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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
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Data corrente: |
07/10/2004 |
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Data da última atualização: |
07/04/2011 |
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Autoria: |
LE GUEN, V.; GARCIA, D.; MATTOS, C. R. R.; CLÉMENT-DEMANGE, A. |
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Título: |
Evaluation of field resistance to Microcyclus ulei of a collection of Amazonian rubber tree (Hevea brasiliensis) germplasm. |
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Ano de publicação: |
2002 |
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Fonte/Imprenta: |
Crop Breeding and Applied Biotechnology, Londrina, v. 2, n. 1, p. 141-148, Mar. 2002. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
South American Leaf Blight (SALB) field resistance to the fungus Microcyclus ulei (P. Henn.) v. Arx was observed on an ex-situ germplasm collection of rubber trees (Hevea brasiliensis (Willd. ex Adr.De Juss) Muell.- Arg.), planted both in French Guyana and in Brazil, wich included 298 accessions from a survey in the Brazilian states of Acre, Mato Grosso and Rondônia. Two sets of observations were made in French Guyana, in early 1999 and late 2000, but only one set was made in Brazil in early 1999. Results showed a high ratio of SALB-susceptible clones among Mato Grosso origins (up to 81%), whereas clones from Acre or Rondônia were the most resistant. The resistance of the Mato Grosso clones seems to be more unstable than that found in of the Acre or Rondônia clones. This results is consistent with the data reported on genetic diversity of H. brasiliensis, and can explain the lack of resistance to M. ulei found in the Asiatic clones. |
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Palavras-Chave: |
French Guyana; Mato Grosso; Resistance. |
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Thesagro: |
Clone; Fungo; Hevea Brasiliensis; Microcyclus Ulei; Resistência; Seringueira. |
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Thesaurus Nal: |
germplasm. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
LEADER 01757naa a2200277 a 4500
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
29/03/2011 |
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Data da última atualização: |
10/05/2018 |
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Autoria: |
CARGNELUTTI FILHO, A.; TOEBE, M.; BURIN, C.; SILVEIRA, T. R. da; CASAROTTO, G. |
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Afiliação: |
Alberto Cargnelutti Filho, Universidade Federal de Santa Maria; Marcos Toebe, Universidade Federal de Santa Maria; Cláudia Burin, Universidade Federal de Santa Maria; Tatiani Reis da Silveira, Universidade Federal de Santa Maria; Gabriele Casarotto, Universidade Federal de Santa Maria. |
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Título: |
Tamanho de amostra para estimação do coeficiente de correlação linear de Pearson entre caracteres de milho. |
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Ano de publicação: |
2010 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 45, n. 12, p. 1363-1371, dez. 2010 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Título em inglês: Sample size for estimating the Pearson correlation coefficient among corn characters. |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi determinar o tamanho de amostra para a estimação do coeficiente de correlação linear de Pearson entre caracteres de três híbridos de milho. Para as análises, foram tomadas aleatoriamente 361, 373 e 416 plantas, respectivamente, de híbridos simples, triplo e duplo. Para cada planta, os seguintes caracteres foram mensurados: diâmetro maior e menor do colmo, altura da planta e altura, peso, comprimento e diâmetro da espiga, número de fileiras por espiga, peso e diâmetro de sabugo, massa de cem grãos, número de grãos por espiga, comprimento e produtividade de grãos. Para cada um dos 91 pares de caracteres e híbridos, foi determinado o tamanho de amostra a partir de "bootstrap", com reposição de 1.000 amostras, de cada tamanho de amostra simulado. Na estimação do coeficiente de correlação linear de Pearson com a mesma precisão, o tamanho de amostra (número de plantas) aumenta na direção de pares de caracteres com menor intensidade de relação linear, independentemente do tipo de híbrido. Para os 91 pares de caracteres estudados, 252 plantas são suficientes para a estimação do coeficiente de correlação linear de Pearson, no intervalo de confiança de "bootstrap" de 95%, igual a 0,30. |
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Palavras-Chave: |
Planejamento experimental; Reamostragem "bootstrap"; Relação linear. |
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Thesagro: |
Zea mays. |
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Thesaurus NAL: |
Experimental design. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/105582/1/Tamanho.pdf
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Marc: |
LEADER 02106naa a2200241 a 4500
001 1883649
005 2018-05-10
008 2010 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aCARGNELUTTI FILHO, A.
245 $aTamanho de amostra para estimação do coeficiente de correlação linear de Pearson entre caracteres de milho.
260 $c2010
500 $aTítulo em inglês: Sample size for estimating the Pearson correlation coefficient among corn characters.
520 $aO objetivo deste trabalho foi determinar o tamanho de amostra para a estimação do coeficiente de correlação linear de Pearson entre caracteres de três híbridos de milho. Para as análises, foram tomadas aleatoriamente 361, 373 e 416 plantas, respectivamente, de híbridos simples, triplo e duplo. Para cada planta, os seguintes caracteres foram mensurados: diâmetro maior e menor do colmo, altura da planta e altura, peso, comprimento e diâmetro da espiga, número de fileiras por espiga, peso e diâmetro de sabugo, massa de cem grãos, número de grãos por espiga, comprimento e produtividade de grãos. Para cada um dos 91 pares de caracteres e híbridos, foi determinado o tamanho de amostra a partir de "bootstrap", com reposição de 1.000 amostras, de cada tamanho de amostra simulado. Na estimação do coeficiente de correlação linear de Pearson com a mesma precisão, o tamanho de amostra (número de plantas) aumenta na direção de pares de caracteres com menor intensidade de relação linear, independentemente do tipo de híbrido. Para os 91 pares de caracteres estudados, 252 plantas são suficientes para a estimação do coeficiente de correlação linear de Pearson, no intervalo de confiança de "bootstrap" de 95%, igual a 0,30.
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650 $aZea mays
653 $aPlanejamento experimental
653 $aReamostragem "bootstrap"
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700 1 $aSILVEIRA, T. R. da
700 1 $aCASAROTTO, G.
773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF$gv. 45, n. 12, p. 1363-1371, dez. 2010
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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