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| Registros recuperados : 80 | |
| 22. |  | PEDROZO, C. A.; BENITES, F. R. G.; BARBOSA, M. H. P.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. L. da. Eficiência de índices de seleção utilizando a metodologia REML/BLUP no melhoramento da cana-de-açúcar. Scientia Agraria, Curitiba, v. 10, n. 1, p. 31-36, Jan./Feb. 2009.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 23. | | SILVA, F. L. da; BARBOSA, M. H. P.; RESENDE, M. D. V. de; PETERNELLI, L. A.; PEDROZO, C. A. Efficiency of selection within sugarcane families via simulated individual BLUP. Crop Breeding and Applied Biotechnology, Viçosa, MG, v. 15, n. 1, p. 1-9, Jan./Mar. 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Roraima. |
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| 24. | | ALKIMIM, E. R.; SOUSA, T. V.; SILVA, F. L. da; SAKIYAMA, N. S.; ZAMBOLIM, L.; CAIXETA, E. T. Identificação e validação de marcadores SNP em Coffea canephora usando sequenciamento de nova geração. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 9., 2017, Foz de Iguaçu. Melhoramento de plantas: projetando o futuro. Maringá, PR: SBMP, 2017. p. 552| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 26. | | FELIPE, S. H. S.; SILVA, F. L. da; LEAO, N. V. M.; SHIMIZU, E. S. C.; CUNHA, E. de S. Germinação de sementes de ipê amarelo em diferentes temperaturas e substratos. In: SEMANA ACADÊMICA DE ENGENHARIA FLORESTAL, 1., 2010, Belém, PA. 50 anos da Engenharia Florestal no Brasil: atualidades e perspectivas. Belém, PA: UFRA, 2010.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 31. | | BHERING, L. L.; PINTO, C. A. B. P.; BENITES, F. R. G.; LEITE, M. E.; SILVA, F. L. da. Seleção assistida por marcadores para teor de matéria seca e açúcares redutores em tubérculos de batata. Marker assisted selection for dry matter and reducing sugars in potato tubers. Ciência Rural, Santa Maria, v. 39, n. 1, p. 38-44, jan./fev. 2009.| Biblioteca(s): Embrapa Agroenergia. |
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| 32. | | BHERING, L. L.; PINTO, C. A. B. P.; BENITES, F. R. G.; LEITE, M. E.; SILVA, F. L. da. Seleção assistida por marcadores para teor de matéria seca e açúcares redutores em tubérculos de batata. Ciência Rural, v. 39, n. 1, p. 38-44, jan./fev., 2009.| Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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| 34. | | SILVA, F. L. da; PEDROZO, C. A.; BARBOSA, M. H. P.; RESENDE, M. D. V. de; PETERNELLI, L. A.; COSTA, P. M. de A.; VIEIRA, M. S. Análise de trilha para os componentes de produção de cana-de-açúcar via blup. Revista Ceres, Viçosa, v. 56, n. 3, p. 308-314, maio/jun. 2009.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 35. | | VALE, N. M. do; BARILI, L. D.; OLIVEIRA, H. M. de; CARNEIRO, J. E. de S.; CARNEIRO, P. C. S.; SILVA, F. L. da. Escolha de genitores quanto à precocidade e produtividade de feijão tipo carioca. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 50, n. 2, p. 141-148. fev. 2015 Título em inglês: Choice of parents for earliness and yield of carioca-type bean.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 36. | | PEDROZO, C. Â.; BARBOSA, M. H. P.; RESENDE, M. D. V.; PETERNELLI, L. A.; COSTA, P. M. de A.; SILVA, F. L. da. Eficiência de seleção em fases iniciais do melhoramento da cana-de-açúcar. Revista Ceres, Viçosa, v. 55, n. 1, 2008.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Semiárido. |
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| 38. | | BEZERRA, A. R. G.; SEDIYAMA, T.; SILVA, F. L. da; CRUZ, C. D.; SILVA, A. F. da; SILVA, F. C. dos S.; ROSA, D. P. Complementarity between parents for earliness and grain yield in soybean. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 57, e02657, 2022. Título em português: Complementaridade entre genitores quanto à precocidade e ao rendimento de grãos em soja.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 39. | | OLIVEIRA, A. C. B. de; PEREIRA, A. A.; BOTELHO, C. E.; SILVA, F. L. da; REZENDE, J. C. de; CARVALHO, G. R. Ganhos genéticos esperados com a seleção de progênies de cafeeiros sarchimor, cachimor e cavimor. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 5., 2009, Vitória.| Biblioteca(s): Embrapa Café; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 40. | | BENITES, F. R. G.; PINTO, C. A. B. P.; LAMBERT, E. de S.; BHERING, L. L.; SILVA, F. L. da; BELFORT, G. R.; SIMON, G. A. Ganhos genéticos em três ciclos de seleção recorrente em batata visando tolerância ao calor. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 5., 2009, Vitória. O melhoramento e os novos cenários da agricultura: anais. Vitória: Incaper, 2009.| Biblioteca(s): Embrapa Agroenergia. |
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| Registros recuperados : 80 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
05/07/2019 |
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Data da última atualização: |
30/10/2019 |
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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: |
VOLPATO, L.; ALVES, R. S.; TEODORO, P. E.; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, M.; NASCIMENTO, A. C. C.; LUDKE, W. H.; SILVA, F. L. da; BORÉM, A. |
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Afiliação: |
Leonardo Volpato, Universidade Federal de Viçosa; Rodrigo Silva Alves, Universidade Federal de Viçosa; Paulo Eduardo Teodoro, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; Moysés Nascimento, Universidade Federal de Viçosa; Ana Carolina Campana Nascimento, Universidade Federal de Viçosa; Willian Hytalo Ludke, Universidade Federal de Viçosa; Felipe Lopes da Silva, Universidade Federal de Viçosa; Aluízio Borém, Universidade Federal de Viçosa. |
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Título: |
Multi-trait multi-environment models in the genetic selection of segregating soybean progeny. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
PLoS ONE, v. 14, n. 4, e0215315, Apr. 2019. 22 p. |
