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| Registros recuperados : 52 | |
| 21. |  | BARROS, M. S. de; MORAIS JÚNIOR, O. P. de; MORAIS, O. P. de; TORGA, P. P.; MELO, P. G. S. Ganho genético simultâneo em progênies de arroz de terras altas por meio de índice de seleção. 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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| 23. | | GUIMARÃES, P. H. R.; MORAIS JÚNIOR, O. P. de; TORGA, P. P.; MORAIS, O. P. de; MELO, P. G. S. Potencial genético de progênies de arroz irrigado avaliado por meio do método de Papadakis. In: SEMINÁRIO JOVENS TALENTOS, 7., 2013, Santo Antônio de Goiás. Coletânea dos resumos apresentados. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2013. p. 25. (Embrapa Arroz e Feijão. Documentos, 292). Apresentação oral - Pós-graduação.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 24. | | GUIMARÃES, P. H. R.; MORAIS JÚNIOR, O. P. de; TORGA, P. P.; MORAIS, O. P. de; MELO, P. G. S. Precisão experimental na predição de valores genéticos de progênies de arroz. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ARROZ IRRIGADO, 8., 2013, Santa Maria, RS. Avaliando cenários para a produção sustentável de arroz: anais. Santa Maria, RS: UFSM; Porto Alegre: Sosbai, 2013. v.1. p. 77-80.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 25. | | MORAIS JÚNIOR, O. P.; DUARTE, J. B.; BRESEGHELLO, F.; COELHO, A. S. G.; MORAIS, O. P.; MAGALHÃES JÚNIOR, A. M. Single-step reaction norm models for genomic prediction in multienvironment recurrent selection trials. Crop Science, v. 58, n. 2, p. 592-607, Mar./Apr. 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 27. | | MORAIS JÚNIOR, O. P. de; MENEZES, J.; SILVA, S. I. da; SILVA, A. C. de L.; STONE, L. F.; GUIMARÃES, C. M. Ajustamento hídrico do feijoeiro em condições de seca. In: CONGRESSO NACIONAL DE PESQUISA DE FEIJÃO, 9., 2008, Campinas. Ciência e tecnologia na cadeia produtiva do feijão. Campinas: Instituto Agronômico, 2008. 1 CD-ROM. (IAC. Documentos, 85).| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 28. | | MORAIS JÚNIOR, O. P.; BRESEGHELLO, F.; DUARTE, J. B.; COELHO, A. S. G.; BORBA, T. C. O.; AGUIAR, J. T.; NEVES, P. C. F.; MORAIS, O. P. Assessing prediction models for different traits in a rice population derived from a Recurrent Selection Program. Crop Science, v. 58, n. 6, p. 2347-2359, Nov./Dec. 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 29. | | GUIMARÃES, C. M.; DEL PELOSO, M. J.; MELO, L. C.; STONE, L. F.; MORAIS JÚNIOR, O. P. de; SILVA, A. C. de L. Avaliação de genótipos de feijoeiro com altos teores de minerais em condições de estresse hídrico e de irrigação adequada. In: REUNIÃO ANUAL DE BIOFORTIFICAÇÃO NO BRASIL, 3., 2009, Aracaju. Anais... Aracaju: Embrapa Tabuleiros Costeiros, 2009. (Embrapa Tabuleiros Costeiros. Documentos, 148). Resumo também em inglês.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 30. | | GUIMARÃES, C. M.; DEL PELOSO, M. J.; MELO, L. C.; STONE, L. F.; MORAIS JÚNIOR, O. P. de; SILVA, S. I. da. Avaliação de famílias de feijoeiro comum de tipo comercial carioca para tolerância à deficiência hídrica. In: REUNIÃO ANUAL DE BIOFORTIFICAÇÃO NO BRASIL, 3., 2009, Aracaju. Anais... Aracaju: Embrapa Tabuleiros Costeiros, 2009. (Embrapa Tabuleiros Costeiros. Documentos, 148). Resumo também em inglês.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 32. | | GUIMARÃES, C. M.; SILVA, A. C. de L.; COLOMBARI FILHO, J. M.; CASTRO, A. P. de; MORAIS JÚNIOR, O. P. de; BORGES, L. L. Avaliação da coleção nuclear de arroz de terras altas para tolerância à deficiência hídrica. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 6., 2011, Búzios. Panorama atual e perspectivas do melhoramento de plantas no Brasil. [Búzios]: SBMP, 2011. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 33. | | MORAIS JÚNIOR, O. P. de; GUIMARÃES, P. H. R.; MORAIS, O. P. de; PEREIRA, J. A.; TORGA, P. P.; COLOMBARI FILHO, J. M.; BRANQUINHO, R. G. Capacidade de combinação de cultivares de arroz vermelho. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ARROZ IRRIGADO, 8., 2013, Santa Maria, RS. Avaliando cenários para a produção sustentável de arroz: anais. Santa Maria, RS: UFSM; Porto Alegre: Sosbai, 2013. v.1. p. 109-112.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Meio-Norte. |
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| 34. | | MORAIS JUNIOR, O. P. de; BRESEGHELLO, F.; DUARTE, J. B.; MORAIS, O. P. de; COELHO, A. S. G.; BORBA, T. C. de O.; RANGEL, P. H. N. Efetividade da seleção recorrente genotípica no melhoramento do arroz irrigado. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 9., 2017, Foz do Iguaçu. Melhoramento de plantas: projetando o futuro. Foz do Iguaçu: SBMP, 2017. p. 284.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 36. | | COLOMBARI FILHO, J. M.; MORAIS JUNIOR, O. P.; MELO, P. G. S.; MORAIS, O. P.; CASTRO, A. P.; UTUMI, M. M.; PEREIRA, J. A.; WRUCK, F. J. Genetic progress of the CNA6 populacion after four cycles of recurrent selection. In: CONFERENCIA INTERNACIONAL DO ARROZ PARA AMÉRICA LATINA E CARIBE, 12., 2015, Porto Alegre. Horizonte para a competitividade: anais. Porto Alegre: IRGA, 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Rondônia. |
