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2. | | FONTANA, A.; PIRES, A. M. M.; VENTURIERI, A.; JESUS, A. H. de; PAULA, A. J. de; MEDEIROS, A. de S.; VARGAS, A. de G.; BERNDT, A.; FERREIRA, A. L.; LUIZ, A. J. B.; ALVES, A. E.; PEREIRA, A. C.; FREITAS, A. F. de; PACKER, A. P.; CAVALCANTE, A. P. C. M.; FRASCA, A. V. da L.; FERNANDES, A.; ZIMBRES, B.; RUDORFF, B. F. T.; DENARDI, B. M.; BORDRON, B.; ALVES, B. J. R.; KRAHEMBUHL, C. B. B. P.; ARAÚJO, C. E. R.; DUBEUX, C. B. S; MAEQUES, C. L.; SILVA, C. R.; BALDI, C.; JANTALIA, C. P.; GESTEIRA NETO, C. J. M.; BACK, C. D.; ANDRADE, C. A. de; AGUIAR, D. A. de; OBERLING, D. F.; OLIVEIRA, D. M. de; CALÇADO, D. M.; GONÇALVES, D. N. S.; MOLLETA, D. G. S.; GAROFALO, D. F. T.; FERREIRA, D.; GOULART, D.; OLIVEIRA, E. C. de; ROSA, E. R.; ALMEIDA, E. G. de; ALBUQUERQUE, E. R. G. M. de; LA ROVERE, E. L.; RIEGELHAUPT, E. M.; HENRIQUE, F. L.; FARIA, F. F. de; PATERNOST, F. F.; CESÁRIO, F. V.; PEREIRA, F. R. de S.; PAREYN, F. G. C.; RODRIGUES, G. A. H.; BERTANI, G.; LEMOS, G. da S.; RIBEIRO, G. H. P. de M.; CABRAL, G. H.; FROES, G. A. M.; GOES, G. V.; ANDRADE, G. S. de; CARVALHO, G. C. de; NASPOLINI, G. F.; CHRISTO, G. L. de; SANTOS, G. V. dos; BARROS, H. H. D. de; HASENACK, H.; TAVARES, H. C.; MARTINS, I. T.; FRANÇA, I. E. R.; ROITMAN, I.; SOARES, I. M. de M.; SIMIONATO, J.; FREITAS, J.; OMETTO, J. P. H. B.; LINARES, J. A. H.; RISSO, J.; CRUZ FILHO, J. L. V. da; QUINTÃO, J. M. B.; SILVA, J. S. O.; LANA, J. T. de O.; ZANATTA, J. A.; MARACAHIPES, L.; RIBEIRO, L. da S.; VICENTE, L. E.; SCHRAMM, L. F. P.; ROSSI, L. M. B.; SILVA, M. G. da; SARAIVA, M.; D'AGOSTO, M. de A.; VIRTUOSO, M. A.; LIGO, M. A. V.; RACHWAL, M. F. G.; ROSA, M.; PICHARILLO, M. E.; SILVA, M. G. L. da; MATSUURA, M. I. da S. F.; DALLA BETTA, M. M.; PEREIRA, M. J.; CARON, M. L.; ASSIS, M. L. R. de; SANTOS, M. M. de O.; ROCHA, M. B.; BUSTAMANTE, M. M. da C.; WALTER, M. C.; AQUINO, M. F. S. de; SALGADO, M. P. G.; SERRUYA, N. M.; MOREIRA, N. de P.; FERREIRA, N. C.; RAMOS, N. P.; CABRAL, O. M. R.; MOSER, P.; COLTURATO, P. D.; GRÜTZMACHER, P.; AUGUSTO, R. C.; GRISOLI, R. P. S.; SOLARI, R.; PAZIANOTTO, R. A. A.; DUPONT, R. A. B.; CANTINHO, R. Z.; PEIXOTO, R. de A.; PADILHA, R. A.; NICOLOSO, R. da S.; OLIVEIRA, R. R. S. de; HIGA, R. C. V.; GUIDOTTI, R. M. M.; NOGUEIRA, S. F.; MAIA, S. M. F.; ASSIS, T. F. de; IGAWA, T. K.; RODRIGUES, T. da S.; CARMO, T. R. L. do; MIRANDA, V. S.; KONDO, V. Y.; SCIVITTARO, W. B.; WILLS, W.; HOLLER, W. A. Inventário nacional de emissões e remoções antrópicas de gases de efeito estufa. In: BRASIL. Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações. Quarta Comunicação Nacional do Brasil à Convenção-Quadro das Nações Unidas sobre Mudança do Clima. Brasília, DF, 2021. cap. 2, p. 80-181. Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Florestas; Embrapa Pecuária Sudeste; Embrapa Solos. |
