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| Registros recuperados : 645 | |
| 621. |  | MORAES, M. A. de; VALÉRIO FILHO, W. V.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, A. M.; MANOEL, R. de O.; FREITAS, M. L. M; MORAES, M. L. T. de; SEBBENN, A. M. Produtividade, estabilidade e adaptabilidade em progênies de Myracrodruon urundeuva F.F. & M.F. Allemão - Anacardiaceae. Scientia Forestalis, Piracicaba, v. 40, n. 93, p. 69-76, mar. 2012.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 622. | | OLIVEIRA, G. F.; NASCIMENTO, A. C. C.; AZEVEDO, C. F.; CELERI, M. de O.; BARROSO, L. M. A.; SANT’ANNA, I. de C.; VIANA, J. M. S.; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, M. Population size in QTL detection using quantile regression in genome‑wide association studies. Scientific Reports, v. 13, Article 9585, 2023. 10 p.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 623. | | 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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| 624. | | GRATTAPAGLIA, D.; SANSALONI, C. P.; PETROLI, C. D.; FARIA, D. A. de; MISSIAGGIA, A. A.; TAKAHASHI, E. K.; ROSSE, L. N.; PAPPAS JUNIOR, G. J.; RESENDE, M. D. V. de. Quantitative genetics and breeding: from phenotype dissection to genomic selection in Eucalyptus breeding. In: IUFRO TREE BIOTECHNOLOGY CONFERENCE, 2009, Whislter. Abstracts. [S.l.]: IUFRO, 2009. p. 13| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 625. | | NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; CRUZ, C. D.; NASCIMENTO, A. C. C.; VIANA, J. M. S.; AZEVEDO, C. F.; BARROSO, L. M. A. Regularized quantile regression applied to genome-enabled prediction of quantitative traits. Genetics and Molecular Research, v. 16, n. 1, gmr16019538, 2017. 12 p.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 626. | | BARROSO, L. M. A.; NASCIMENTO, M.; NASCIMENTO, A. C. C.; SILVA, F. F.; SERÃO, N. V. L.; CRUZ, C. D.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. L.; AZEVEDO, C. F.; LOPES, P. S.; GUIMARÃES, S. E. F. Regularized quantile regression for SNP marker estimation of pig growth curves. Journal of Animal Science and Biotechnology, v. 8, n. 59, 2017. 9 p.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 627. | | GRANATO, I. S. C.; MARINHO, C. D.; ALMEIDA FILHO, J. E. de; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; FERREIRA, K. C. Z.; ROSSE, L. N.; SANSALONI, C. P.; PETROLI, C. D.; GRATTAPAGLIA, D. Seleção de marcadores para os métodos RR-BLUP e BLASSO na seleção genômica ampla. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 7., 2013, Uberlândia. Variedade melhorada: a força da nossa agricultura: anais. Viçosa, MG: SBMP, 2013. p. 285-288.| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 628. | | GRANATO, I. S. C.; MARINHO, C. D.; ALMEIDA FILHO, J. E. de; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; FERREIRA, K. C. Z.; ROSSE, L. N.; SANSALONI, C. P.; PETROLI, C. D.; GRATTAPAGLIA, D. Seleção de marcadores para os métodos RR-BLUP e BLASSO na seleção genômica ampla. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 7., 2013, Uberlândia. Variedade melhorada: a força da nossa agricultura: anais. Viçosa, MG: SBMP, 2013. p. 285-288.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 629. | | LIMA, R. O. de; FRITSCHE-NETO, R.; VALE, J. C. do; BERMUDEZ, F. P.; LANES, É. C. M.; RESENDE, M. D. V. de; SEDYAMA, C. S.; MIRANDA, G. V. Seleção genômica ampla para os componentes da eficiência no uso de nitrogênio em milho. 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 Florestas. |
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| 630. | | VOLPATO, L.; SIMOQUELI, G. F.; ALVES, R. S.; ROCHA, J. R. do A. S. de C.; DEL CONTE, M. V.; RESENDE, M. D. V. de; CARNEIRO, P. C. S.; SILVA, F. L. da. Selection of inbred soybean progeny (Glycine max): an approach with population effect. Plant Breeding, v. 137, n. 6, p. 865-872, Dec. 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 631. | | OTSUBO, H. de C. B.; MORAES, M. L. T. de; MORAES, M. A. de; NETO, M. J.; FREITAS, M. L. M.; COSTA, R. B. da; RESENDE, M. D. V. de; SEBBENN, A. M. Variação genética para caracteres silviculturais em três espécies arbóreas da região do bolsão sul-mato-grossense. Cerne, Lavras, v. 21, n. 4, p. 535-544, Oct./Dec. 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 632. | | MORAES, M. A. de; MORAES, S. M. B. de; SILVA, E. C. B. da; KUBOTA, T. Y. K.; SILVA, A. M.; RESENDE, M. D. V. de; MORAES, M. L. T. de. Variação genética em progênies de Jacaranda cuspidifolia Mart. utilizando o delineamento sistemático tipo "leque". Scientia Forestalis, Piracicaba, v. 41, n. 98, p. 175-183, jun. 2013.