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| Registros recuperados : 161 | |
| 122. |  | ARAÚJO, O. G.; VILELA, M.; SIMEONE, M. L. F.; SILVEIRA, L. C. P.; FADINI, M. A. M.; PARRELLA, R. A. da C.; MENDES, S. M. Resistance of bioenergy sorghum to Diatraea saccharalis (Lepidoptera: Crambidae). Bioscience Journal, Uberlândia, v. 35, n. 4, p. 1022-1032, July/Aug. 2019.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 124. | | SIMEONE, M. L. F.; PARRELLA, R. A. da C.; SCHAFFERT, R. E.; DAMASCENO, C. M. B.; LEAL, M. C. B.; PASQUINI, C. Quantificação de sacarose, glicose e frutose em caldo de sorgo sacarino por espectroscopia no infravermelho próximo (NIR). In: ENCONTRO NACIONAL DE QUÍMICA ANALÍTICA, 18., 2016, Florianópolis. Química analítica integrada à sociedade: [resumos]. Florianópolis: Universidade Federal de Santa Catarina, 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 125. | | 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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| 126. | | SANTOS, E. A. dos; ANDRADE JÚNIOR, V. C. de; SOUZA JÚNIOR, A. S. de; OKUMURA, F.; SIMEONE, M. L. F.; SANTOS, J. B. dos; AZEVEDO, A. M. Selectivity of pre-emergent herbicides in sweet potato genotypes. Revista Brasileira de Ciências Agrárias, v. 13, n. 1, p. 1-8, 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo; Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 128. | | SILVA, C. S. da; QUEIROZ, V. A. V.; SIMEONE, M. L. F.; GUIMARAES, C. de C.; SCHAFFERT, R. E.; RODRIGUES, J. A. S.; MIGUEL, R. de A. Teores de minerais em linhagens de sorgo para uso na alimentação humana. In: CONGRESSO NACIONAL DE MILHO E SORGO, 29., 2012, Águas de Lindóia. Diversidade e inovações na era dos transgênicos: resumos expandidos. Campinas: Instituto Agronômico; Sete Lagoas: Associação Brasileira de Milho e Sorgo, 2012. p. 2776-2782. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 129. | | CONCEIÇÃO, R. R. P.; QUEIROZ, V. A. V.; SIMEONE, M. L. F.; SILVA, D. D. da; COTA, L. V.; BARBOSA, M. P.; MIGUEL, R. de A.; STOIANOFF, M. A. R. Análise de compostos fenólicos de sorgo como agente antifúngico sobre o desenvolvimento de Fusarium verticillioides associado à produção de micotoxinas em milho. In: SIMPÓSIO DE MICROBIOLOGIA DA UFMG, 5., 2015, Belo Horizonte. Caderno de resumos... Belo Horizonte: Universidade Federal de Minas Gerais, 2018. p. 97.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 130. | | CONCEIÇÃO, R. R. P.; QUEIROZ, V. A. V.; SIMEONE, M. L. F.; SILVA, D. D. da; COTA, L. V.; BARBOSA, M. P.; MIGUEL, R. de A.; STOIANOFF, M. A. R. Avaliação do efeito antifúngico de compostos fenólicos de sorgo sobre o desenvolvimento de Fusarium verticillioides associado à produção de micotoxinas em milho. In: CONGRESO LATINOAMERICANO DE MICROBIOLOGIA, 24.; CONGRESO CHILENO DE MICROBIOLOGIA, 40.; REUNIÓN ANUAL DE LA ASSOCIACIÓN CHILENA DE INMUNOLOGIA, 2.; REUNIÓN DE LA SOCIEDAD LATINOAMERICANA DE TUBERCULOSIS Y OTRAS MICOBACTERIOSIS, 9., 2018, Santiago, Chile. Libro de resúmenes. Santiago: Asociación Latinoamericana de Microbiología, 2018. p. 204.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 131. | | ALMEIDA, L. G. F. de; PARRELLA, R. A. da C.; SIMEONE, M. L. F.; RIBEIRO, P. C. de O.; BARBOSA, G. M. P.; BRITO, P. L.; COSTA, A. S. V. da; SANTOS, A. S. dos. Characterization of cell wall polysaccharides and cellulosic ethanol potential in genotypes of sorghum biomass. International Journal of Development Research, v. 9, n. 4, p. 26810-26820, 2019.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 132. | | CAMPELO, F. A.; HENRIQUES, G. S.; SIMEONE, M. L. F.; QUEIROZ, V. A. V.; RAMOS, A. L. C. C.; SILVA, M. R.; AUGUSTI, R.; MELO, J. O. F.; LACERDA, I. C. A.; ARAÚJO, R. L. M. de. Características químicas e nutricionais de dois genótipos de sorgo, depois da extrusão termoplástica. In: MELO, J. O. F. (org.). Ciências Agrárias: o avanço da ciência no Brasil. Guarujá: Científica Digital, 2021. v. 1. p. 234-260.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 135. | | SILVA, G. L. de O. A.; MARTINS, S. M.; QUEIROZ, V. A. V.; COSTA, R. V. da; SIMEONE, M. L. F.; SANTOSM J. P.; ALBERNAZ, W. M.; SARAIVA, J. S. C.; FERREIRA, P. Incidência de Sitophilus zeamais em milho armazenado em propriedades de agricultura familiar da região Central de Minas Gerais. In: CONGRESSO NACIONAL DE MILHO E SORGO, 28.; SIMPÓSIO BRASILEIRO SOBRE A LAGARTA DO CARTUCHO, 4., 2010, Goiânia. Potencialidades, desafios e sustentabilidade: resumos expandidos... Sete Lagoas: ABMS, 2010. