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| Registros recuperados : 58 | |
| 41. |  | NONATO, J. V. A.; CARVALHO, H. F.; BORGES, K. L. R.; PADILHA, L.; MALUF, M. P.; FRITSCHE NETO, R.; GUERREIRO FILHO, O. Association mapping reveals genomic regions associated with bienniality and resistance to biotic stresses in arabica coffee. Euphytica, v. 217, n. 10, p. 1-19, 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 42. | | VIDAL, L. de A.; ALMEIDA, J. D. de; PINTO, E. R. de C.; VEIGA, A. D.; FERNANDEZ, D.; GUERREIRO FILHO, O.; ALBUQUERQUE, E. V. S. de. Obtenção de RNA de bicho-mineiro (Leucoptera coffeella) para transcritômica e silenciamento gênico. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 10., 2019, Vitória, ES. Pesquisa, inovação e sustentabilidade dos cafés do Brasil. Brasília, DF: Embrapa Café, 2019.| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 43. | | SILVA, M. S.; PATRICIO, F. R. A.; BRAGHINI, M. T.; SALOMÃO, D.; MALUF, M. P.; MARTINATI, J.; FAZUOLI, L. C.; GUERREIRO FILHO, O. Selection of coffee plants resistant to brown eye spot: genetic variability and influence of the nutritional condition on the expression of resistance to the pathogen. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON COFFEE SCIENCE, 24., 2012, Costa Rica. Programme & abstracts. [S.l.]: Association for Science and Information on Coffee, 2012. p. 201| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 44. | | CARVALHO, H. F.; FERRÃO, L. F. V.; GALLI, G.; NONATO, J. V. A.; PADILHA, L.; MALUF, M. P.; RESENDE JR., M. F. R. de; FRITSCHE-NETO, R.; GUERREIRO-FILHO, O. On the accuracy of threshold genomic prediction models for leaf miner and leaf rust resistance in arabica coffee. Tree Genetics & Genomes, v. 19, n. 1, 2023. 10 p.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 45. | | GHINI, R.; TORRE-NETO, A.; DENTZIEN, A. F. M.; GUERREIRO FILHO, O.; IOST, R.; PATRICIO, F. R. A.; PRADO, J. S. M.; THOMAZIELLO, R. A.; BETTIOL, W.; DaMATTA, F. M. Coffee growth, pest and yield responses to free-air CO2 enrichment. Climatic Change, Dordrecht, v. 132, n. 2, p. 307-320, 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação; Embrapa Meio Ambiente. |
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| 46. | | FAZUOLI, L. C.; CARVALHO, C. H. S. de; CARVALHO, G. R.; GUERREIRO FILHO, O.; PEREIRA, A. A.; BARTHOLO, G. F.; MOURA, W. de M.; SILVAROLLA, M. B.; BRAGHINI, M. T. Cultivares de café arábica de porte alto. In: CARVALHO, C. H. S. de (Ed.). Cultivares de café: origem, características e recomendações. Brasília, DF: Embrapa Café, 2008. 334 p. il. p. 227-254| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 47. | | SILVESTRINI, M.; MALUF, M. P.; SILVAROLLA, M. B.; GUERREIRO-FILHO, O.; MEDINA-FILHO, H. P.; VANINI, M. M. T.; OLIVEIRA, A. S.; GAPARI-PEZZOPANE, C. de; FAZUOLI, L. C. Genetic diversity of a Coffea germplasm collection assessed by RAPD markers. GENETIC RESOURCE CROP EVOLUTION, v.55, n.6, p.901-910, 2008. 901-910| Biblioteca(s): Embrapa Café; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 48. | | CARVALHO, H. F.; GALLI, G.; FERRÃO, L. F. V.; NONATO, J. V. A.; PADILHA, L.; MALUF, M. P.; RESENDE JR, M. F. R. de; GUERREIRO FILHO, O.; FRITSCHE-NETO, R. The effect of bienniality on genomic prediction of yield in arabica coffee. Euphytica, v. 216, n. 101, p. 100-111, 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 49. | | GUERREIRO FILHO, O.; FAZUOLI, L. C.; BRAGHINI, M. T.; GALLO, P. B.; OLIVEIRA, C. M. G.; PADILHA, L.; FATOBENE, B. J. dos R.; ANDRADE, V. T.; VASCONCELOS, L. de B. C.; ROSA, J. M. O. IAC Herculândia: a coffea canephora rootstock multiresistant to Meloidogyne species. Crop Breeding and Applied Biotechnology, v. 23, n. 3, e46322339, 2023. 