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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Biblioteca Rui Tendinha. |
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Data corrente: |
29/03/2016 |
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Data da última atualização: |
28/09/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
CARIAS, C. M. de O. M.; GRAVINA, G. A.; FERRÃO, M. A. G.; FONSECA, A. F. A. da.; FERRÃO, R. G.; VIVAS, M.; VIANA, A. P. |
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Afiliação: |
Cíntia Machado de Oliveira Moulin Carias, UENF; Geraldo Amaral Gravina, UENF; Maria Amélia Gava Ferrão, Incaper/Embrapa Café; Aymbiré Francisco Almeida da Fonseca, Incaper/Embrapa Café; Romário Gava Ferrão, Incaper; Marcelo Vivas, UENF; Alexandre Pio Viana, UENF. |
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Título: |
Predição de ganhos genéticos via modelos mistos em Progênies de café Conilon. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
Coffee Science, Lavras, v. 11, n. 1, p. 39-45, jan./mar. 2016. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Objetivou-se, neste trabalho, avaliar os ganhos genéticos preditos por meio de diferentes índices de seleção pela metodologia REML/BLUP, em cinco caracteres de interesse ao programa de melhoramento do café conilon do Incaper. Foram avaliadas 8 progênies de meios-irmãos, de ciclo de maturação precoce, média de duas safras, com três repetições, o que totalizou 1368 observações, utilizados os índices de seleção clássico, multiplicativo e com base na soma de postos. Avaliaram-se, na época de colheita, as características tamanho dos grãos (TG), produtividade (PRO), porte (PT), vigor vegetativo (VIG) e grau de inclinação (GI). A população foi avaliada na Fazenda Experimental de Marilândia, região Noroeste do estado do Espírito Santo. As análises genético-estatísticas foram realizadas pelo programa Selegen - REM/BLUP. Verificou-se, a partir da análise dos parâmetros genéticos, um excelente potencial seletivo entre famílias, para todas as características avaliadas. O índice Mulamba e Mock foi o que mostrou maior eficiência de seleção entre famílias de meios-irmãos de café conilon. |
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Palavras-Chave: |
Café Conilon; Coffea canephora; Modelos lineares mistos; Valores genotípicos preditos. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
http://biblioteca.incaper.es.gov.br/digital/bitstream/item/1749/1/BRT-predicaodeganhosgeneticosviamodelosemprogeniesdecafeconilon-ferrao.pdf
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Marc: |
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005 2017-09-28
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653 $aCafé Conilon
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Registro original: |
Biblioteca Rui Tendinha (BRT) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Biblioteca Rui Tendinha. Para informações adicionais entre em contato com biblioteca@incaper.es.gov.br. |
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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Biblioteca Rui Tendinha. |
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Data corrente: |
19/06/2019 |
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Data da última atualização: |
25/08/2022 |
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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: |
FERRÃO, L. F. V.; FERRÃO, R. G.; FERRÃO, M. A. G.; FONSECA, A. F. A. da.; GARCIA, A. A. F. |
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Afiliação: |
Luís Felipe Ventorim Ferrão., Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ).; Romário Gava Ferrão, Incaper; Maria Amélia Gava Ferrão, Incaper/Embrapa Café; Aymbiré Francisco Almeida da Fonseca, Incaper/Embrapa Café; Antonio Augusto Franco Garcia., Universidade de São Paulo (USP). |
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Título: |
A mixed model to multiple harvest-location trials applied to genomic prediction in Coffea canephora. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
Tree Genetics & Genomes, Germany, v. 13, n. 95, p. 13, 2017. |
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Páginas: |
13 p. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Abstract Genomic selection (GS) has been studied in several crops to increase the rates of genetic gain and reduce the length of breeding cycles. Despite its relevance, there are only a modest number of reports applied to the genus Coffea. Effective implementation depends on the ability to consider genomic models, which correctly represent breeding scenario in which the species are inserted. Coffee experimentation, in general, is represented by evaluations in multiple locations and harvests to understand the interaction and predict the performance of untested genotypes. Therefore, the main objective of this study was to investigate GS models suitable for use in Coffea canephora. An expansion of