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 136. | | OLIVEIRA, A. A. de; PASTINA, M. M.; SOUZA, V. F. de; PARRELLA, R. A. da C.; NODA, R. W.; SIMEONE, M. L. F.; SCHAFFERT, R. E.; MAGALHAES, J. V. de; DAMASCENO, C. M. B.; MARGARIDO, G. R. A. Genomic prediction applied to high-biomass sorghum for bioenergy production. Molecular Breeding, v. 38, n. 49, p. 1-16, 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 137. | | ALMEIDA, L. G. F. de; PARRELLA, R. A. da C.; SIMEONE, M. L. F.; RIBEIRO, P. C. de O.; SANTOS, A. S. dos; COSTA, A. S. V. da; GUIMARAES, A. G.; SCHAFFERT, R. E. Composition and growth of sorghum biomass genotypes for ethanol production. Biomass and Bioenergy, v. 122, p. 343-348, 2019.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 138. | | ABREU, L. F.; LANA, A. M. Q.; CLIMACO, L. C.; MATRANGOLO, W. J. R.; BARBOSA, E. P.; SILVA, K. T. da; ROWNTREE, J. E.; SILVA, E. A. da; SIMEONE, M. L. F. Near-infrared spectroscopy and chemometrics methods to predict the chemical composition of Cratylia argentea. Agronomy, v. 13, 2525, 2023.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 139. | | ALVES, G. L. de O.; QUEIROZ, V. A. V.; SARAIVA, J. S. C.; FERREIRA. P.; CONCEICAO, R. R. P. da; MARTINS, S. M.; COSTA, R. V. da; SIMEONE, M. L. F. Ocorrência de zearalenona em milho armazenado por agricultores familiares da região Central de Minas Gerais. In: CONGRESSO NACIONAL DE MILHO E SORGO, 28.; SIMPÓSIO BRASILEIRO SOBRE A LAGARTA DO CARTUCHO, 4., 2010, Goiânia. Potencialidades, desafios e sustentabilidade: resumos expandidos... Sete Lagoas: ABMS, 2010. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 140. | | ALMEIDA FILHO, J. E.; TARDIN, F. D.; GUIMARAES, J. F. R.; RESENDE, M. D. V.; SILVA, F. F.; SIMEONE, M. L. F.; MENEZES, C. B. de; QUEIROZ, V. A. V. Multi-trait BLUP model indicates sorghum hybrids with genetic potential for agronomic and nutritional traits. Genetics and Molecular Research, Ribeirão Preto, v. 15, n. 1, p. 1-9, 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Milho e Sorgo. |
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| Registros recuperados : 161 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
24/09/2018 |
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Data da última atualização: |
05/02/2019 |
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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: |
OLIVEIRA, A. A. de; PASTINA, M. M.; SOUZA, V. F. de; PARRELLA, R. A. da C.; NODA, R. W.; SIMEONE, M. L. F.; SCHAFFERT, R. E.; MAGALHAES, J. V. de; DAMASCENO, C. M. B.; MARGARIDO, G. R. A. |
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Afiliação: |
Amanda Avelar de Oliveira; MARIA MARTA PASTINA, CNPMS; Vander Filipe de Souza; RAFAEL AUGUSTO DA COSTA PARRELLA, CNPMS; ROBERTO WILLIANS NODA, CNPMS; MARIA LUCIA FERREIRA SIMEONE, CNPMS; ROBERT EUGENE SCHAFFERT, CNPMS; JURANDIR VIEIRA DE MAGALHAES, CNPMS; CYNTHIA MARIA BORGES DAMASCENO, CNPMS; Gabriel Rodrigues Alves Margarido. |
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Título: |
Genomic prediction applied to high-biomass sorghum for bioenergy production. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
Molecular Breeding, v. 38, n. 49, p. 1-16, 2018. |
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DOI: |
10.1007/s11032-018-0802-5 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
The increasing cost of energy and finite oil and gas reserves have created a need to develop alternative fuels from renewable sources. Due to its abiotic stress tolerance and annual cultivation, high-biomass sorghum (Sorghum bicolor L. Moench) shows potential as a bioenergy crop. Genomic selection is a useful tool for accelerating genetic gains and could restructure plant breeding programs by enabling early selection and reducing breeding cycle duration. This work aimed at predicting breeding values via genomic selection models for 200 sorghum genotypes comprising landrace accessions and breeding lines from biomass and saccharine groups. These genotypes were divided into two sub-panels, according to breeding purpose. We evaluated the following phenotypic biomass traits: days to flowering, plant height, fresh and dry matter yield, and fiber, cellulose, hemicellulose, and lignin proportions. Genotyping by sequencing yielded more than 258,000 single-nucleotide polymorphism markers, which revealed population structure between subpanels. We then fitted and compared genomic selection models BayesA, BayesB, BayesC?, BayesLasso, Bayes