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4. | | RAMOS, F. N.; MORTARA, S. R.; MONALISA-FRANCISCO, N.; ELIAS, J. P. C.; MENINI NETO, L.; FREITAS, L.; KERSTEN, R. de A.; AMORIM, A. M.; MATOS, F. B. de; NUNES-FREITAS, A. F.; ALCANTARA, S.; ALEXANDRE, M. H. N.; ALMEIDA-SCABBIA, R. J. de; ALMEIDA, O. J. G. de; ALVES, F. E.; ALVES, R. M. de O.; ALVIM, F. S.; ANDRADE, A. C. S. de; ANDRADE, S. de; AONA, L. Y. S.; ARAUJO. A. C.; ARAÚJO, K. C. T. de; ARIATI, V.; ASSIS, J. C.; AZEVEDO, C. O. de; BARBOSA, B. F.; BARBOSA, D. E. F.; BARBOSA, F. dos R.; BARROS, F. de; BASILIO, G. A.; BATAGHIN, F. A.; BERED, F.; BIANCHI, J. S.; BLUM, C. T.; BOETLER, C. R.; BONNET, A.; BRANCALION, P. H. S.; BREIER, T. B.; BRION, C. de T.; BUZATTO, C. R.; CABRAL, A.; CADORIN, T. J.; CAGLIONI, E.; CANÊZ, L.; CARDOSO, P. H.; CARVALHO, F. S. de; CARVALHO, R. G.; CATHARINO, E. L. M.; CEBALLOS, S. J.; CEREZINI, M. T.; CÉSAR, R. G.; CESTARI, C.; CHAVES, C. J. N.; CITADINE-ZANETTE, V.; COELHO, L. F. M.; COFFANI-NUNES, J. V.; COLARES, R.; COLLETTA, G. D.; CORRÊA, N. de M.; COSTA, A. F. da; COSTA, G. M. da; COSTA, L. M. S.; COSTA, N. G. S.; COUTO, D. R.; CRISTOFOLINI, C.; CRUZ, A. C. R. da; DEL NERI, L. A.; DI PASQUO, M.; DIAS, A. dos S.; DIAS, L. do C. D.; DISLICH, R.; DUARTE, M. C.; FABRICANTE, J. R.; FARACHE, F. H. A.; FARIA, A. P. G. de; FAXINA, C.; FERREIRA, M. T. M.; FISCHER, E.; FONSECA, C. R.; FONTOURA, T.; FRANCISCO, T. M.; FURTADO, S. G.; GALETTI, M.; GALETTI, M.; GARBIN, M. L.; GASPER, A. L. de; GOETZE, M.; GOMES-DA-SILVA, J.; GONÇALVES, M. F. A.; GONZAGA, D. R.; SILVA, A. C. G. e; GUARALDO, A. de C.; GUARINO, E. de S. G.; GUISLON, A. V.; HUDSON, L. B.; JARDIM, J. G.; JUNGBLUTH, P.; KAESER, S. dos S.; KESSOUS, I. M.; KOCH, N. M.; KUNIYOSHI, Y. S.; LABIAK, P. H.; LAPATE, M. E.; SANTOS, A. C. L.; LEAL, R. L. B.; LEITE, F. S.; LEITMAN, P.; LIBONI, A. P.; LIEBSCH, D.; LINGNER, D. V.; LOMBARDI, J. A.; LUCAS, E.; LUZZI, J. dos R.; MAI, P.; MANIA, L. F.; MANTOVANI, W.; MARAGNI, A. G.; MARQUES, M. C. M.; MARQUEZ, G.; MARTINS, C.; MARTINS, L. do N.; MARTINS, P. L. S. S.; MAZZIERO, F. F. F.; MELO, C. de A.; MELO, M. M. F. de; MENDES, A. F.; MESACASA, L.; MORELLATO, L. P. C.; MORENO, V. de S.; MULLER, A.; MURAKAMI, M. M. da S.; CECCONELLO, E.; NARDY, C.; NERVO, M. H.; NEVES, B.; NOGUEIRA, M. G. C.; NONATO, F. R.; OLIVEIRA-FILHO, A. T. de; OLIVEIRA, C. P. L. de; OVERBECK, G. E.; MARCUSSO, G. M.; PACIENCIA, M. L. B.; PADILHA, P.; PADILHA, P. T.; PEREIRA, A. C. A.; PEREIRA, L. C.; PEREIRA, R. A. S.; PINCHEIRA-ULBRICH, J.; PIRES, J. S. R.; PIZO, M. A.; PÔRTO, K. C.; RATTIS, L.; REIS, J. R. de M.; REIS, S. G. dos; ROCHA-PESSÔA, T. C.; ROCHA, C. F. D.; ROCHA, F. S.; RODRIGUES, A. R. P.; RODRIGUES, R. R.; ROGALSKI, J. M.; ROSANELLI, R. L.; ROSSADO, A.; ROSSATTO, D. R.; ROTHER, D. C.; RUIZ-MIRANDA, C. R.; SAITER, F. Z.; SAMPAIO, M. B.; SANTANA, L. D.; SANTOS, J. S. dos; SARTORELLO, R.; SAZIMA, M.; SCHMITT, J. L.; SCHNEIDER, G.; SCHROEDER, B. G.; SEVEGNANI, L.; SILVA JÚNIOR, V. O.; SILVA, F. R. da; SILVA, M. J. da; SILVA, M. P. P.; SILVA, R. G.; SILVA, S. M.; SINGER, R. B.; SIQUEIRA, G.; SOARES, L. E.; SOUSA, H. C. de; SPIELMANN, A.; TONETTI, V. R.; TONIATO, M. T. Z.; ULGUIM, P. S. B.; VAN