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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Café. |
Data corrente: |
14/07/2020 |
Data da última atualização: |
14/07/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
CARVALHO, H. F.; GALLI, G.; FERRÃO, L. F. V.; NONATO, J. V. A.; PADILHA, L.; MALUF, M. P.; RESENDE JR, M. F. R. de; GUERREIRO FILHO, O.; FRITSCHE-NETO, R. |
Afiliação: |
HUMBERTO FANELLI CARVALHO, INSTITUTO AGRONÔMICO DE CAMPINAS - IAC; GIOVANNI GALLI, UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO; LUÍS FELIPE VENTORIM FERRÃO, UNIVERSITY OF FLORIDA; JULIANA VIEIRA ALMEIDA NONATO, INSTITUTO AGRONÔMICO DE CAMPINAS - IAC; LILIAN PADILHA, CNPCa; MIRIAN PEREZ MALUF, CNPCa; MÁRCIO FERNANDO RIBEIRO DE RESENDE JR, UNIVERSITY OF FLORIDA; OLIVEIRO GUERREIRO FILHO, INSTITUTO AGRONÔMICO DE CAMPINAS - IAC; ROBERTO FRITSCHE-NETO, UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO. |
Título: |
The effect of bienniality on genomic prediction of yield in arabica coffee. |
Ano de publicação: |
2020 |
Fonte/Imprenta: |
Euphytica, v. 216, n. 101, p. 100-111, 2020. |
DOI: |
https://doi.org/10.1007/s10681-020-02641-7 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
The most popular beverage worldwide, coffee, is responsible for a billionaire market chain with arabica coffee leading the production. Coffee breeding programs are focusing on high yield, excellent beverage quality, and disease resistance, but the bienniality comes to a challenge to overcome bean production. The bienniality, the seasonal variation between high and low yielding, is a genetically controlled physiological event that affects yield stability in arabica coffee. However, there are no studies on the best strategies to implement genomic selection in coffee, including how to establish training populations and deal with the biennially. Thus, the objective was evaluated the potential of genomic selection applied to arabica coffee, with particular consideration on how to estimate bienniality effect on genomic prediction accuracy for yield. The population (n = 586) high-density genotyped by GBS was measured in the low (2005 and 2007), and high (2006 and 2008) yield years. The genomic prediction models were established considering genotype and genotype × year effects. Different prediction scenarios were proposed, considering single-year training sets and grouping the data according to bienniality. Overall, training genomic models on biennium of successive years, and predicting the following biennium appears to be the most effective strategy between all tested scenarios. The comparison of phenotypic and prediction approaches revealed an increased selection response using genomic selection, mainly due to the reduced time per breeding cycle. These results can shed light on the implementation of a genome-based selection of arabica coffee and lead to more efficient breeding strategies. MenosThe most popular beverage worldwide, coffee, is responsible for a billionaire market chain with arabica coffee leading the production. Coffee breeding programs are focusing on high yield, excellent beverage quality, and disease resistance, but the bienniality comes to a challenge to overcome bean production. The bienniality, the seasonal variation between high and low yielding, is a genetically controlled physiological event that affects yield stability in arabica coffee. However, there are no studies on the best strategies to implement genomic selection in coffee, including how to establish training populations and deal with the biennially. Thus, the objective was evaluated the potential of genomic selection applied to arabica coffee, with particular consideration on how to estimate bienniality effect on genomic prediction accuracy for yield. The population (n = 586) high-density genotyped by GBS was measured in the low (2005 and 2007), and high (2006 and 2008) yield years. The genomic prediction models were established considering genotype and genotype × year effects. Different prediction scenarios were proposed, considering single-year training sets and grouping the data according to bienniality. Overall, training genomic models on biennium of successive years, and predicting the following biennium appears to be the most effective strategy between all tested scenarios. The comparison of phenotypic and prediction approaches revealed an increased sel... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Sequenciamento genético. |
