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| Registros recuperados : 19 | |
| 2. |  | TEIXEIRA, A. L.; PRADO, P. E. R.; DIAS, K. O. das G.; MALTA, M. R.; GONÇALVES, F. M. A. Avaliação do teor de cafeína em folhas e grãos de acessos de café arábica. Separata de: Revista Ciência Agronômica, Fortaleza, v. 43, n. 1, p. 129-137, jan-mar, 2012.| Biblioteca(s): Embrapa Rondônia. |
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| 3. | | ROSA, J. R. B. F.; GUIMARÃES, C. T.; MAGALHAES, J. V. de; DIAS, K. O. das G.; SILVA, L. da C. e; PASTINA, M. M. Aplicação da associação genômica no melhoramento de plantas. In: PEIXOTO, L. de A.; BHERING, L. L.; CRUZ, C. D. (ed.). Seleção genômica aplicada ao melhoramento genético. Viçosa, MG: Universidade Federal de Viçosa, 2022. p. 47-71.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 4. | | DIAS, K. O. das G.; GONÇALVES, F. M. A.; SOUZA SOBRINHO, F. de; BENITES, F. R. G.; TEIXEIRA, D. H. L.; NUNES, J. A. R. Número de repetições para avaliação de progênies de Brachiaria ruziziensis. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 7., 2013, Uberlândia. Variedade melhorada: a força da nossa agricultura: anais. Viçosa, MG: SBMP, 2013. p. 1110-1111| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 5. | | DIAS, K. O. das G.; GEZAN, S. A.; GUIMARAES, C. T.; NODA, R. W.; SOUZA, J. C. de; PASTINA, M. M.; GUIMARAES, L. J. M. Seleção genômica para tolerância ao déficit hídrico em milho. In: CONGRESSO NACIONAL DE MILHO E SORGO, 31., 2016, Bento Gonçalves. Milho e sorgo: inovações, mercados e segurança alimentar: anais. Sete Lagoas: Associação Brasileira de Milho e Sorgo, 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 8. | | KRAUSE, M. D.; DIAS, K. O. das G.; SANTOS, J. P. R. dos; OLIVEIRA, A. A. de; GUIMARAES, L. J. M.; PASTINA, M. M.; MARGARIDO, G. R. A.; GARCIA, A. A. F. Boosting predictive ability of tropical maize hybrids via genotype-by-environment interaction under multivariate GBLUP models. Crop Science, v. 60, n. 6, p. 3049-3065, 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 9. | | 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. Genomic prediction in multi-environment trials in maize using statistical and machine learning methods. Scientific Reports, v. 14, 1062, 2024.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 10. | | SOUZA, V. F. de; RIBEIRO, P. C. de O.; VIEIRA JÚNIOR, I. C.; OLIVEIRA, I. C. M.; DAMASCENO, C. M. B.; SCHAFFERT, R. E.; PARRELLA, R. A. da C.; DIAS, K. O. das G.; PASTINA, M. M. Exploring genotype x environment interaction in sweet sorghum under tropical environments. Agronomy Journal, v. 113, p. 3005-3018, 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 11. | | PASTINA, M. M.; SILVA, R. R.; GUIMARAES, L. J. M.; GUIMARAES, C. T.; DIAS, K. O. das G.; SILVA, L. da C. e; MAGALHAES, J. V. de; GUIMARAES, P. E. de O.; PARENTONI, S. N.; GARCIA, A. A. F. Modelos GBLUP univariados e multivariados para seleção genômica para tolerância ao déficit hídrico em milho. Sete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo, 2016. 12 p. (Embrapa Milho e Sorgo. Circular Técnica, 223).| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 12. | | DIAS, K. O. das G.; PASTINA, M. M.; GUIMARAES, P. E. de O.; SANTOS, J. R. P. dos; KRAUSE, M. D.; FERRÃO, L. F. V.; GARCIA, A. A. F. Application of multi-environment bayesian models to study genotype-by-environment interaction in maize. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 9., 2017, Foz do Iguaçu. Melhoramento de plantas: projetando o futuro. Foz do Iguaçu: SBMP, 2017. p. 149.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 13. | | EVANGELISTA, J. S. P. C.; CHAVES, S. F. da S.; BHERING, E. L.; QUEIROZ, V. A. V.; SILVA, D. D. da; GUIMARAES, L. J. M.; DIAS, K. O. das G.; PASTINA, M. M. Seleção de genótipos de milho tropical com menor incidência de fumonisinas em grãos e alta produtividade via predição genômica. Sete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo, 2023. 17 p. (Embrapa Milho e Sorgo. Circular Técnica, 284).| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 14. | | DIAS, K. O. das G.; GONÇALVES, F. M. A.; SOUZA SOBRINHO, F. de; NUNES, J. A. R.; TEIXEIRA, D. H. L.; MORAES, B. F. X. de; BENITES, F. R. G. Tamanho de parcela e efeito de bordadura no melhoramento de Urochloa ruziziensis. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 48, n. 11, p. 1426-1431, 2013.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 15. | | SILVA, K. J.; GUIMARÃES, C. T.; GUILHEN, J. H. S.; GUIMARAES, P. E. de O.; PARENTONI, S. N.; TRINDADE, R. dos S.; OLIVEIRA, A. A. de; BERNARDINO, K. da C.; PINTO, M. de O.; DIAS, K. O. das G.; BERNARDES, C. de O.; DIAS, L. A. dos S.; GUIMARAES, L. J. M.; PASTINA, M. M. High-density SNP-based genetic diversity and heterotic patterns of tropical maize breeding lines. Crop Science, v. 60, p. 779-787, 2020| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 16. | | EVANGELISTA, J. S. P. C.; PEIXOTO, M. A.; COELHO, I. F.; FERREIRA, F. M.; MARÇAL, T. de S.; ALVES, R. S.; CHAVES, S. F. da S.; RODRIGUES, E. V.; LAVIOLA, B. G.; RESENDE, M. D. V. de; DIAS, K. O. das G.; BHERING, L. L. Modeling covariance structures and optimizing jatropha curcas breeding. Tree Genetics & Genomes, v. 19, 21, 2023. 11 p.| Biblioteca(s): Embrapa Agroenergia; Embrapa Café. |