DEN BERG, C.; VAN DEN BERG, E.; VARASSIN, I. G.; SILVA, I. B. V. da; VIBRANS, A. C.; WAECHTER, J. L.; WEISSENBERG, E. W.; WINDISCH, P. G.; WOLOWSKI, M.; YAÑEZ, A.; YOSHIKAWA, V. N.; ZANDONÁ, L. R.; ZANELLA, C. M.; ZANIN, E. M.; ZAPPI, D. C.; ZIPPARRO, V. B.; ZORZANELLI, J. P. F.; RIBEIRO, M. C. Atlantic epiphytes: a data set of vascular and non-vascular epiphyte plants and lichens from the Atlantic Forest. Ecology, v. 100, n. 2, e02541, 2019. 59 p. Biblioteca(s): Embrapa Cerrados; Embrapa Clima Temperado; Embrapa Florestas. |
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6. | | OLIVEIRA, C. F. de; MOURA, P. F.; RECH, K. S.; OLIVEIRA, C. da S. P. de; HIROTA, B. C. K.; OLIVEIRA, M. de; SILVA, C. B. da; SOUZA, A. M. de; DIAS, J. de F. G.; MIGUEL, O. G.; AUER, C. G.; MIGUEL, M. D. Antagonistic activity of Diplodia pinea against phytopathogenic fungi. Folia Microbiologica, v. 64, n. 3, p. 415-419, May 2019. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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7. | | AUER, C. G.; HIROTA, B. C. K.; OLIVEIRA, C. F. de; OLIVEIRA, C. da S. P.; SILVA, C. B. da; RECH, K. S.; MOURA, P. F.; OLIVEIRA, M. de; MIGUEL, M. D. Análise histoquímica de fungos fitopatogênicos isolados de Pinus. In: SIMPÓSIO DE RECURSOS GENÉTICOS PARA A AMÉRICA LATINA E CARIBE, 10., 2015, Bento Gonçalves. Recursos genéticos no século 21: de Vavilov a Svalbard: anais. [S.l.]: Sociedade Brasileira de Recursos Genéticos, 2015. Disponível online. Resumo. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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8. | | SAMUEL-ROSA, A.; DALMOLIN, R. S. D.; GUBIANI, P. I.; OLIVEIRA, S. R. de M.; TEIXEIRA, W. G.; VIANA, J. H. M.; RIBEIRO, E.; TORNQUIST, C. G.; ANJOS, L. H. C. dos; SOUZA, J. J. E. L. de; OTTONI, M. V.; MEDEIROS, P. S. C. de; GRIS, D. J.; ROSIN, N. A.; BUENO, J. M. M.; SANTOS, H. G. dos; WEBER, E. J.; FLORES, C. A.; COSTA, E. M.; OLIVEIRA, R. P. de; FILIPPINI ALBA, J. M.; PEDROSO NETO, J. C.; PEDRON, F. de A.; CAVIGLIONE, J. H.; VALLADARES, G. S.; MIRANDA, C. S. S.; DEMATTÊ, J. A. M.; MARQUES JÚNIOR, J.; SIQUEIRA, D. S.; AQUINO, R. E. de; SILVERO, N. E. Q.; GENÚ, A. M.; BROETTO, T.; CANCIAN, L. C.; MIGUEL, P.; ZALAMENA, J.; DOTTO, A. C.; ALMEIDA, J. A. de; REICHERT.; CURCIO, G. R.; COLLIER, L. S.; CARVALHO JUNIOR, W. de; FONTANA, A.; OLIVEIRA, A. P. de; VOGELMANN, E. S.; MALLMANN, F. J. K.; VASQUES, G. de M.; LEPSCH, I. F.; FINK, J. R.; KER, J. C.; SILVA, L. S. da; FREITAS, P. L. de; BIELUCZYK, B.; TIECHER, T. Bringing together Brazilian soil scientists to share soil data. In: WORLD CONGRESS OF SOIL SCIENCE, 21., 2018, Rio de Janeiro. Soil science: beyond food and fuel: abstracts. Viçosa, MG: SBCS, 2018. Não paginado. WCSS 2018. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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10. | | OLIVEIRA, E. J. de; RESENDE, M. D. V. de; SANTOS, V. da S.; FERREIRA, C. F.; OLIVEIRA, G. A. F.; SILVA, M. S. da; OLIVEIRA, L. A. de; AGUILAR-VILDOSO, C. I. Genome-wide selection in cassava. Euphytica, v.187, p. 263-276, 2012. