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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Roraima; Embrapa Soja. |
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Data corrente: |
27/08/2015 |
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Data da última atualização: |
27/02/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Folder/Folheto/Cartilha |
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Autoria: |
PIPOLO, A. E.; CARNEIRO, G. E. de S.; MELO, C. L. P. de; LIMA, D. de; FOLONI, J. S. S.; MIRANDA, L. C.; PETEK, M. R.; BORGES, R. de S.; GOMIDE, F. B.; DALBOSCO, M.; DENGLER, R. U. |
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Afiliação: |
ANTONIO EDUARDO PIPOLO, CNPSO; GERALDO ESTEVAM DE SOUZA CARNEIRO, CNPSO; CARLOS LASARO PEREIRA DE MELO, CPAO; DIVANIA DE LIMA, CNPSO; JOSE SALVADOR SIMONETI FOLONI, CNPSO; LUIZ CARLOS MIRANDA, SPM E Londrina; MARCOS RAFAEL PETEK, SPM E Londrina; ROGERIO DE SA BORGES, SPM E Londrina; FERNANDO BERNARDO GOMIDE, FUNDAÇÃO MERIDIONAL; MILTON DALBOSCO, Fundação Meridional; RALF UDO DENGLER, Fundação Meridional. |
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Título: |
CULTIVARES de soja: macrorregiões 1, 2, e 3 Centro-Sul do Brasil. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
Londrina: Embrapa Soja, 2015. |
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Páginas: |
60 p. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Catálogo 05/2015 - agosto/2015. |
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Conteúdo: |
Grupo de maturidade relativa. Indicação de cultivares por região edafoclimática. Época de semeadura. População de plantas e densidade de semeadura. Peso médio de sementes. Mancha olho-de-rã. Cancro da haste. Podridão radicular de Phytophthora. Oídio. Nematoides de galhas. Cultivares de soja convencional. Cultivares de soja transgênica (RR). Cultivares de soja transgênica (Intacta RR2 PROTM). Cultivares de soja transgênica (Cultivance). |
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Thesagro: |
Soja; Variedade. |
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Thesaurus Nal: |
cultivars; soybeans. |
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Categoria do assunto: |
--
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/128705/1/cataologo-soja.5.2015.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Soja (CNPSO) |
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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 Gado de Corte. |
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Data corrente: |
27/12/2022 |
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Data da última atualização: |
23/01/2023 |
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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: |
AONO, A. H.; FERREIRA, R. C. U.; MORAES, A. da C. L.; LARA, L. A. de C.; PIMENTA, R. J. G.; COSTA, E. A.; PINTO, L. R.; LANDELL, M. G. de A.; SANTOS, M. F.; JANK, L.; BARRIOS, S. C. L.; VALLE, C. B.; CHIARI, L.; GARCIA, A. A. F.; KUROSHU, R. M.; LORENA, A. C.; GORJANC, G.; SOUZA, A. P. de. |
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Afiliação: |
ALEXANDRE HILD AONO, UNIVERSIDADE DE CAMPINAS, UNIVERSITY OF EDINBURGH; REBECCA CAROLINE ULBRICHT FERREIRA, UNIVERSDIDADE DE CAMPINAS; ALINE DA COSTA LIMA MORAES, UNIVERSIDADE DE CAMPINAS; LETÍCIA APARECIDA DE CASTRO LARA, ESCOLA SUPERIOR DE AGRICULTURA "LUIZ DE QUEIROZ"; RICARDO JOSÉ GONZAGA PIMENTA, UNIVERSIDADE DE CAMPINAS; ESTELAARAUJO COSTA, UNIVEDRSIDADE FEDERAL DE SÃO PAULO; LUCIANA ROSSINI PINTO, INSTITUTO AGRONÔMICO DE CAMPINAS; MARCOS GUIMARÃES DE ANDRADE LANDELL, INSTITUTO AGRONÔMICO DE CAMPINAS; MATEUS FIGUEIREDO SANTOS, CNPGC; LIANA JANK, CNPGC; SANZIO CARVALHO LIMA BARRIOS, CNPGC; CACILDA BORGES DO VALLE, CNPGC; LUCIMARA CHIARI, CNPGC; ANTONIO AUGUSTO FRANCO GARCIA, ESCOLA SUPERIOR DE AGRICULTURA "LUIZ DE QUEIROZ"; REGINALDO MASSANOBU KUROSHU, UNIVERSIDADE FERDERAL DE SÃO PAULO; ANA CAROLINA LORENA, INSTITUTO TECNOLÓGICO DE AERONÁUTICA; GREGOR GORJANC, UNIVERSITY OF EDINBURGH; ANETE PEREIRA DE SOUZA, UNIVERSIDADE DE CAMPINAS. |
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Título: |
A joint learning approach for genomic prediction in polyploid grasses. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
Scientific Reports, 12, article 12499, 2022. |
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Páginas: |
17 p. |
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ISSN: |
2045-2322 |
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DOI: |
https://doi.org/10.1038/s41598-022-16417-7 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Poaceae, among the most abundant plant families, includes many economically important polyploid species, such as forage grasses and sugarcane (Saccharum spp.). These species have elevated genomic complexities and limited genetic resources, hindering the application of marker-assisted selection strategies. Currently, the most promising approach for increasing genetic gains in plant breeding is genomic selection. However, due to the polyploidy nature of these polyploid species, more accurate models for incorporating genomic selection into breeding schemes are needed. This study aims to develop a machine learning method by using a joint learning approach to predict complex traits from genotypic data. Biparental populations of sugarcane and two species of forage grasses (Urochloa decumbens, Megathyrsus maximus) were genotyped, and several quantitative traits were measured. High-quality markers were used to predict several traits in diferent cross-validation scenarios. By combining classifcation and regression strategies, we developed a predictive system with promising results. Compared with traditional genomic prediction methods, the proposed strategy achieved accuracy improvements exceeding 50%. Our results suggest that the developed methodology could be implemented in breeding programs, helping reduce breeding cycles and increase genetic gains. |
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Thesagro: |
Cana de Açúcar; Gramínea Forrageira; Recurso Genético. |
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Thesaurus NAL: |
Forage grasses; Genetic resources; Plant breeding; Poaceae; Polyploidy; Saccharum; Sugarcane. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1150365/1/Joint-learning-approach-genomic-2022.pdf
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Marc: |
LEADER 02671naa a2200481 a 4500
001 2150365
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520 $aPoaceae, among the most abundant plant families, includes many economically important polyploid species, such as forage grasses and sugarcane (Saccharum spp.). These species have elevated genomic complexities and limited genetic resources, hindering the application of marker-assisted selection strategies. Currently, the most promising approach for increasing genetic gains in plant breeding is genomic selection. However, due to the polyploidy nature of these polyploid species, more accurate models for incorporating genomic selection into breeding schemes are needed. This study aims to develop a machine learning method by using a joint learning approach to predict complex traits from genotypic data. Biparental populations of sugarcane and two species of forage grasses (Urochloa decumbens, Megathyrsus maximus) were genotyped, and several quantitative traits were measured. High-quality markers were used to predict several traits in diferent cross-validation scenarios. By combining classifcation and regression strategies, we developed a predictive system with promising results. Compared with traditional genomic prediction methods, the proposed strategy achieved accuracy improvements exceeding 50%. Our results suggest that the developed methodology could be implemented in breeding programs, helping reduce breeding cycles and increase genetic gains.
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773 $tScientific Reports, 12, article 12499, 2022.
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Registro original: |
Embrapa Gado de Corte (CNPGC) |
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