6 p.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 50. | | PEREIRA, L. F. P.; SCHENK, J. C. M.; MALUF, M. P.; SANT'ANA, G. C.; NOGUEIRA, L.; PEREIRA, L. A.; SILVA, B. S. R. da; GUIMARÃES, P. de S.; GUERREIRO FILHO, O.; PADILHA, L. Marcadores SNP avaliados em cultivares de Café Arábica. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 10., 2019, Vitória. Pesquisa, Inovação e Sustentabilidade dos Cafés do Brasil. Anais... Brasília, DF: Embrapa Café, 2019. Título em inglês: SNP markers assessed in Arabica coffee cultivars.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 51. | | GONÇALVES, W.; ANDRADE, V. T.; FATOBENE, B. J. dos R.; CAIXETA, L. de B.; PADILHA, L.; OLIVEIRA, C. M. G.; ROSA, J. M. O.; RODRIGUES, L. M. R.; GUERREIRO FILHO, O. Selection strategy of a Coffea canephora rootstock with simultaneous nematode resistance to Meloidogyne exigua, M. incognita and M. paranaenses. European Journal of Plant Pathology, v. 160, n. 1, p. 81-95, may 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 52. | | CARVALHO, C. H. S. de; FAZUOLI, L. C.; GUERREIRO FILHO, O.; PEREIRA, A. A.; ALMEIDA, S. R. de; MATIELLO, J. B.; BARTHOLO, G. F.; SERA, T.; MOURA, W. de M.; MENDES, A. N. G.; REZENDE, J. C. de; FONSECA, A. F. A. da; FERRAO, M. A. G.; FERRÃO, R. G.; NACIF, A. de P.; SILVAROLLA, M. B.; BRAGHINI, M. T. Cultivares de café arábica de porte baixo. In: CARVALHO, C. H. S. de (Ed.). Cultivares de café: origem, características e recomendações. Brasília, DF: Embrapa Café, 2008. 334 p. il. p. 157-226| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 53. | | EIRA, M. T. S.; FAZUOLI, L. C.; GUERREIRO FILHO, O.; SILVAROLLA, M. B.; FERRÃO, M. A. G.; FONSECA, A. F. A.; FERRÃO, R. G.; SERA, T.; PEREIRA, A. A.; SAKIYAMA, N. S.; ZAMBOLIM, L.; CARVALHO, C. H.; PADILHA, L.; SOUZA, F. de F. Bancos de germoplasma de café no Brasil: base do melhoramento para produtividade e qualidade. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 5., 2007, Águas de Lindóia, SP. Anais... Brasília, DF: Embrapa Café, 2007. Genética e melhoramento do cafeeiro.| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 54. | | EIRA, M. T. S.; FAZUOLI, L. C.; GUERREIRO FILHO, O.; SILVAROLLA, M. B.; FERRÃO, M. A. G.; FONSECA, A. F. A.; FERRÃO, R. G.; SERA, T.; PEREIRA, A. A.; SAKIYAMA, N. S.; ZAMBOLIM, L.; CARVALHO, C. H.; PADILHA, L.; SOUZA, F. de F. Bancos de germoplasma de café no Brasil: base do melhoramento para produtividade e qualidade. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 5., 2007, Águas de Lindóia. Anais... Brasília, DF: Embrapa Café, 2007. 1 CD-ROM. Parceria: Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia; Instituto Agronômico de Campinas; Instituto Capixaba de Pesquisa, Assistência Técnica e Extensão Rural; Instituto Agronômico do Paraná; Empresa de Pesquisa Agropecuária de Minas...| Biblioteca(s): Embrapa Rondônia. |