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| 37. | | SILVA, A. C. de L.; GUIMARÃES, C. M.; COLOMBARI FILHO, J. M.; CASTRO, A. P. de; MORAIS JÚNIOR, O. P. de; BORGES, L. L. Comportamento agronômico da coleção nuclear de arroz de terras altas sob deficiência hídrica. In: SEMINÁRIO JOVENS TALENTOS, 5., 2011, Santo Antônio de Goiás. Resumos apresentados. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2011. p. 30. (Embrapa Arroz e Feijão. Documentos, 270).| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 38. | | GUIMARÃES, C. M.; DEL PELOSO, M. J.; MELO, L. C.; PEREIRA, H. S.; STONE, L. F.; MORAIS JÚNIOR, O. P.; LIMA, G. de B. e. Melhoramento do feijoeiro comum para tolerância à deficiência hídrica. In: SIMPÓSIO SOBRE INOVAÇÃO E CRIATIVIDADE CIENTÍFICA NA EMBRAPA, 2., 2010, Brasília, DF. Posteres. Brasília, DF: Embrapa, 2010.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 39. | | MARTINS, S. M.; MORAIS JÚNIOR, O. P.; PEREIRA, H. S.; MELO, L. C.; SOUZA, T. L. P. O.; FARIA, L. C. Efeito da interação genótipo x ambiente no ganho esperado com seleção em feijoeiro-comum. In: CONGRESSO NACIONAL DE PESQUISA DE FEIJÃO, 11., 2014, Londrina. Tecnologias para a sustentabilidade da cultura do feijão: anais. Londrina: IAPAR, 2014. CONAFE| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 40. | | MORAIS JÚNIOR, O. P.; DUARTE, J. B.; BRESEGHELLO, F.; COELHO, A. S. G.; BORBA, T. C. O.; AGUIAR, J. T.; NEVES, P. C. F.; MORAIS, O. P. Relevance of additive and non-additive genetic relatedness for genomic prediction in rice population under recurrent selection breeding. Genetics and Molecular Research, v. 16, n. 4, gmr16039849, Dec. 2017.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| Registros recuperados : 52 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
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Data corrente: |
26/01/2018 |
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Data da última atualização: |
26/01/2018 |
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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: |
MORAIS JÚNIOR, O. P.; DUARTE, J. B.; BRESEGHELLO, F.; COELHO, A. S. G.; BORBA, T. C. O.; AGUIAR, J. T.; NEVES, P. C. F.; MORAIS, O. P. |
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Afiliação: |
ODILON PEIXOTO MORAIS JUNIOR; JOAO BATISTA DUARTE, UFG; FLAVIO BRESEGHELLO, CNPAF; ALEXANDRE S. G. COELHO, UFG; TEREZA CRISTINA DE OLIVEIRA BORBA, CNPAF; JORDENE T. AGUIAR; PERICLES DE CARVALHO FERREIRA NEVES, CNPAF; ORLANDO PEIXOTO DE MORAIS, CNPAF. |
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Título: |
Relevance of additive and non-additive genetic relatedness for genomic prediction in rice population under recurrent selection breeding. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
Genetics and Molecular Research, v. 16, n. 4, gmr16039849, Dec. 2017. |
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ISSN: |
1676-5680 |
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DOI: |
10.4238/gmr16039849 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
In genomic recurrent selection programs of self-pollinated crops, additive genetic effects (breeding values) are effectively relevant for selection of superior progenies as new parents. However, considering additive and nonadditive genetic effects can improve the prediction of genome-enhanced breeding values (GEBV) of progenies, for quantitative traits. In this study, we assessed the magnitude of additive and nonadditive genetic variances for eight key traits in a rice population under recurrent selection, using marker-based relationship matrices. We then assessed the goodness-to-fit, bias, stability and accuracy of prediction for breeding values and total (additive plus nonadditive) genetic values, in five genomic best linear unbiased prediction (GBLUP) models, ignoring or not nonadditive genetic effects. The models were compared using 6174 single nucleotide polymorphisms (SNP) markers from 174 S1:3 progenies evaluated in field yield trial. We found dominance effects accounting for a substantial proportion of the total genetic variance for the key traits in rice, especially for days to flowering. In average of the traits, the component of variance additive, dominance, and epistatic contributed to about 34%, 14% and 9% for phenotypic variance. Additive genomic models, ignoring nonadditive genetic effects, showed better fit to