Thesagro: |
Coffea Arábica; Genoma; Seleção Genética. |
Thesaurus Nal: |
Genome; Plant selection guides. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Café (CNPCa) |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
04/11/2020 |
Data da última atualização: |
25/11/2020 |
Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Autoria: |
PIEROZZI JÚNIOR, I.; VISOLI, M. C.; SOUZA, M. I. F.; CUNHA, L. M. S.; VACARI, I.; TORRES, T. Z. |
Afiliação: |
IVO PIEROZZI JUNIOR, CNPTIA; MARCOS CEZAR VISOLI, CNPTIA; MARCIA IZABEL FUGISAWA SOUZA, CNPTIA; LUIZ MANOEL SILVA CUNHA, CNPTIA; ISAQUE VACARI, CNPTIA; TERCIA ZAVAGLIA TORRES, CNPTIA. |
Título: |
Engenharia da informação: contribuições para a agricultura digital. |
Ano de publicação: |
2020 |
Fonte/Imprenta: |
In: MASSRUHÁ, S. M. F. S.; LEITE, M. A. de A.; OLIVEIRA, S. R. de M.; MEIRA, C. A. A.; LUCHIARI JUNIOR, A.; BOLFE, E. L. (Ed.). Agricultura digital: pesquisa, desenvolvimento e inovação nas cadeias produtivas. Brasília, DF: Embrapa, 2020. cap. 8, p. 192-217. |
ISBN: |
978-65-86056-37-2 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Introdução. Sistemas de organização e representação do conhecimento. Agrotermos: vocabulário controlado da Embrapa. Gestão de dados de pesquisa. Metadados e catalogação de dados. Plataforma Dataverse. Metadados na Plataforma Dataverse: a experiência da Embrapa Informática Agropecuária. Catalogação de dados na Plataforma Dataverse. Qualidade de dados de pesquisa. Medidas para avaliação da qualidade de dados. Gestão da qualidade de dados - DQM. Fatores críticos de sucesso para implantação de Gestão de Qualidade de Dados. Considerações finais. |
Palavras-Chave: |
Agricultura digital; Digital agriculture; Engenharia da Informação; Gestão de dados de pesquisa; Sistemas de Organização do Conhecimento; Tecnologias da Informação e Comunicação. |
Thesagro: |
Agricultura; Gestão do Conhecimento; Tecnologia da Informação. |
Thesaurus NAL: |
Agriculture; Information technology; Knowledge; Research management. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/217705/1/LV-Agricultura-digital-2020-cap8.pdf
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Marc: |
LEADER 01860naa a2200349 a 4500 001 2126265 005 2020-11-25 008 2020 bl uuuu u00u1 u #d 020 $a978-65-86056-37-2 100 1 $aPIEROZZI JÚNIOR, I. 245 $aEngenharia da informação$bcontribuições para a agricultura digital.$h[electronic resource] 260 $c2020 520 $aIntrodução. Sistemas de organização e representação do conhecimento. Agrotermos: vocabulário controlado da Embrapa. Gestão de dados de pesquisa. Metadados e catalogação de dados. Plataforma Dataverse. Metadados na Plataforma Dataverse: a experiência da Embrapa Informática Agropecuária. Catalogação de dados na Plataforma Dataverse. Qualidade de dados de pesquisa. Medidas para avaliação da qualidade de dados. Gestão da qualidade de dados - DQM. Fatores críticos de sucesso para implantação de Gestão de Qualidade de Dados. Considerações finais. 650 $aAgriculture 650 $aInformation technology 650 $aKnowledge 650 $aResearch management 650 $aAgricultura 650 $aGestão do Conhecimento 650 $aTecnologia da Informação 653 $aAgricultura digital 653 $aDigital agriculture 653 $aEngenharia da Informação 653 $aGestão de dados de pesquisa 653 $aSistemas de Organização do Conhecimento 653 $aTecnologias da Informação e Comunicação 700 1 $aVISOLI, M. C. 700 1 $aSOUZA, M. I. F. 700 1 $aCUNHA, L. M. S. 700 1 $aVACARI, I. 700 1 $aTORRES, T. Z. 773 $tIn: MASSRUHÁ, S. M. F. S.; LEITE, M. A. de A.; OLIVEIRA, S. R. de M.; MEIRA, C. A. A.; LUCHIARI JUNIOR, A.; BOLFE, E. L. (Ed.). Agricultura digital: pesquisa, desenvolvimento e inovação nas cadeias produtivas. Brasília, DF: Embrapa, 2020. cap. 8, p. 192-217.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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