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| 17. | | DIAS, K. O. das G.; GEZAN, S. A.; GUIMARÃES, C. T.; NAZARIAN, A.; SILVA, L. da C. e; PARENTONI, S. N.; GUIMARAES, P. E. de O.; ANONI, C. de O.; PÁDUA, J. M. V.; PINTO, M. de O.; NODA, R. W.; RIBEIRO, C. A. G.; MAGALHAES, J. V. de; GARCIA, A. A. F.; SOUZA, J. C. de; GUIMARAES, L. J. M.; PASTINA, M. M. Improving accuracies of genomic predictions for drought tolerance in maize by joint modeling of additive and dominance effects in multi-environment trials. Heredity, London, v. 121, n. 1, p. 24-37, 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 18. | | DIAS, K. O. das G.; GEZAN, S. A.; GUIMARAES, C. T.; MAGALHAES, J. V. de; GUIMARAES, P. E. de O.; CARNEIRO, N. P.; PORTUGAL, A. F.; BASTOS, E. A.; CARDOSO, M. J.; ANONI, C. de O.; SOUZA, J. C. de; GUIMARAES, L. J. M.; PASTINA, M. M. Estimating genotype X environment interaction for and genetic correlations among drought tolerance traits in maize via factor analytic multiplicative mixed models. Crop Science, Madison, v. 58, p. 72-83, Jan. 2018. Publicado online em 30 out. 2017.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 19. | | PADUA, J. M. V.; DIAS, K. O. das G.; PASTINA, M. M.; SOUZA, J. C. de; QUEIROZ, V. A. V.; COSTA, R. V. da; SILVA, M. B. P. da; RIBEIRO, C. A. G.; GUIMARAES, C. T.; GEZAN, S. A.; GUIMARAES, L. J. M. A multi-environment trials diallel analysis provides insights on the inheritance of fumonisin contamination resistance in tropical maize. Euphytica, Dordrecht, v. 211, n. 3, p. 277-285, 2016| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| Registros recuperados : 19 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Milho e Sorgo. Para informações adicionais entre em contato com cnpms.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
19/07/2021 |
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Data da última atualização: |
05/10/2021 |
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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: |
SOUZA, V. F. de; RIBEIRO, P. C. de O.; VIEIRA JÚNIOR, I. C.; OLIVEIRA, I. C. M.; DAMASCENO, C. M. B.; SCHAFFERT, R. E.; PARRELLA, R. A. da C.; DIAS, K. O. das G.; PASTINA, M. M. |
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Afiliação: |
VANDER FILLIPE DE SOUZA; PEDRO CÉSAR DE OLIVEIRA RIBEIRO, Universidade Federal de Viçosa; INDALÉCIO CUNHA VIEIRA JÚNIOR, Universidade Federal de Lavras; ISADORA CRISTINA MARTINS OLIVEIRA; CYNTHIA MARIA BORGES DAMASCENO, CNPMS; ROBERT EUGENE SCHAFFERT, CNPMS; RAFAEL AUGUSTO DA COSTA PARRELLA, CNPMS; KAIO OLIMPIO DAS GRAÇAS DIAS, Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz; MARIA MARTA PASTINA, CNPMS. |
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Título: |
Exploring genotype x environment interaction in sweet sorghum under tropical environments. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
Agronomy Journal, v. 113, p. 3005-3018, 2021. |
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DOI: |
http://dx.doi.org/10.1002/agj2.20696 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Understanding the genotype-by-environment interactions (GEI) is crucial to release sweet sorghum [Sorghum bicolor (L.) Moench] cultivars with stable and high agronomic performance under tropical environments. Therefore, linear mixed models could be used to face this challenge by leveraging the biological process of GEI into cultivar recommendation. The goals of this study were: (a) to explore GEI patterns under tropical conditions to select stable and high-yielding genotypes for energyuse in the bioethanol industry; and (b) to evaluate the advantages of linear mixed models taking into account simultaneously the genetic and the residual correlations across environments and the genomic relationship between genotypes. The breeding dataset was comprised of 41 genotypes evaluated for Tonnes of brix per hectare (TBH) in late-stage trials over 32 tropical environments. The models incorporating simultaneously the genomic relationship matrix of genotypes and the genetic and the residual correlations across environments showed the lowest values of Akaike Information Criterion (AIC) compared