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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15. | | RECH, K. S.; OLIVEIRA, C. F. de; MOURA, P. F.; OLIVEIRA, C. da S. P. de; HIROTA, B. C. K.; OLIVEIRA, M. de; RÜDIGER, A. L.; SÁ, E. L. de; MIGUEL, O. G.; AUER, C. G.; MIGUEL, M. D. Optimisation of Bjerkandera adusta cultureconditions for the production of [alfa]-[alfa]-trehalose. Natural Product Research, v. 35, n. 21, p. 4206-4209, 2021. Short Communication. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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17. | | BRAZ, E. M.; PASSOS, C. A. M.; CHICHORRO, F.; RIBAS, L. A.; MATTOS, P. P. de; OLIVEIRA, E. B. de; OLIVEIRA, L. C. de; THAINES, F.; OLIVEIRA, M. V. N. d'. Colheita de precisão para o manejo das florestas naturais da Amazônia brasileira. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO SOBRE COLHEITA E TRANSPORTE FLORESTAL, 7., 2005, Vitória. [Anais]. [S.l.]: Sociedade de Investigações Florestais, 2005. p. 381-395. 1 CD-ROM. Biblioteca(s): Embrapa Acre; Embrapa Florestas. |
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18. | | OLIVEIRA, A. S. de; TRINDADE, A. L. C.; CLEMENTE, C. C.; CHO, D. F.; MORELLI, F.; ZACHARIAS, G. C.; FERREIRA, G. P.; MORITA, J. P.; CAITANO, L. L.; MUCHAGATA, M.; OLIVEIRA, M. S. de; MATTOS, P. P. de; FERRAZ, P. C.; LEÃO, R. A.; OLIVEIRA, Y. M. M. de. Florestas. In: IBAMA. Relatório de qualidade do meio ambiente: RQMA: Brasil 2020. Brasília, DF, 2022. cap. 5. p. 302-365. Selo ODS: ODS-1; ODS-2; ODS-3; ODS-6; ODS-12; ODS-13; ODS-14; ODS-15. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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19. | | WREGE, M. S.; COUTINHO, E. F.; STEINMETZ, S.; REISSER JUNIOR, C.; ALMEIDA, I. R. de; MATZENAUER, R.; RADIN, B. Zoneamento agroclimático para oliveira no estado do Rio Grande do Sul. Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2009. 24 p. (Embrapa Clima Temperado, documentos, 259). Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado; Embrapa Florestas; Embrapa Unidades Centrais. |
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20. | | OLIVEIRA, R. de S.; OLIVEIRA, J. L. A.; RIBEIRO, D.; BARBOSA, R. de O.; REIS, C. A. F.; NOVAES, E. Ajustes de equações hipsométricas para plantas clonais multiespécies de eucalipto no Cerrado Goiano. TreeDimensional, Goiânia, v. 4, n. 7, p. 1-17, 2019. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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Registros recuperados : 2.459 | |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Florestas. Para informações adicionais entre em contato com cnpf.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
Data corrente: |
23/10/2012 |
Data da última atualização: |
20/02/2015 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 2 |
Autoria: |