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| 55. | | EIRA, M. T. S. da; FAZUOLI, L. C.; GUERREIRO FILHO, O.; SILVAROLLA, M. B.; FERRAO, M. A. G.; FONSECA, A. F. A. da; FERRÃO, R. G.; SERA, T.; PEREIRA, A. A.; SAKIYAMA, N. S.; ZAMBOLIM, L.; CARVALHO, C. H. S. de; PADILHA, L.; SOUZA, F. de F. Bancos de germoplasma de café no Brasil: base do melhoramento para produtividade e qualidade. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 5., 2007, Águas de Lindóia, SP. Anais... Brasília, DF: Embrapa Café, 2007.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 56. | | EIRA, M. T. S.; FAZUOLI, L. C.; GUERREIRO FILHO, O.; SILVAROLLA, M. B.; FERRÃO, M. A. G.; FONSECA, A. F. A.; FERRÃO, R. G.; SERA, T.; PEREIRA, A. A.; SAKIYAMA, N. S.; ZAMBOLIM, L.; CARVALHO, C. H.; PADILHA, L.; SOUZA, F. de F. (ed.). Bancos de germoplasma de café no Brasil. Brasília, DF: Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia, 2007. 18 p. (Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. Documentos, 243).| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 57. | | SALOJÄRVI.; RAMBANI, A.; YU, Z.; GUYOT, R.; STRICKLER, S.; LEPELLEY, M.; WANG, C.; RAJARAMAN, S.; RASTAS, P.; ZHENG, C.; MUÑOZ, D. S.; MEIDANIS, J.; PASCHOAL, A. R.; BAWIN, Y.; KRABBENHOFT, T. J.; WANG, Z. Q.; FLECK, S. J.; AUSSEL, R.; BELLANGER, L.; CHARPAGNE, A.; FOURNIER, C.; KASSAM, M.; LEFEBVRE, G.; MÉTAIRON, S.; MOINE, D.; RIGOREAU, M.; STOLTE, J.; HAMON, P.; COUTURON, E.; TRANCHANT-DUBREUIL, C.; MUKHERJEE, M.; LAN, T.; ENGELHARDT, J.; STADLER, P.; LEMOS, S. M. C. de; SUZUKI, S. I.; SUMIRAT, U.; WAI, C. M.; DAUCHOT, N.; OROZCO-ARIAS, S.; GARAVITO, A.; KIWUKA, C.; MUSOLI, P.; NALUKENGE, A.; GUICHOUX, E.; REINOUT, H.; SMIT, M.; CARRETERO-PAULET, L.; GUERREIRO FILHO, O.; BRAGHINI, M. T.; PADILHA, L.; SERA, G. H.; RUTTINK, T.; HENRY, R.; MARRACCINI, P.; PEER, Y. V. de; ANDRADE, A. C.; DOMINGUES, D.; GIULIANO, G.; MUELLER, L.; PEREIRA, L. F. P.; PLAISANCE, S.; PONCET, V.; ROMBAUTS, S.; SANKOFF, D.; ALBERT, V. A.; CROUZILLAT, D.; KOCHKO, A. de; DESCOMBES, P. The genome and population genomics of allopolyploid Coffea arabica reveal the diversification history of modern coffee cultivars. Nature Genetics, v. 56, n. 4, p. 721-731, 2024.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 58. | | VIEIRA, L. G. E.; ANDRADE, A. C.; COLOMBO, C. A.; MORAES, A. H. de A.; METHA, A.; OLIVEIRA, A. C. de; LABATE, C. A.; MARINO, C. L.; MONTEIRO-VITORELLO, C. de B.; MONTE, D. C.; GIGLIOTI, E.; KIMURA, E. T.; ROMANO, E.; KURAMAE, E. E.; LEMOS, E. G. M.; ALMEIDA, E. R. P. de; JORGE, E. C.; ALBUQUERQUE, E. V. S.; SILVA, F. R. da; VINECKY, F.; SAWAZAKI, H. E.; DORRY, H. F. A.; CARRER, H.; ABREU, I. N.; BATISTA, J. A. N.; TEIXEIRA, J. B.; KITAJIMA, J. P.; XAVIER, K. G.; LIMA, L. M. de; CAMARGO, L. E. A. de; PEREIRA, L. F. P.; COUTINHO, L. L.; LEMOS, M. V. F.; ROMANO, M. R.; MACHADO, M. A.; COSTA, M. M. do C.; SÁ, M. F. G. de; GOLDMAN, M. H. S.; FERRO, M. I. T.; TINOCO, M. L. P.; OLIVEIRA, M. C.; VAN SLUYS, M-A.; SHIMIZU, M. M.; MALUF, M. P.; EIRA, M. T. S. da; GUERREIRO FILHO, O.; ARRUDA, P.; MAZZAFERA, P.; MARIANI, P. D. S. C.; OLIVEIRA, R. L. B. C. de; HARAKAVA, R.; BALBAO, S. F.; TSAI, S. M.; MAURO, S. M. Z. di; SANTOS, S. N.; SIQUEIRA, W. J.; COSTA, G. G. L.; FORMIGHIERI, E. F.; CARAZZOLLE, M. F.; PEREIRA, G. A. G. Brazilian coffee genome project: an EST-based genomic resource. Brazilian Journal of Plant Physiology, v. 18, n. 1, p. 95-108, 2006.| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| Registros recuperados : 58 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Café. Para informações adicionais entre em contato com biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Café. |
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Data corrente: |
14/07/2020 |
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Data da última atualização: |
14/07/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
