in the breeding population, recurrent selection improves the population mean for target traits, increasing the chance to identify promising genotypes. In rice, population improvement through recurrent selection has been used very little to date, except in Latin America. At Embrapa (Brazilian Agricultural Research Corporation), the upland rice breeding program is conducted in two phases: population improvement followed by product development. In this study, the CNA6 population, evaluated over five cycles (3 to 7) of selection, including 20 field trials, was used to assess the realized genetic gain. A high rate of genetic gain was observed for grain yield, at 215 kg.ha-1 per cycle or 67.8 kg.ha-1 per year (3.08%). The CNA6 population outperformed the controls only for the last cycle, with a yield difference of 1128 kg.ha-1. An analysis of the product development pipeline, based on 29 advanced yield trials with lines derived from cycles 3 to 6, showed that lines derived from the CNA6 population had high grain yield, but did not outperform the controls. These results demonstrate that the application of recurrent selection to a breeding population with sufficient genetic variability can result in significant genetic gains for quantitative traits, such as grain yield. The integration of this strategy into a two-phase breeding program also makes it possible to increase quantitative traits while selecting for other traits of interest. MenosOne of the main challenges of breeding programs is to identify superior genotypes from a large number of candidates. By gradually increasing the frequency of favorable alleles in the breeding population, recurrent selection improves the population mean for target traits, increasing the chance to identify promising genotypes. In rice, population improvement through recurrent selection has been used very little to date, except in Latin America. At Embrapa (Brazilian Agricultural Research Corporation), the upland rice breeding program is conducted in two phases: population improvement followed by product development. In this study, the CNA6 population, evaluated over five cycles (3 to 7) of selection, including 20 field trials, was used to assess the realized genetic gain. A high rate of genetic gain was observed for grain yield, at 215 kg.ha-1 per cycle or 67.8 kg.ha-1 per year (3.08%). The CNA6 population outperformed the controls only for the last cycle, with a yield difference of 1128 kg.ha-1. An analysis of the product development pipeline, based on 29 advanced yield trials with lines derived from cycles 3 to 6, showed that lines derived from the CNA6 population had high grain yield, but did not outperform the controls. These results demonstrate that the application of recurrent selection to a breeding population with sufficient genetic variability can result in significant genetic gains for quantitative traits, such as grain yield. The integration of this strategy into a ... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Genetic gain. |
Thesagro: |
Arroz; Genótipo; Melhoramento Genético Vegetal; Oryza Sativa; Seleção Recorrente. |
Thesaurus NAL: |
Breeding and Genetic Improvement; Genotype; Plant breeding; Recurrent selection; Rice; Variability. |
Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
Marc: |
LEADER 02634naa a2200361 a 4500 001 2154861 005 2023-07-10 008 2023 bl uuuu u00u1 u #d 022 $a0018-067X 024 7 $ahttps://doi.org/10.1038/s41437-023-00636-3$2DOI 100 1 $aCASTRO, A. P. de 245 $aPopulation improvement via recurrent selection drives genetic gain in upland rice breeding.$h[electronic resource] 260 $c2023 520 $aOne of the main challenges of breeding programs is to identify superior genotypes from a large number of candidates. By gradually increasing the frequency of favorable alleles in the breeding population, recurrent selection improves the population mean for target traits, increasing the chance to identify promising genotypes. In rice, population improvement through recurrent selection has been used very little to date, except in Latin America. At Embrapa (Brazilian Agricultural Research Corporation), the upland rice breeding program is conducted in two phases: population improvement followed by product development. In this study, the CNA6 population, evaluated over five cycles (3 to 7) of selection, including 20 field trials, was used to assess the realized genetic gain. A high rate of genetic gain was observed for grain yield, at 215 kg.ha-1 per cycle or 67.8 kg.ha-1 per year (3.08%). The CNA6 population outperformed the controls only for the last cycle, with a yield difference of 1128 kg.ha-1. An analysis of the product development pipeline, based on 29 advanced yield trials with lines derived from cycles 3 to 6, showed that lines derived from the CNA6 population had high grain yield, but did not outperform the controls. These results demonstrate that the application of recurrent selection to a breeding population with sufficient genetic variability can result in significant genetic gains for quantitative traits, such as grain yield. The integration of this strategy into a two-phase breeding program also makes it possible to increase quantitative traits while selecting for other traits of interest. 650 $aBreeding and Genetic Improvement 650 $aGenotype 650 $aPlant breeding 650 $aRecurrent selection 650 $aRice 650 $aVariability 650 $aArroz 650 $aGenótipo 650 $aMelhoramento Genético Vegetal 650 $aOryza Sativa 650 $aSeleção Recorrente 653 $aGenetic gain 700 1 $aBRESEGHELLO, F. 700 1 $aFURTINI, I. V. 700 1 $aUTUMI, M. M. 700 1 $aPEREIRA, J. A. 700 1 $aCAO, T.-V. 700 1 $aBARTHOLOMÉ, J. 773 $tHeredity, 2023.
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