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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Florestas. Para informações adicionais entre em contato com cnpf.biblioteca@embrapa.br. |
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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas; Embrapa Trigo. |
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Data corrente: |
24/01/2006 |
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Data da última atualização: |
24/01/2006 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
GAERTNER, C.; DEDECEK, R. A.; BISCAIA, R. M. |
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Título: |
Produtividade do trigo e da soja em Latossolo Vermelho Distrófico com diferentes níveis de erosão hídrica. |
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Ano de publicação: |
2006 |
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Fonte/Imprenta: |
Scientia Agraria, Curitiba, v. 7, n. 1/2, p. 27-34, 2006. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Muitos dados estão disponíveis sobre as perdas de solo por erosão hídrica, sobre a influência destas perdas na produtividade dos cultivos há alguns dados obtidos por simulação, muito poucos tem sido obtidos em condições de chuva natural. Este trabalho foi conduzido em 1995, nas parcelas que há 17 anos vinham tendo monitoradas as perdas de solo no Polo Regional do IAPAR/Ponta Grossa, PR. Avaliou-se a produtividade das culturas de trigo (Triticum aestivum) e soja (Glycine max) de acordo com a espessura da camada de solo perdida por erosão, em função dos diferentes sistemas de manejo do solo adotados: plantio direto, alternado (direto e cultivo mínimo), cultivo mínimo, convencional e permanentemente descoberto em dois comprimentos de rampa (22 e 11 m). Foram avaliados os atributos químicos e físicos do solo até a profundidade de 30 cm. A produtividade do trigo foi reduzida pela perda de solo por erosão, em média 116 kg.ha-1.cm-1, e a da soja, em 139 kg.ha-1.cm-1 de solo perdido. O trigo, principalmente em plantio direto, foi bastante prejudicado pelo mal-do-pé (Geaumannomyces graminis), dificultando a obtenção de correlações entre os atributos químicos e físicos do solo e a sua produtividade. O teor de carbono orgânico na camada de 10 a 20 cm apresentou correlações significativas com produtividade de trigo e soja, com coeficiente de determinação menor que 50%. |
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Palavras-Chave: |
Preparo; Tritictum aestivum. |
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Thesagro: |
Física; Glycine Max; Produtividade; Propriedade Físico-Química; Química; Solo. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Trigo (CNPT) |
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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 Florestas; Embrapa Gado de Leite. |
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Data corrente: |
17/05/2017 |
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Data da última atualização: |
27/01/2023 |
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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: |
SILVA, F. F. e; ZAMBRANO, M. F. B.; VARONA, L.; GLÓRIA, L. S.; LOPES, P. S.; SILVA, M. V. G. B.; ARBEX, W. A.; LÁZARO, S. F.; RESENDE, M. D. V. de; GUIMARÃES, S. E. F. |
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Afiliação: |
Fabyano Fonseca e Silva, UFV/VIÇOSA; Maria Fernanda Betancur Zambrano, UFV/VIÇOSA; Luis Varona, University of Zaragoza; Leonardo Siqueira Glória, UFV/VIÇOSA; Paulo Sávio Lopes, UFV; MARCOS VINICIUS GUALBERTO B SILVA, CNPGL; WAGNER ANTONIO ARBEX, CNPGL; Sirlene Fernandes Lázaro, UFV/VIÇOSA; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; Simone Eliza Facioni Guimarães, UFV/VIÇOSA. |
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Título: |
Genome association study through nonlinear mixed models revealed new candidate genes for pig growth curves. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
Scientia Agricola, v. 74, n. 1, 2017. |
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Páginas: |
7 P. |
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Idioma: |
Inglês
Português |
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Conteúdo: |
Genome association analyses have been successful in identifying quantitative trait
loci (QTLs) for pig body weights measured at a single age. However, when considering the whole
weight trajectories over time in the context of genome association analyses, it is important to
look at the markers that affect growth curve parameters. The easiest way to consider them is
via the two-step method, in which the growth curve parameters and marker effects are estimated
separately, thereby resulting in a reduction of the statistical power and the precision of
estimates. One efficient solution is to adopt nonlinear mixed models (NMM), which enables a joint
modeling of the individual growth curves and marker effects. Our aim was to propose a genome
association analysis for growth curves in pigs based on NMM as well as to compare it with the
traditional two-step method. In addition, we also aimed to identify the nearest candidate genes
related to significant SNP (single nucleotide polymorphism) markers. The NMM presented a
higher number of significant SNPs for adult weight (A) and maturity rate (K), and provided a direct
way to test SNP significance simultaneously for both the A and K parameters. Furthermore, all
significant SNPs from the two-step method were also reported in the NMM analysis. The ontology
of the three candidate genes (SH3BGRL2, MAPK14, and MYL9) derived from significant SNPs
(simultaneously affecting A and K) allows us to make inferences with regards to their contribution
to the pig growth process in the population studied. MenosGenome association analyses have been successful in identifying quantitative trait
loci (QTLs) for pig body weights measured at a single age. However, when considering the whole
weight trajectories over time in the context of genome association analyses, it is important to
look at the markers that affect growth curve parameters. The easiest way to consider them is
via the two-step method, in which the growth curve parameters and marker effects are estimated
separately, thereby resulting in a reduction of the statistical power and the precision of
estimates. One efficient solution is to adopt nonlinear mixed models (NMM), which enables a joint
modeling of the individual growth curves and marker effects. Our aim was to propose a genome
association analysis for growth curves in pigs based on NMM as well as to compare it with the
traditional two-step method. In addition, we also aimed to identify the nearest candidate genes
related to significant SNP (single nucleotide polymorphism) markers. The NMM presented a
higher number of significant SNPs for adult weight (A) and maturity rate (K), and provided a direct
way to test SNP significance simultaneously for both the A and K parameters. Furthermore, all
significant SNPs from the two-step method were also reported in the NMM analysis. The ontology
of the three candidate genes (SH3BGRL2, MAPK14, and MYL9) derived from significant SNPs
(simultaneously affecting A and K) allows us to make inferences with regards to their contribution
... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Longitudinal data; SNP markers. |
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Thesaurus NAL: |
body weight. |
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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/161512/1/Cnpgl-2017-SciAgric-Silva-Genome.pdf
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Marc: |
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520 $aGenome association analyses have been successful in identifying quantitative trait loci (QTLs) for pig body weights measured at a single age. However, when considering the whole weight trajectories over time in the context of genome association analyses, it is important to look at the markers that affect growth curve parameters. The easiest way to consider them is via the two-step method, in which the growth curve parameters and marker effects are estimated separately, thereby resulting in a reduction of the statistical power and the precision of estimates. One efficient solution is to adopt nonlinear mixed models (NMM), which enables a joint modeling of the individual growth curves and marker effects. Our aim was to propose a genome association analysis for growth curves in pigs based on NMM as well as to compare it with the traditional two-step method. In addition, we also aimed to identify the nearest candidate genes related to significant SNP (single nucleotide polymorphism) markers. The NMM presented a higher number of significant SNPs for adult weight (A) and maturity rate (K), and provided a direct way to test SNP significance simultaneously for both the A and K parameters. Furthermore, all significant SNPs from the two-step method were also reported in the NMM analysis. The ontology of the three candidate genes (SH3BGRL2, MAPK14, and MYL9) derived from significant SNPs (simultaneously affecting A and K) allows us to make inferences with regards to their contribution to the pig growth process in the population studied.
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Registro original: |
Embrapa Gado de Leite (CNPGL) |
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