CARVALHO, H. F.; GALLI, G.; FERRÃO, L. F. V.; NONATO, J. V. A.; PADILHA, L.; MALUF, M. P.; RESENDE JR, M. F. R. de; GUERREIRO FILHO, O.; FRITSCHE-NETO, R. |
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Afiliação: |
HUMBERTO FANELLI CARVALHO, INSTITUTO AGRONÔMICO DE CAMPINAS - IAC; GIOVANNI GALLI, UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO; LUÍS FELIPE VENTORIM FERRÃO, UNIVERSITY OF FLORIDA; JULIANA VIEIRA ALMEIDA NONATO, INSTITUTO AGRONÔMICO DE CAMPINAS - IAC; LILIAN PADILHA, CNPCa; MIRIAN PEREZ MALUF, CNPCa; MÁRCIO FERNANDO RIBEIRO DE RESENDE JR, UNIVERSITY OF FLORIDA; OLIVEIRO GUERREIRO FILHO, INSTITUTO AGRONÔMICO DE CAMPINAS - IAC; ROBERTO FRITSCHE-NETO, UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO. |
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Título: |
The effect of bienniality on genomic prediction of yield in arabica coffee. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Euphytica, v. 216, n. 101, p. 100-111, 2020. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1007/s10681-020-02641-7 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
The most popular beverage worldwide, coffee, is responsible for a billionaire market chain with arabica coffee leading the production. Coffee breeding programs are focusing on high yield, excellent beverage quality, and disease resistance, but the bienniality comes to a challenge to overcome bean production. The bienniality, the seasonal variation between high and low yielding, is a genetically controlled physiological event that affects yield stability in arabica coffee. However, there are no studies on the best strategies to implement genomic selection in coffee, including how to establish training populations and deal with the biennially. Thus, the objective was evaluated the potential of genomic selection applied to arabica coffee, with particular consideration on how to estimate bienniality effect on genomic prediction accuracy for yield. The population (n = 586) high-density genotyped by GBS was measured in the low (2005 and 2007), and high (2006 and 2008) yield years. The genomic prediction models were established considering genotype and genotype × year effects. Different prediction scenarios were proposed, considering single-year training sets and grouping the data according to bienniality. Overall, training genomic models on biennium of successive years, and predicting the following biennium appears to be the most effective strategy between all tested scenarios. The comparison of phenotypic and prediction approaches revealed an increased selection response using genomic selection, mainly due to the reduced time per breeding cycle. These results can shed light on the implementation of a genome-based selection of arabica coffee and lead to more efficient breeding strategies. MenosThe most popular beverage worldwide, coffee, is responsible for a billionaire market chain with arabica coffee leading the production. Coffee breeding programs are focusing on high yield, excellent beverage quality, and disease resistance, but the bienniality comes to a challenge to overcome bean production. The bienniality, the seasonal variation between high and low yielding, is a genetically controlled physiological event that affects yield stability in arabica coffee. However, there are no studies on the best strategies to implement genomic selection in coffee, including how to establish training populations and deal with the biennially. Thus, the objective was evaluated the potential of genomic selection applied to