to the standard phenotypic models, and also increased the expected genetic gains of TBH across years. Based on the best models selected by AIC, the genotypes 38 (CMSXS5006), 6 (BRS511), 5 (CMSXS633), 9 (CMSXS637), and 12 (BRS506) exhibited the highest productivity in TBH. Particularly, the genotype 9 (CMSXS637) showed broad stability and high productivity under tropical environments, besides the desirable traits for bioethanol production. These results highlight the importance of modeling the genomic relationship between genotypes and the genetic and the residual correlations across environments to increase the breeding efficiency of sweet sorghum under tropical environments MenosUnderstanding the genotype-by-environment interactions (GEI) is crucial to release sweet sorghum [Sorghum bicolor (L.) Moench] cultivars with stable and high agronomic performance under tropical environments. Therefore, linear mixed models could be used to face this challenge by leveraging the biological process of GEI into cultivar recommendation. The goals of this study were: (a) to explore GEI patterns under tropical conditions to select stable and high-yielding genotypes for energyuse in the bioethanol industry; and (b) to evaluate the advantages of linear mixed models taking into account simultaneously the genetic and the residual correlations across environments and the genomic relationship between genotypes. The breeding dataset was comprised of 41 genotypes evaluated for Tonnes of brix per hectare (TBH) in late-stage trials over 32 tropical environments. The models incorporating simultaneously the genomic relationship matrix of genotypes and the genetic and the residual correlations across environments showed the lowest values of Akaike Information Criterion (AIC) compared to the standard phenotypic models, and also increased the expected genetic gains of TBH across years. Based on the best models selected by AIC, the genotypes 38 (CMSXS5006), 6 (BRS511), 5 (CMSXS633), 9 (CMSXS637), and 12 (BRS506) exhibited the highest productivity in TBH. Particularly, the genotype 9 (CMSXS637) showed broad stability and high productivity under tropical environments, besides the de... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Interação genotipo x ambiente. |
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Thesagro: |
Colheita; Seleção; Sorgo; Sorgo Açucareiro; Variedade. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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Marc: |
LEADER 02687naa a2200301 a 4500
001 2133012
005 2021-10-05
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024 7 $ahttp://dx.doi.org/10.1002/agj2.20696$2DOI
100 1 $aSOUZA, V. F. de
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520 $aUnderstanding the genotype-by-environment interactions (GEI) is crucial to release sweet sorghum [Sorghum bicolor (L.) Moench] cultivars with stable and high agronomic performance under tropical environments. Therefore, linear mixed models could be used to face this challenge by leveraging the biological process of GEI into cultivar recommendation. The goals of this study were: (a) to explore GEI patterns under tropical conditions to select stable and high-yielding genotypes for energyuse in the bioethanol industry; and (b) to evaluate the advantages of linear mixed models taking into account simultaneously the genetic and the residual correlations across environments and the genomic relationship between genotypes. The breeding dataset was comprised of 41 genotypes evaluated for Tonnes of brix per hectare (TBH) in late-stage trials over 32 tropical environments. The models incorporating simultaneously the genomic relationship matrix of genotypes and the genetic and the residual correlations across environments showed the lowest values of Akaike Information Criterion (AIC) compared to the standard phenotypic models, and also increased the expected genetic gains of TBH across years. Based on the best models selected by AIC, the genotypes 38 (CMSXS5006), 6 (BRS511), 5 (CMSXS633), 9 (CMSXS637), and 12 (BRS506) exhibited the highest productivity in TBH. Particularly, the genotype 9 (CMSXS637) showed broad stability and high productivity under tropical environments, besides the desirable traits for bioethanol production. These results highlight the importance of modeling the genomic relationship between genotypes and the genetic and the residual correlations across environments to increase the breeding efficiency of sweet sorghum under tropical environments
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700 1 $aPASTINA, M. M.
773 $tAgronomy Journal$gv. 113, p. 3005-3018, 2021.
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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