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Registros recuperados : 16 | |
4. | | PEIXOTO, M. A.; EVANGELISTA, J. S. P. C.; ALVES, R. S.; FARIAS, F. J. C.; CARVALHO, L. P.; TEODORO, L. P. R.; TEODORO, P. E.; BHERING, L. L. Models for optimizing selection based on adaptability and stability of cotton genotypes. Ciência Rural, v. 51, n. 5, e20200530, p. 1-8, 2021. 8 p. Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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5. | | SANTOS, I. G. DOS; PEIXOTO, M. A.; CRUZ, C. D.; FERREIRA, R. de P.; NASCIMENTO, M.; ROSADO, R. D. S.; SANT ANNA, I. DE C. A novel approach to determine tropical persistence on alfalfa germplasm. Agronomy Journal, v. 114, p. 3225-3233, 2022. Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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6. | | EVANGELISTA, J. S. P. C.; ALVES, R. S.; PEIXOTO, M. A.; RESENDE, M. D. V. de; TEODORO, P. E.; SILVA, F. L. da; BHERING, L. L. Soybean productivity, stability, and adaptability through mixed model methodology. Ciência Rural, v. 51, n. 2, e20200406, 2021. Título em português: Produtividade, estabilidade e adaptabilidade da soja por meio de metodologia de modelo misto. Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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7. | | EVANGELISTA, J. S. P. C.; PEIXOTO, M. A.; COELHO, I.; ALVES, R.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; LAVIOLA, B.; BHERING, L. L. Genetic evaluation and selection in jatropha curcas through frequentist and bayesian inferences. Bragantia, v. 81, 2022. 12 p. Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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8. | | PEIXOTO, M. A.; EVANGELISTA, J. S. P. C.; COELHO, I. F.; CARVALHO, L. P. de; FARIAS, F. J. C.; TEODORO, P. E.; BHERING, L. L. Genotype selection based on multiple traits in cotton crops: the application of genotype by yield trait biplot. Acta Scientiarum. Agronomy, v. 44, e54136, 2022. Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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9. | | MALIKOUSKI, R. G.; PEIXOTO, M. A.; FERREIRA, F. M.; MORAIS, A. L. de; ALVES, R. S.; ZUCOLOTO, M.; BARBOSA, D. H. S. G.; BHERING, L. L. Genotypic diversity and genetic parameters of 'Tahiti' acid lime using different rootstocks. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 58, e02768, 2023. Título em português: Diversidade genotípica e parâmetros genéticos de lima ácida 'Tahiti' com uso de diferentes porta-enxertos. Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura; Embrapa Unidades Centrais. |
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10. | | FERREIRA, F. M.; CHAVES, S. F. da S.; PEIXOTO, M. A.; ALVES, R. S.; COELHO, I. F.; RESENDE, M. D. V. de; SANTOS, G. A. dos; BHERING, L. L. Multi-trait multi-environment models for selecting high-performance and stable eucalyptus clones. Acta Scientiarum. Agronomy, v. 45, e61626, 2023. 9 p. Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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11. | | PEIXOTO, M. A.; EVANGELISTA, J. S. P. C.; COELHO, I. F; ALVES, R. A.; LAVIOLA, B. G.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; BHERING, L. L. Multiple-trait model through Bayesian inference applied to Jatropha curcas breeding for bioenergy. PLOS ONE , v. 16, n. 3, e0247775, Mar. 2021. 16 Biblioteca(s): Embrapa Agroenergia; Embrapa Café. |
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12. | | GOMES JUNIOR, R. A.; BOARI, A. de J.; PEIXOTO, M. A. de A.; BENCHIMOL, R. L.; CUNHA, B. P. de O.; SOUSA, N. L. de; SILVA, J. P. A. da; SILVA, R. T. da; SOUSA, E. R. M. de. Seleção preliminar de linhagens de segundo ciclo de melhoramento de feijão-caupi do tipo manteiguinha na Amazônia Oriental. Belém, PA: Embrapa Amazônia Oriental, 2024. 17 p. (Embrapa Amazônia Oriental. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 164). Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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13. | | EVANGELISTA, J. S. P. C.; PEIXOTO, M. A.; COELHO, I. F.; ALVES, R. S.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. L. da; BHERING, L. L. Environmental stratification and genotype recommendation toward the soybean ideotype: a Bayesian approach. Crop Breeding and Applied Biotechnology, v. 21, n. 1, e359721111, 2021. Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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14. | | ALVES, R. S.; RESENDE, M. D. V. de; ROCHA, J. R. do A. S. de C.; PEIXOTO, M. A.; TEODORO, P. E.; SILVA, F. F. e; BHERING, L. L.; SANTOS, G. A. dos. Quantifying individual variation in reaction norms using random regression models fitted through Legendre polynomials: application in eucalyptus breeding. Bragantia, v. 79, n. 4, 2020. p. 360-376. Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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15. | | FERREIRA, F. M.; LEITE, R. V.; MALIKOUSKI, R. G.; PEIXOTO, M. A.; BERNARDELI, A.; ALVES, R. S.; MAGALHAES JUNIOR, W. C. P. de; ANDRADE, R. G.; BHERING, L. L.; MACHADO, J. C. Bioenergy elephant grass genotype selection leveraged by spatial modeling of conventional and high-throughput phenotyping data. Journal of Cleaner Production, v. 363, 132286, 2022. Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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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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Registros recuperados : 16 | |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agroenergia. Para informações adicionais entre em contato com cnpae.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agroenergia; Embrapa Café. |