arabica coffee, with particular consideration on how to estimate bienniality effect on genomic prediction accuracy for yield. The population (n = 586) high-density genotyped by GBS was measured in the low (2005 and 2007), and high (2006 and 2008) yield years. The genomic prediction models were established considering genotype and genotype × year effects. Different prediction scenarios were proposed, considering single-year training sets and grouping the data according to bienniality. Overall, training genomic models on biennium of successive years, and predicting the following biennium appears to be the most effective strategy between all tested scenarios. The comparison of phenotypic and prediction approaches revealed an increased sel... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Sequenciamento genético. |
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Thesagro: |
Coffea Arábica; Genoma; Seleção Genética. |
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Thesaurus NAL: |
Genome; Plant selection guides. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
LEADER 02622naa a2200301 a 4500
001 2123829
005 2020-07-14
008 2020 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.1007/s10681-020-02641-7$2DOI
100 1 $aCARVALHO, H. F.
245 $aThe effect of bienniality on genomic prediction of yield in arabica coffee.$h[electronic resource]
260 $c2020
520 $aThe most popular beverage worldwide, coffee, is responsible for a billionaire market chain with arabica coffee leading the production. Coffee breeding programs are focusing on high yield, excellent beverage quality, and disease resistance, but the bienniality comes to a challenge to overcome bean production. The bienniality, the seasonal variation between high and low yielding, is a genetically controlled physiological event that affects yield stability in arabica coffee. However, there are no studies on the best strategies to implement genomic selection in coffee, including how to establish training populations and deal with the biennially. Thus, the objective was evaluated the potential of genomic selection applied to arabica coffee, with particular consideration on how to estimate bienniality effect on genomic prediction accuracy for yield. The population (n = 586) high-density genotyped by GBS was measured in the low (2005 and 2007), and high (2006 and 2008) yield years. The genomic prediction models were established considering genotype and genotype × year effects. Different prediction scenarios were proposed, considering single-year training sets and grouping the data according to bienniality. Overall, training genomic models on biennium of successive years, and predicting the following biennium appears to be the most effective strategy between all tested scenarios. The comparison of phenotypic and prediction approaches revealed an increased selection response using genomic selection, mainly due to the reduced time per breeding cycle. These results can shed light on the implementation of a genome-based selection of arabica coffee and lead to more efficient breeding strategies.
650 $aGenome
650 $aPlant selection guides
650 $aCoffea Arábica
650 $aGenoma
650 $aSeleção Genética
653 $aSequenciamento genético
700 1 $aGALLI, G.
700 1 $aFERRÃO, L. F. V.
700 1 $aNONATO, J. V. A.
700 1 $aPADILHA, L.
700 1 $aMALUF, M. P.
700 1 $aRESENDE JR, M. F. R. de
700 1 $aGUERREIRO FILHO, O.
700 1 $aFRITSCHE-NETO, R.
773 $tEuphytica$gv. 216, n. 101, p. 100-111, 2020.
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