Ridge Regression and random regression best linear unbiased predictor. The resulting predictive abilities varied little between the different models, but substantially between traits. Different scenarios of prediction showed the potential of using genomic selection results between sub-panels and years, although the genotype by environment interaction negatively affected accuracies. Functional enrichment analyses performed with the marker-predicted effects suggested several interesting associations, with potential for revealing biological processes relevant to the studied quantitative traits. This work shows that genomic selection can be successfully applied in biomass sorghum breeding programs. MenosThe increasing cost of energy and finite oil and gas reserves have created a need to develop alternative fuels from renewable sources. Due to its abiotic stress tolerance and annual cultivation, high-biomass sorghum (Sorghum bicolor L. Moench) shows potential as a bioenergy crop. Genomic selection is a useful tool for accelerating genetic gains and could restructure plant breeding programs by enabling early selection and reducing breeding cycle duration. This work aimed at predicting breeding values via genomic selection models for 200 sorghum genotypes comprising landrace accessions and breeding lines from biomass and saccharine groups. These genotypes were divided into two sub-panels, according to breeding purpose. We evaluated the following phenotypic biomass traits: days to flowering, plant height, fresh and dry matter yield, and fiber, cellulose, hemicellulose, and lignin proportions. Genotyping by sequencing yielded more than 258,000 single-nucleotide polymorphism markers, which revealed population structure between subpanels. We then fitted and compared genomic selection models BayesA, BayesB, BayesC?, BayesLasso, Bayes Ridge Regression and random regression best linear unbiased predictor. The resulting predictive abilities varied little between the different models, but substantially between traits. Different scenarios of prediction showed the potential of using genomic selection results between sub-panels and years, although the genotype by environment interaction n... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Genotipagem. |
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Thesagro: |
Bioenergia; Biomassa. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/183412/1/Genomic-prediction.pdf
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Marc: |
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520 $aThe increasing cost of energy and finite oil and gas reserves have created a need to develop alternative fuels from renewable sources. Due to its abiotic stress tolerance and annual cultivation, high-biomass sorghum (Sorghum bicolor L. Moench) shows potential as a bioenergy crop. Genomic selection is a useful tool for accelerating genetic gains and could restructure plant breeding programs by enabling early selection and reducing breeding cycle duration. This work aimed at predicting breeding values via genomic selection models for 200 sorghum genotypes comprising landrace accessions and breeding lines from biomass and saccharine groups. These genotypes were divided into two sub-panels, according to breeding purpose. We evaluated the following phenotypic biomass traits: days to flowering, plant height, fresh and dry matter yield, and fiber, cellulose, hemicellulose, and lignin proportions. Genotyping by sequencing yielded more than 258,000 single-nucleotide polymorphism markers, which revealed population structure between subpanels. We then fitted and compared genomic selection models BayesA, BayesB, BayesC?, BayesLasso, Bayes Ridge Regression and random regression best linear unbiased predictor. The resulting predictive abilities varied little between the different models, but substantially between traits. Different scenarios of prediction showed the potential of using genomic selection results between sub-panels and years, although the genotype by environment interaction negatively affected accuracies. Functional enrichment analyses performed with the marker-predicted effects suggested several interesting associations, with potential for revealing biological processes relevant to the studied quantitative traits. This work shows that genomic selection can be successfully applied in biomass sorghum breeding programs.
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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