traditional GBLUP was considered and genomic analysis was performed using a genotyping-bysequencing (GBS) approach, showed good potential to be used in coffee breeding programs. Interactions were modeled using the multiplicative mixed model theory, which is commonly used in multi-environment trials (MET) analysis in perennial crops. The effectiveness of the method used was compared with other genetic models in terms of goodnessof-fit statistics and prediction accuracy. Different scenarios that mimic coffee breeding were used in the cross-validation process. The method used had the lowest AIC and BIC values and, consequently, the best fit. In terms of predictive ability, the incorporation of the MET modeling showed higher accuracy (on average 10?17% higher) and lower prediction errors than traditional GBLUP. The results may be used as basis for additional studies into the genus Coffea and can be expanded for similar perennial crops. MenosAbstract Genomic selection (GS) has been studied in several crops to increase the rates of genetic gain and reduce the length of breeding cycles. Despite its relevance, there are only a modest number of reports applied to the genus Coffea. Effective implementation depends on the ability to consider genomic models, which correctly represent breeding scenario in which the species are inserted. Coffee experimentation, in general, is represented by evaluations in multiple locations and harvests to understand the interaction and predict the performance of untested genotypes. Therefore, the main objective of this study was to investigate GS models suitable for use in Coffea canephora. An expansion of traditional GBLUP was considered and genomic analysis was performed using a genotyping-bysequencing (GBS) approach, showed good potential to be used in coffee breeding programs. Interactions were modeled using the multiplicative mixed model theory, which is commonly used in multi-environment trials (MET) analysis in perennial crops. The effectiveness of the method used was compared with other genetic models in terms of goodnessof-fit statistics and prediction accuracy. Different scenarios that mimic coffee breeding were used in the cross-validation process. The method used had the lowest AIC and BIC values and, consequently, the best fit. In terms of predictive ability, the incorporation of the MET modeling showed higher accuracy (on average 10?17% higher) and lower prediction errors ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Genomic selection. |
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Thesaurus NAL: |
GBLUP; Gbs; Genomic selection; Genotyping by sequencing; MET; Multi environment trials; Perennial crops. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
LEADER 02462naa a2200277 a 4500
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300 $a13 p.
520 $aAbstract Genomic selection (GS) has been studied in several crops to increase the rates of genetic gain and reduce the length of breeding cycles. Despite its relevance, there are only a modest number of reports applied to the genus Coffea. Effective implementation depends on the ability to consider genomic models, which correctly represent breeding scenario in which the species are inserted. Coffee experimentation, in general, is represented by evaluations in multiple locations and harvests to understand the interaction and predict the performance of untested genotypes. Therefore, the main objective of this study was to investigate GS models suitable for use in Coffea canephora. An expansion of traditional GBLUP was considered and genomic analysis was performed using a genotyping-bysequencing (GBS) approach, showed good potential to be used in coffee breeding programs. Interactions were modeled using the multiplicative mixed model theory, which is commonly used in multi-environment trials (MET) analysis in perennial crops. The effectiveness of the method used was compared with other genetic models in terms of goodnessof-fit statistics and prediction accuracy. Different scenarios that mimic coffee breeding were used in the cross-validation process. The method used had the lowest AIC and BIC values and, consequently, the best fit. In terms of predictive ability, the incorporation of the MET modeling showed higher accuracy (on average 10?17% higher) and lower prediction errors than traditional GBLUP. The results may be used as basis for additional studies into the genus Coffea and can be expanded for similar perennial crops.
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650 $aGenotyping by sequencing
650 $aMET
650 $aMulti environment trials
650 $aPerennial crops
653 $aGenomic selection
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700 1 $aFERRÃO, M. A. G.
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773 $tTree Genetics & Genomes, Germany$gv. 13, n. 95, p. 13, 2017.
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Biblioteca Rui Tendinha (BRT) |
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