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DOI: |
10.1371/journal.pone.0215315 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
At present, single-trait best linear unbiased prediction (BLUP) is the standard method for genetic selection in soybean. However, when genetic selection is performed based on two or more genetically correlated traits and these are analyzed individually, selection bias may arise. Under these conditions, considering the correlation structure between the evaluated traits may provide more-accurate genetic estimates for the evaluated parameters, even under environmental influences. The present study was thus developed to examine the efficiency and applicability of multi-trait multi-environment (MTME) models by the residual maximum likelihood (REML/BLUP) and Bayesian approaches in the genetic selection of segregating soybean progeny. The study involved data pertaining to 203 soybean F2:4 progeny assessed in two environments for the following traits: number of days to maturity (DM), 100-seed weight (SW), and average seed yield per plot (SY). Variance components and genetic and non-genetic parameters were estimated via the REML/BLUP and Bayesian methods. The variance components estimated and the breeding values and genetic gains predicted with selection through the Bayesian procedure were similar to those obtained by REML/BLUP. The frequentist and Bayesian MTME models provided higher estimates of broad-sense heritability per plot (or heritability of total effects of progeny; h2 prog) and mean accuracy of progeny than their respective single-trait versions. Bayesian analysis provided the credibility intervals for the estimates of h2 prog. Therefore, MTME led to greater predicted gains from selection. On this basis, this procedure can be efficiently applied in the genetic selection of segregating soybean progeny. MenosAt present, single-trait best linear unbiased prediction (BLUP) is the standard method for genetic selection in soybean. However, when genetic selection is performed based on two or more genetically correlated traits and these are analyzed individually, selection bias may arise. Under these conditions, considering the correlation structure between the evaluated traits may provide more-accurate genetic estimates for the evaluated parameters, even under environmental influences. The present study was thus developed to examine the efficiency and applicability of multi-trait multi-environment (MTME) models by the residual maximum likelihood (REML/BLUP) and Bayesian approaches in the genetic selection of segregating soybean progeny. The study involved data pertaining to 203 soybean F2:4 progeny assessed in two environments for the following traits: number of days to maturity (DM), 100-seed weight (SW), and average seed yield per plot (SY). Variance components and genetic and non-genetic parameters were estimated via the REML/BLUP and Bayesian methods. The variance components estimated and the breeding values and genetic gains predicted with selection through the Bayesian procedure were similar to those obtained by REML/BLUP. The frequentist and Bayesian MTME models provided higher estimates of broad-sense heritability per plot (or heritability of total effects of progeny; h2 prog) and mean accuracy of progeny than their respective single-trait versions. Bayesian analysis provided... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Bayesian-inference; Breeding values; Genomic selection; Inferência Bayesian; Mixed models; Modelo misto; Seed protein; Seleção genômica. |
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Thesagro: |
Soja. |
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Thesaurus NAL: |
Agronomic traits; Prediction; Soybeans. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/199239/1/2019-M.Deon-PO-Multi-trait.pdf
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Marc: |
LEADER 02789naa a2200373 a 4500
001 2110400
005 2019-10-30
008 2019 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $a10.1371/journal.pone.0215315$2DOI
100 1 $aVOLPATO, L.
245 $aMulti-trait multi-environment models in the genetic selection of segregating soybean progeny.$h[electronic resource]
260 $c2019
520 $aAt present, single-trait best linear unbiased prediction (BLUP) is the standard method for genetic selection in soybean. However, when genetic selection is performed based on two or more genetically correlated traits and these are analyzed individually, selection bias may arise. Under these conditions, considering the correlation structure between the evaluated traits may provide more-accurate genetic estimates for the evaluated parameters, even under environmental influences. The present study was thus developed to examine the efficiency and applicability of multi-trait multi-environment (MTME) models by the residual maximum likelihood (REML/BLUP) and Bayesian approaches in the genetic selection of segregating soybean progeny. The study involved data pertaining to 203 soybean F2:4 progeny assessed in two environments for the following traits: number of days to maturity (DM), 100-seed weight (SW), and average seed yield per plot (SY). Variance components and genetic and non-genetic parameters were estimated via the REML/BLUP and Bayesian methods. The variance components estimated and the breeding values and genetic gains predicted with selection through the Bayesian procedure were similar to those obtained by REML/BLUP. The frequentist and Bayesian MTME models provided higher estimates of broad-sense heritability per plot (or heritability of total effects of progeny; h2 prog) and mean accuracy of progeny than their respective single-trait versions. Bayesian analysis provided the credibility intervals for the estimates of h2 prog. Therefore, MTME led to greater predicted gains from selection. On this basis, this procedure can be efficiently applied in the genetic selection of segregating soybean progeny.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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