OLIVEIRA, E. J. de; RESENDE, M. D. V. de; SANTOS, V. da S.; FERREIRA, C. F.; OLIVEIRA, G. A. F.; SILVA, M. S. da; OLIVEIRA, L. A. de; AGUILAR-VILDOSO, C. I. |
Afiliação: |
EDER JORGE DE OLIVEIRA, CNPMF; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; VANDERLEI DA SILVA SANTOS, CNPMF; CLAUDIA FORTES FERREIRA, CNPMF; GILMARA ALVARENGA FACHARDO OLIVEIRA, Universidade Federal do Recôncavo da Bahia; MAIANE SUZARTE DA SILVA, Universidade Federal do Recôncavo da Bahia; LUCIANA ALVES DE OLIVEIRA, CNPMF; CARLOS IVAN AGUILAR-VILDOSO, Bolsista CNPQ/CNPMF. |
Título: |
Genome-wide selection in cassava. |
Ano de publicação: |
2012 |
Fonte/Imprenta: |
Euphytica, v.187, p. 263-276, 2012. |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
The main objective of this study was to estimate the selection accuracy and to predict the genetic gain in cassava breeding using genomic selection methodologies. We evaluated 358 cassava genotypes for the following traits: shoot weight (SW), fresh root yield (FRY), starch fraction amylose content (AC), dry matter content (DMC), and starch yield (S-Y). Genotyping was performed using 390 single nucleotide polymorphisms (SNPs), which were used as covariates in the random regression-best linear unbiased prediction model for genomic selection. The heritability values detected by markers for the SW, FRY, AC, DMC, and S-Y traits were 0.25, 0.25, 0.03, 0.20, and 0.26, respectively. Because the low heritability detected for AC, this trait was eliminated from further analysis. Using only the most informative SNPs (118, 92, 56, and 97 SNPs for SW, FRY, DMC, and S-Y, respectively) we observed higher selection accuracy which were 0.83, 0.76, 0.67, and 0.77, respectively to SW, FRY, DMC, and S-Y. With these levels of accuracy and considering a selection cycle reduced by half the time, the theoretical gains with genomic selection compared to phenotypic selection for DMC, FRY, and SW would be 39.42 %, 56.90 %, and 73.96 %, respectively. These results indicate that in the cassava, genomic selection can substantially speed up selection cycles, thereby increasing gains per unit time. Although there are high expectations for incorporating this strategy into breeding programs, we still need to validate the model for other traits and evaluate whether the selection accuracy can be improved using more SNPs. MenosThe main objective of this study was to estimate the selection accuracy and to predict the genetic gain in cassava breeding using genomic selection methodologies. We evaluated 358 cassava genotypes for the following traits: shoot weight (SW), fresh root yield (FRY), starch fraction amylose content (AC), dry matter content (DMC), and starch yield (S-Y). Genotyping was performed using 390 single nucleotide polymorphisms (SNPs), which were used as covariates in the random regression-best linear unbiased prediction model for genomic selection. The heritability values detected by markers for the SW, FRY, AC, DMC, and S-Y traits were 0.25, 0.25, 0.03, 0.20, and 0.26, respectively. Because the low heritability detected for AC, this