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| Registros recuperados : 103 | |
| 41. |  | RIBEIRO, C. A. G.; PINTO, M. de O.; MACIEL, T. E. F.; PASTINA, M. M.; GOMES, E. G. de; GUIMARAES, C. T. Universal tail sequence-SSR applied to molecular characterization of tropical maize hybrids. Scientia Agricola, Piracicaba, v. 74, n. 2, p. 163-168, 2017.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 42. | | XAVIER, N. G.; SIMEONE, M. L. F.; QUEIROZ, V. A. V.; SILVA, C. B. da; MAGALHAES, J. V. de; PASTINA, M. M. Using multispectral images to assess bioactive compounds in sorghum. In: INTERNATIONAL WORKSHOP ON HYPERSPECTRAL IMAGING, 1., 2021, Campinas. Resumos. Campinas: Universidade Estadual de Campinas, 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 43. | | OLIVEIRA, A. A. de; GUIMARAES, L. J. M.; GUIMARÃES, C. T.; GUIMARAES, P. E. de O.; PINTO, M. de O.; PASTINA, M. M.; MARGARIDO, G. R. A. Single nucleotide polymorphism calling and imputation strategies for cost-effective genotyping in a tropical maize breeding program. Crop Science, v. 60, n. 6, p. 3066-3082, 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 44. | | HIPÓLITO, L. P. T.; ABREU, M. G.; OLIVEIRA, B. C. F. S.; RIBEIRO, C. A. G.; PASTINA, M. M.; GUIMARAES, C. T.; SOUSA, S. M. de. Root system variation among maize inbred lines grown under differential phosphorus levels. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE GENÉTICA, 60., 2014, Guarujá. Resumos. Ribeirão Preto: Sociedade Brasileira de Genética, 2014. p. 94.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 45. | | 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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| 46. | | SOUZA, V. F. de; SILVA, M. J. da; FRANÇA, A. E. D.; OLIVEIRA, P. C. de; SOUZA, R. S. e; BERNARDINO, K. da C.; PARRELLA, R. A. da C.; DAMASCENO, C. M. B.; PASTINA, M. M.; SCHAFFERT, R. E. Adaptabilidade e estabilidade de cultivares de sorgo sacarino via modelos mistos. In: CONGRESSO INTERNACIONAL DE BIOENERGIA, 9., 2014. São Paulo. Anais... Curitiba: Porths Eventos, 2014.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 47. | | 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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| 48. | | 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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| 49. | | SOUSA, S. M. de; OLIVEIRA-PAIVA, C. A.; ANDRADE, D. L.; CARVALHO, C. G. de; RIBEIRO, V. P.; PASTINA, M. M.; MARRIEL, I. E.; LANA, U. G. de P.; GOMES, E. A. Cepas de Bacillus e Azospirillum aumentam o crescimento e a absorção de nutrientes em milho em condições hidropônicas. Sete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo, 2018. 31 p. (Embrapa Milho e Sorgo. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 184).| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 50. | | BERNARDINO, K. da C.; MENEZES, C. B. de; PASTINA, M. M.; SOUSA, S. M. de; GUIMARAES, C. T.; SOUZA, D. A. de; SCHAFFERT, R. E.; MAGALHAES, J. V. de. Caracterização de uma população de recombinação ao acaso de sorgo para a tolerância ao alumínio e eficiência na utilização de fósforo. Sete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo, 2016. 25 p. (Embrapa Milho e Sorgo. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 148).| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 51. | | SOUZA, D. A. de; SOUZA, I. R. P. de; COTA, L. V.; MELO, J. de O.; PASTINA, M. M.; MAGALHAES, J. V. de; GUIMARAES, C. T.; RODRIGUES, J. A. S.; SCHAFFERT, R. E.; MENEZES, C. B. de. Mapeamento de QTLs associados com a resistência à Helmintosporiose em sorgo. 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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| 52. | | SOUZA, V. F. de; PEREIRA, G. da S.; PASTINA, M. M.; PARRELLA, R. A. da C.; GARCIA, A. A. F.; MAGALHAES, J. V. de; SCHAFFERT, R. E.; DAMASCENO, C. M. B. Mapeamento de QTLs em sorgo sacarino para características relacionadas a produção de bioenergia. 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 Milho e Sorgo. |
