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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Oriental. |
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Data corrente: |
19/08/2013 |
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Data da última atualização: |
08/06/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
VELOSO, C. A. C.; SILVA, A. R.; MARTINEZ, G. B.; EL-HUSNY, J. C.; CARVALHO, E. J. M. |
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Afiliação: |
CARLOS ALBERTO COSTA VELOSO, CPATU; ARYSTIDES RESENDE SILVA, CPATU; GLADYS BEATRIZ MARTINEZ, CPATU; JAMIL CHAAR EL HUSNY, CPATU; EDUARDO JORGE MAKLOUF CARVALHO, CPATU. |
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Título: |
Adubação fosfatada e potássica para a cultura do feijão-caupi no Nordeste Paraense. |
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Ano de publicação: |
2013 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 34., 2013, Florianópolis. Anais... Viçosa, MG: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 2013. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Objetivou-se verificar em condições de campo os efeitos isolados e combinados da adubação com fósforo e potássio na produção de grãos de feijão-caupi. O experimento foi conduzido no campo experimental da Embrapa Amazônia Oriental, no município de Bragança, PA. Foi usada a cultivar BR3 Tracuateua como planta indicadora, com espaçamento de 45 cm entre fileiras, com a densidade de 5 sementes/metro linear, num delineamento de blocos ao acaso, com os tratamentos dispostos num esquema fatorial 4 x 4, com quatro repetições, correspondendo a doses de fósforo (0, 40, 80, 120 kg ha-1 de P2O5), na forma de superfosfato triplo, e quatro doses de potássio (0,35, 70, 105 kg ha-1 de K2O), na forma de cloreto de potássio. A calagem foi realizada para elevação da saturação por bases a 60%, sendo realizada com 60 dias de antecedência do plantio. A adubação fosfatada foi realizada de uma única vez no sulco de plantio. A adubação potássica foi parcelada em duas vezes, 1/3 no plantio, 2/3 em cobertura na época do florescimento, de acordo com os tratamentos. Foi avaliada a produtividade, peso de 100 grãos, comprimento de vagem, número de vagens, número de grãos por vagem, peso de grãos por vagem a 13% de umidade. A aplicação anual de 80 kg.ha-1 de P2O5 e 70 kg.ha-1 de K2O foi suficiente para atender à demanda da cultura do feijão-caupi e manter os teores de fósforo e potássio no solo próximo do nível crítico. |
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Palavras-Chave: |
Feijão-caupi. |
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Thesagro: |
Fósforo; Potássio; Vigna Unguiculata. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/88030/1/ResumoCBCS2013-3.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Oriental (CPATU) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Cerrados. |
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Data corrente: |
05/05/2021 |
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Data da última atualização: |
14/05/2021 |
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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: |
LOPES, F. B.; MAGNABOSCO, C. de U.; PASSAFARO, T. L.; BRUNES, L. C.; COSTA, M. F. O. e; EIFERT, E. da C.; NARCISO, M. G.; ROSA, G. J. M.; LOBO, R. B.; BALDI, F. |
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Afiliação: |
CLAUDIO DE ULHOA MAGNABOSCO, CPAC; MARCOS FERNANDO OLIVEIRA E COSTA, CNPAF; EDUARDO DA COSTA EIFERT, CPAC; MARCELO GONCALVES NARCISO, CNPAF. |
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Título: |
Improving genomic prediction accuracy for meat tenderness in Nellore cattle using artificial neural networks. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Journal of Animal Breeding and Genetics, v. 137, n. 5, 2020. |
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Páginas: |
p. 438-448 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
The goal of this study was to compare the predictive performance of artificial neural networks (ANNs) with Bayesian ridge regression, Bayesian Lasso, Bayes A, Bayes B and Bayes Cπ in estimating genomic breeding values for meat tenderness in Nellore cattle. The animals were genotyped with the Illumina Bovine HD Bead Chip (HD, 777K from 90 samples) and the GeneSeek Genomic Profiler (GGP Indicus HD, 77K from 485 samples). The quality control for the genotypes was applied on each Chip and comprised removal of SNPs located on non‐autosomal chromosomes, with minor allele frequency <5%, deviation from HWE (p < 10?6), and with linkage disequilibrium >0.8. The FImpute program was used for genotype imputation. Pedigree‐based analyses indicated that