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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Soja. |
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Data corrente: |
21/07/2003 |
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Data da última atualização: |
29/07/2005 |
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Autoria: |
OLIVEIRA, L. J.; HOFFMANN-CAMPO, C. B.; PIUBELLI, G. C.; TOLEDO, A. M. de MOSCARDI, F. |
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Título: |
Bioatividade de genótipos de soja resistentes a insetos e interações das suas substâncias químicas com as pragas e os inimigos naturais (04.2000.336-03). |
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Ano de publicação: |
2001 |
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Fonte/Imprenta: |
In: HOFFMANN-CAMPO, C.B.; SARAIVA, O.F. (Org.). Resultados de pesquisa da Embrapa Soja - 2000: entomologia. Londrina: Embrapa Soja, 2001. |
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Páginas: |
p. 38-42. |
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Série: |
(Embrapa Soja. Documentos, 159). |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Teste de atividade biológica de diversos genótipos de soja sobre Nezara viridula; Efeito da interação de rutina entre bacillus thuringiensis sobre uma população de lagartas de Anticarsia gemmatalis suscetível ao patógeno. |
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Thesagro: |
Inimigo Natural; Inseto; Praga de Planta; Resistência Genética; Soja. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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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 Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
25/03/2024 |
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Data da última atualização: |
25/03/2024 |
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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: |
BARRETO, C. A. V.; DIAS, K. O. das G.; SOUSA, I. C. de; AZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, A. C. C.; GUIMARAES, L. J. M.; GUIMARÃES, C. T.; PASTINA, M. M.; NASCIMENTO, M. |
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Afiliação: |
CYNTHIA APARECIDA VALIATI BARRETO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; KAIO OLIMPIO DAS GRAÇAS DIAS, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; ITHALO COELHO DE SOUSA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE RONDÔNIA; CAMILA FERREIRA AZEVEDO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; ANA CAROLINA CAMPANA NASCIMENTO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; LAURO JOSE MOREIRA GUIMARAES, CNPMS; CLAUDIA TEIXEIRA GUIMARAES, CNPMS; MARIA MARTA PASTINA, CNPMS; MOYSÉS NASCIMENTO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA. |
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Título: |
Genomic prediction in multi-environment trials in maize using statistical and machine learning methods. |
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Ano de publicação: |
2024 |
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Fonte/Imprenta: |
Scientific Reports, v. 14, 1062, 2024. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1038/s41598-024-51792-3 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
In the context of multi-environment trials (MET), genomic prediction is proposed as a tool that allows the prediction of the phenotype of single cross hybrids that were not tested in field trials. This approach saves time and costs compared to traditional breeding methods. Thus, this study aimed to evaluate the genomic prediction of single cross maize hybrids not tested in MET, grain yield and female flowering time. We also aimed to propose an application of machine learning methodologies in MET in the prediction of hybrids and compare their performance with Genomic best linear unbiased prediction (GBLUP) with non-additive effects. Our results highlight that both methodologies are efficient and can be used in maize breeding programs to accurately predict the performance of hybrids in specific environments. The best methodology is case-dependent, specifically, to explore the potential of GBLUP, it is important to perform accurate modeling of the variance components to optimize the prediction of new hybrids. On the other hand, machine learning methodologies can capture non-additive effects without making any assumptions at the outset of the model. Overall, predicting the performance of new hybrids that were not evaluated in any field trials was more challenging than predicting hybrids in sparse test designs. |
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Palavras-Chave: |
Predição genômica. |
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Thesagro: |
Hibrido; Milho; Produtividade. |
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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/doc/1163114/1/Genomic-prediction-in-multi-environment-trials-in-maize.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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