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| 53. | | 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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| 54. | | SILVA, M. J. da; PASTINA, M. M.; SOUZA, V. F. de; SCHAFFERT, R. E.; CARNEIRO, P. C. S.; NODA, R. W.; CARNEIRO, J. E. de S.; DAMASCENO, C. M. B.; PARRELLA, R. A. da C. Phenotypic and molecular characterization of sweet sorghum accessions for bioenergy production. Plos One, San Francisco, v. 12, n. 8, p. 1-19, 2017.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 55. | | SILVA, M. J. da; PASTINA, M. M.; SOUZA, V. F. de; SCHAFFERT, R. E.; CARNEIRO, P. C. S.; NODA, R. W.; CARNEIRO, J. E. de S.; DAMASCENO, C. M. B.; PARRELLA, R. A. da C. Phenotypic and molecular characterization of sweet sorghum accessions for bioenergy production. In: SORGHUM IN THE 21st CENTURY, Cape Town, 2018. Food, feed and fuel in a rapidly changing world: abstracts. Cape Town: [s.n], 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 56. | | DIAS, K. O. G.; PIEPHO, H. P.; GUIMARAES, L. J. M.; GUIMARAES, P. E. de O.; PARENTONI, S. N.; PINTO, M. de O.; NODA, R. W.; MAGALHAES, J. V. de; GUIMARÃES, C. T.; GARCIA, A. A. F.; PASTINA, M. M. Novel strategies for genomic prediction of untested single-cross maize hybrids using unbalanced historical data. Theoretical and Applied Genetics, v. 133, p. 443-455, 2020. Publicado online em 22 nov. 2019.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 57. | | 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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| 58. | | VIGNA, B. B. Z.; SANTOS, J. C. S.; JUNGMANN, L.; VALLE, C. B. do; MOLLINARI, M.; PASTINA, M. M.; PAGLIARINI, M. S.; GARCIA, A. A. F.; SOUZA, A. P. Evidence of Allopolyploidy in Urochloa humidicola based on cytological analysis and genetic linkage mapping. Plos One, San Francisco, v. 11, n. 4, p. 1-23, Apr. 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Agroenergia; Embrapa Milho e Sorgo; Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 59. | | SILVA, M. J. da; CARNEIRO, P. C. S.; CARNEIRO, J. E. de S.; DAMASCENO, C. M. B.; PARRELLA, N. N. L. D.; PASTINA, M. M.; SIMEONE, M. L. F.; SCHAFFERT, R. E.; PARRELLA, R. A. da C. Evaluation of the potential of lines and hybrids of biomass sorghum. Industrial Crops and Products, v. 125, p. 379-385, 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 60. | | RESENDE, R. M. S.; MARTINS, F. B.; VILELA, M. de M.; MORAES, A. C. L.; FERREIRA, R. C. U.; DÉO, T. G.; MOREIRA, F. A.; PASTINA, M. M.; NODA, R. W.; SOUZA, A. P. Genotyping by sequencing approach for autotetraploid Urochloa Ruziziensis genetic breeding. Campinas: Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP/Centro de Biologia Molecular e Engenharia Genética - CBMEG, 2019. 1 folder| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| Registros recuperados : 103 | |
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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
008 2021 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttp://dx.doi.org/10.1002/agj2.20696$2DOI
100 1 $aSOUZA, V. F. de
245 $aExploring genotype x environment interaction in sweet sorghum under tropical environments.$h[electronic resource]
260 $c2021
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
650 $aColheita
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650 $aSorgo Açucareiro
650 $aVariedade
653 $aInteração genotipo x ambiente
700 1 $aRIBEIRO, P. C. de O.
700 1 $aVIEIRA JÚNIOR, I. C.
700 1 $aOLIVEIRA, I. C. M.
700 1 $aDAMASCENO, C. M. B.
700 1 $aSCHAFFERT, R. E.
700 1 $aPARRELLA, R. A. da C.
700 1 $aDIAS, K. O. das G.
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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