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 633. | | CORRÊA, T.; PICOLI, E. A. de T.; PEREIRA, W. L.; CONDÉ, S. A.; RESENDE, R. T.; RESENDE, M. D. V. de; COSTA, W. G. da; CRUZ, C. D.; ZAUZA, E. A. V. Very early biomarkers screening for water deficit tolerance in commercial eucalyptus clones. Agronomy, v. 13, n. 3, 937, 2023. 20 p.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 634. | | BORGES, V.; SOARES, A. A.; RESENDE, M. D. V. de; REIS, M. de S.; CORNELIO, V. M. de O.; LEITE, N. A.; SOARES, P. C.; COSTA JÚNIOR, G. T. Value for cultivation and use of upland rice cultivars tested in multi-environments. Crop Breeding and Applied Biotechnology, Viçosa, MG, v. 12, n. 1, p. 25-33, Mar. 2012.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 635. | | MARINHO, C. D.; ALMEIDA FILHO, J. E. de; AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; FERREIRA, K. C. Z.; ROSSE, L. N.; SANSALONI, C. P.; PETROLLI, C. D.; GRATTAPAGLIA, D. Validação cruzada e independente na seleção genômica ampla. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 7., 2013, Uberlândia. Variedade melhorada: a força da nossa agricultura: anais. Viçosa, MG: SBMP, 2013. p. 84-87.| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 636. | | MARINHO, C. D.; ALMEIDA FILHO, J. E. de; AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; FERREIRA, K. C. Z.; ROSSE, L. N.; SANSALONI, C. P.; PETROLLI, C. D.; GRATTAPAGLIA, D. Validação cruzada e independente na seleção genômica ampla. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 7., 2013, Uberlândia. Variedade melhorada: a força da nossa agricultura: anais. Viçosa, MG: SBMP, 2013. p. 84-87.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 637. | | CAPISTRANO, M. da C.; ANDRADE NETO, R. de C.; SANTOS, V. B. dos; LESSA, L. S.; RESENDE, M. D. V. de; MESQUITA, A. G. G.; GURGEL, F. de L. Use of the REML/BLUP methodology for the selection of sweet orange genotypes. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v.56, e02032, 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Acre; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Café; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 638. | | BARBOSA, M. H. P.; RESENDE, M. D. V. de; PETERNELLI, L. A.; BRESSIANI, J. A.; SILVEIRA, L. C. I. da; SILVA, F. L. da; FIGUEIREDO, I. C. R. de. Use of REML/BLUP for the selection of sugarcane families specialized in biomass production. Crop Breeding and Applied Biotechnology, Viçosa, MG, v. 4, n. 2, p. 218-226, jun. 2004.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Florestas. |
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| 639. | | PELEGRIN, A. J. de; CARVALHO, I. R.; NUNES, A. C. P.; DEMARI, G. H.; SZARESKI, V. J.; BARBOSA, M. H.; ROSA, T. C. da; FERRARI, M.; NARDINO, M.; SANTOS, O. P. dos; RESENDE, M. D. V. de; SOUZA, V. Q. de; OLIVEIRA, A. C. de; MAIA, L. C. da. Adaptability, stability and multivariate selection by mixed models. American Journal of Plant Sciences, v. 8, p. 3324-3337, 2017.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 640. | | 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 : 645 | |
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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
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agroenergia; Embrapa Café. |
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Data corrente: |
08/12/2023 |
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Data da última atualização: |
08/12/2023 |
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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: |
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. |
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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. |
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Título: |
Modeling covariance structures and optimizing jatropha curcas breeding. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Tree Genetics & Genomes, v. 19, 21, 2023. |
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Páginas: |
11 p. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1007/s11295-023-01596-9 |
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Idioma: |
Inglês |
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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. |
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Thesaurus NAL: |
Biofuels; Genetic covariance; Jatropha; Plant breeding. |
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Categoria do assunto: |
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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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Registro original: |
Embrapa Agroenergia (CNPAE) |
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