Data corrente: |
08/12/2023 |
Data da última atualização: |
08/12/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 1 |
Autoria: |
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. |
Afiliação: |
JENIFFER SANTANA PINTO COELHO EVANGELISTA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; MARCO ANTÔNIO PEIXOTO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; IGOR FERREIRA COELHO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; FILIPE MANOEL FERREIRA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; TIAGO DE SOUZA MARÇAL, UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS; RODRIGO SILVA ALVES, INSTITUTO NACIONAL DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA DO CAFÉ; SAULO FABRICIO DA SILVA CHAVES, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; ERINA VITÓRIO RODRIGUES, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA; BRUNO GALVEAS LAVIOLA, CNPAE; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPCa; KAIO OLIMPIO DAS GRAÇAS DIAS, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; LEONARDO LOPES BHERING, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA. |
Título: |
Modeling covariance structures and optimizing jatropha curcas breeding. |
Ano de publicação: |
2023 |
Fonte/Imprenta: |
Tree Genetics & Genomes, v. 19, 21, 2023. |
Páginas: |
11 p. |
DOI: |
https://doi.org/10.1007/s11295-023-01596-9 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Jatropha curcas has become a prominent source of biofuel, especially because of the high oil content in its fruit. The aim of this study was to test different statistic models and compare the best-fitted model with the compound symmetry model and study the grain yield persistence of J. curcas progenies. A total of 730 individuals from 73 half-sib families were evaluated for the fruit yield trait over six crop years. Repeated measures models with different covariance structures for the genetic and non-genetic effects were tested. Results show an increase up to in accuracy upon modeling the genetic and non-genetic effects when compared to the compound symmetry model. The selection gain obtained via the best-fit model for 10, 15, 20, and 25 selected best progenies was around 3 to 2% higher than gain obtained via the standard statistical model used by breeders (compound symmetry model). The harvests evaluated exhibited accuracies of high magnitude. The ten progenies that stood out with the best genetic performance are also those with the greatest persistence and greatest accumulated yield. Combining modeling of covariance structures for grain yield and selecting for persistence of production can sustain a successful long-term J. curcas breeding program. |
Thesaurus NAL: |
Biofuels; Genetic covariance; Jatropha; Plant breeding. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 02200naa a2200325 a 4500 001 2159353 005 2023-12-08 008 2023 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.1007/s11295-023-01596-9$2DOI 100 1 $aEVANGELISTA, J. S. P. C. 245 $aModeling covariance structures and optimizing jatropha curcas breeding.$h[electronic resource] 260 $c2023 300 $a11 p. 520 $aJatropha curcas has become a prominent source of biofuel, especially because of the high oil content in its fruit. The aim of this study was to test different statistic models and compare the best-fitted model with the compound symmetry model and study the grain yield persistence of J. curcas progenies. A total of 730 individuals from 73 half-sib families were evaluated for the fruit yield trait over six crop years. Repeated measures models with different covariance structures for the genetic and non-genetic effects were tested. Results show an increase up to in accuracy upon modeling the genetic and non-genetic effects when compared to the compound symmetry model. The selection gain obtained via the best-fit model for 10, 15, 20, and 25 selected best progenies was around 3 to 2% higher than gain obtained via the standard statistical model used by breeders (compound symmetry model). The harvests evaluated exhibited accuracies of high magnitude. The ten progenies that stood out with the best genetic performance are also those with the greatest persistence and greatest accumulated yield. Combining modeling of covariance structures for grain yield and selecting for persistence of production can sustain a successful long-term J. curcas breeding program. 650 $aBiofuels 650 $aGenetic covariance 650 $aJatropha 650 $aPlant breeding 700 1 $aPEIXOTO, M. A. 700 1 $aCOELHO, I. F. 700 1 $aFERREIRA, F. M. 700 1 $aMARÇAL, T. de S. 700 1 $aALVES, R. S. 700 1 $aCHAVES, S. F. da S. 700 1 $aRODRIGUES, E. V. 700 1 $aLAVIOLA, B. G. 700 1 $aRESENDE, M. D. V. de 700 1 $aDIAS, K. O. das G. 700 1 $aBHERING, L. L. 773 $tTree Genetics & Genomes$gv. 19, 21, 2023.
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