meat tenderness is moderately heritable (0.35), indicating that it can be improved by direct selection. Prediction accuracies were very similar across the Bayesian regression models, ranging from 0.20 (Bayes A) to 0.22 (Bayes B) and 0.14 (Bayes Cπ) to 0.19 (Bayes A) for the additive and dominance effects, respectively. ANN achieved the highest accuracy (0.33) of genomic prediction of genetic merit. Even though deep neural networks are recognized to deliver more accurate predictions, in our study ANN with one single hidden layer, 105 neurons and rectified linear unit (ReLU) activation function was sufficient to increase the prediction of genetic merit for meat tenderness. These results indicate that an ANN with relatively simple architecture can provide superior genomic predictions for meat tenderness in Nellore cattle MenosThe goal of this study was to compare the predictive performance of artificial neural networks (ANNs) with Bayesian ridge regression, Bayesian Lasso, Bayes A, Bayes B and Bayes Cπ in estimating genomic breeding values for meat tenderness in Nellore cattle. The animals were genotyped with the Illumina Bovine HD Bead Chip (HD, 777K from 90 samples) and the GeneSeek Genomic Profiler (GGP Indicus HD, 77K from 485 samples). The quality control for the genotypes was applied on each Chip and comprised removal of SNPs located on non‐autosomal chromosomes, with minor allele frequency <5%, deviation from HWE (p < 10?6), and with linkage disequilibrium >0.8. The FImpute program was used for genotype imputation. Pedigree‐based analyses indicated that meat tenderness is moderately heritable (0.35), indicating that it can be improved by direct selection. Prediction accuracies were very similar across the Bayesian regression models, ranging from 0.20 (Bayes A) to 0.22 (Bayes B) and 0.14 (Bayes Cπ) to 0.19 (Bayes A) for the additive and dominance effects, respectively. ANN achieved the highest accuracy (0.33) of genomic prediction of genetic merit. Even though deep neural networks are recognized to deliver more accurate predictions, in our study ANN with one single hidden layer, 105 neurons and rectified linear unit (ReLU) activation function was sufficient to increase the prediction of genetic merit for meat tenderness. These results indicate that an ANN with relative... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Bayesian regression models; Carne macia; Deep learning; Genomic selection; Maciez da carne. |
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Thesagro: |
Carne; Gado de Corte; Genética Animal; Seleção Genética. |
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Thesaurus NAL: |
Animal breeding; Zebu. |
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Categoria do assunto: |
--
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/223045/1/Magnabosco-Improving-genomic-prediction-accuracy-for-meat-tenderness-in.pdf
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Marc: |
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520 $aThe goal of this study was to compare the predictive performance of artificial neural networks (ANNs) with Bayesian ridge regression, Bayesian Lasso, Bayes A, Bayes B and Bayes Cπ in estimating genomic breeding values for meat tenderness in Nellore cattle. The animals were genotyped with the Illumina Bovine HD Bead Chip (HD, 777K from 90 samples) and the GeneSeek Genomic Profiler (GGP Indicus HD, 77K from 485 samples). The quality control for the genotypes was applied on each Chip and comprised removal of SNPs located on non‐autosomal chromosomes, with minor allele frequency <5%, deviation from HWE (p < 10?6), and with linkage disequilibrium >0.8. The FImpute program was used for genotype imputation. Pedigree‐based analyses indicated that meat tenderness is moderately heritable (0.35), indicating that it can be improved by direct selection. Prediction accuracies were very similar across the Bayesian regression models, ranging from 0.20 (Bayes A) to 0.22 (Bayes B) and 0.14 (Bayes Cπ) to 0.19 (Bayes A) for the additive and dominance effects, respectively. ANN achieved the highest accuracy (0.33) of genomic prediction of genetic merit. Even though deep neural networks are recognized to deliver more accurate predictions, in our study ANN with one single hidden layer, 105 neurons and rectified linear unit (ReLU) activation function was sufficient to increase the prediction of genetic merit for meat tenderness. These results indicate that an ANN with relatively simple architecture can provide superior genomic predictions for meat tenderness in Nellore cattle
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Registro original: |
Embrapa Cerrados (CPAC) |
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