the data and lower bias, in addition to greater stability and accuracy for predict GEBV of progenies. These results improve our understanding of the genetic architecture of the key traits in rice, evaluated in early-generation testing. Clearly, this study highlighted the advantages of additive models using genome-wide information, for genomic prediction applied to recurrent selection in a self-pollinated crop. MenosIn genomic recurrent selection programs of self-pollinated crops, additive genetic effects (breeding values) are effectively relevant for selection of superior progenies as new parents. However, considering additive and nonadditive genetic effects can improve the prediction of genome-enhanced breeding values (GEBV) of progenies, for quantitative traits. In this study, we assessed the magnitude of additive and nonadditive genetic variances for eight key traits in a rice population under recurrent selection, using marker-based relationship matrices. We then assessed the goodness-to-fit, bias, stability and accuracy of prediction for breeding values and total (additive plus nonadditive) genetic values, in five genomic best linear unbiased prediction (GBLUP) models, ignoring or not nonadditive genetic effects. The models were compared using 6174 single nucleotide polymorphisms (SNP) markers from 174 S1:3 progenies evaluated in field yield trial. We found dominance effects accounting for a substantial proportion of the total genetic variance for the key traits in rice, especially for days to flowering. In average of the traits, the component of variance additive, dominance, and epistatic contributed to about 34%, 14% and 9% for phenotypic variance. Additive genomic models, ignoring nonadditive genetic effects, showed better fit to the data and lower bias, in addition to greater stability and accuracy for predict GEBV of progenies. These results improve our understanding of the ge... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
GBLUP models; Genetic architecture; Predictive accuracy; Variance components. |
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Thesagro: |
Arroz; Melhoramento genético vegetal; Oryza sativa; Seleção recorrente. |
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Thesaurus NAL: |
Plant breeding; quantitative traits; Rice. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/171723/1/CNPAF-2017-gmr-opmj.pdf
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Marc: |
LEADER 02868naa a2200361 a 4500
001 2086472
005 2018-01-26
008 2017 bl uuuu u00u1 u #d
022 $a1676-5680
024 7 $a10.4238/gmr16039849$2DOI
100 1 $aMORAIS JÚNIOR, O. P.
245 $aRelevance of additive and non-additive genetic relatedness for genomic prediction in rice population under recurrent selection breeding.$h[electronic resource]
260 $c2017
520 $aIn genomic recurrent selection programs of self-pollinated crops, additive genetic effects (breeding values) are effectively relevant for selection of superior progenies as new parents. However, considering additive and nonadditive genetic effects can improve the prediction of genome-enhanced breeding values (GEBV) of progenies, for quantitative traits. In this study, we assessed the magnitude of additive and nonadditive genetic variances for eight key traits in a rice population under recurrent selection, using marker-based relationship matrices. We then assessed the goodness-to-fit, bias, stability and accuracy of prediction for breeding values and total (additive plus nonadditive) genetic values, in five genomic best linear unbiased prediction (GBLUP) models, ignoring or not nonadditive genetic effects. The models were compared using 6174 single nucleotide polymorphisms (SNP) markers from 174 S1:3 progenies evaluated in field yield trial. We found dominance effects accounting for a substantial proportion of the total genetic variance for the key traits in rice, especially for days to flowering. In average of the traits, the component of variance additive, dominance, and epistatic contributed to about 34%, 14% and 9% for phenotypic variance. Additive genomic models, ignoring nonadditive genetic effects, showed better fit to the data and lower bias, in addition to greater stability and accuracy for predict GEBV of progenies. These results improve our understanding of the genetic architecture of the key traits in rice, evaluated in early-generation testing. Clearly, this study highlighted the advantages of additive models using genome-wide information, for genomic prediction applied to recurrent selection in a self-pollinated crop.
650 $aPlant breeding
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700 1 $aMORAIS, O. P.
773 $tGenetics and Molecular Research$gv. 16, n. 4, gmr16039849, Dec. 2017.
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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