trait was eliminated from further analysis. Using only the most informative SNPs (118, 92, 56, and 97 SNPs for SW, FRY, DMC, and S-Y, respectively) we observed higher selection accuracy which were 0.83, 0.76, 0.67, and 0.77, respectively to SW, FRY, DMC, and S-Y. With these levels of accuracy and considering a selection cycle reduced by half the time, the theoretical gains with genomic selection compared to phenotypic selection for DMC, FRY, and SW would be 39.42 %, 56.90 %, and 73.96 %, respectively. These results indicate that in the cassava, genomic selection can substantially speed up selection cycles, thereby increasing gains per unit time. Although there are high expectations for incorporating this strategy into breeding programs, we still need to ... Mostrar Tudo |
Thesagro: |
Mandioca; Seleção Genética. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 02235naa a2200229 a 4500 001 1937665 005 2015-02-20 008 2012 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aOLIVEIRA, E. J. de 245 $aGenome-wide selection in cassava.$h[electronic resource] 260 $c2012 520 $aThe main objective of this study was to estimate the selection accuracy and to predict the genetic gain in cassava breeding using genomic selection methodologies. We evaluated 358 cassava genotypes for the following traits: shoot weight (SW), fresh root yield (FRY), starch fraction amylose content (AC), dry matter content (DMC), and starch yield (S-Y). Genotyping was performed using 390 single nucleotide polymorphisms (SNPs), which were used as covariates in the random regression-best linear unbiased prediction model for genomic selection. The heritability values detected by markers for the SW, FRY, AC, DMC, and S-Y traits were 0.25, 0.25, 0.03, 0.20, and 0.26, respectively. Because the low heritability detected for AC, this trait was eliminated from further analysis. Using only the most informative SNPs (118, 92, 56, and 97 SNPs for SW, FRY, DMC, and S-Y, respectively) we observed higher selection accuracy which were 0.83, 0.76, 0.67, and 0.77, respectively to SW, FRY, DMC, and S-Y. With these levels of accuracy and considering a selection cycle reduced by half the time, the theoretical gains with genomic selection compared to phenotypic selection for DMC, FRY, and SW would be 39.42 %, 56.90 %, and 73.96 %, respectively. These results indicate that in the cassava, genomic selection can substantially speed up selection cycles, thereby increasing gains per unit time. Although there are high expectations for incorporating this strategy into breeding programs, we still need to validate the model for other traits and evaluate whether the selection accuracy can be improved using more SNPs. 650 $aMandioca 650 $aSeleção Genética 700 1 $aRESENDE, M. D. V. de 700 1 $aSANTOS, V. da S. 700 1 $aFERREIRA, C. F. 700 1 $aOLIVEIRA, G. A. F. 700 1 $aSILVA, M. S. da 700 1 $aOLIVEIRA, L. A. de 700 1 $aAGUILAR-VILDOSO, C. I. 773 $tEuphytica$gv.187, p. 263-276, 2012.
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