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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Biblioteca Rui Tendinha. |
Data corrente: |
22/09/2017 |
Data da última atualização: |
22/09/2017 |
Tipo da produção científica: |
Publicação em Anais de Congresso |
Autoria: |
GUARÇONI, R. G.; PEREIRA, L. L.; CAETANO, L. C. S.; FAVARATO, L. F.; CARDOSO, W. S.; SOUZA, J. L. de.; PEISINO, F. M. |
Afiliação: |
Rogerio Carvalho Guarçoni, Incaper; Lucas Louzada Pereira, IFES; Luiz Carlos Santos Caetano, Incaper; Luiz Fernando Favarato, Incaper; Wilton Soares Cardoso, IFES; Jacimar Luis de Souza, Incaper; Flávia Magnago Peisino, IFES. |
Título: |
Tamanho de amostra para a estimação de características físico-químicas de goiaba. |
Ano de publicação: |
2016 |
Fonte/Imprenta: |
In: REVISTA UNIVAP, São José dos Campos, v. 22, n. 40, 2016. Número especial da Revista UNIVAP Online, com o resumo de todos os artigos os melhores artigos de cada área do XX Encontro de Iniciação Científica, XVI Encontro de Pós-Graduação, X INIC Jr da UNIVAP, VI INID. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
A fruticultura apresenta grande importância socioeconômica no Espírito Santo, possuindo o terceiro maior Valor Bruto da Produção Agropecuária - VBPA do Estado, sendo superada apenas pela cafeicultura e pela produção animal. Diante desse cenário, pesquisas devem ser realizadas para disponibilizar ao produtor rural novas tecnologias de produção, de colheita e de pós-colheita. Sendo assim, o objetivo do trabalho foi dimensionar o tamanho de amostra para avaliar características físico-químicas de goiaba na colheita. O trabalho foi conduzido no Laboratório de Pesquisa e Desenvolvimento do IFES de Venda Nova do Imigrante, onde foram avaliadas as características acidez titulável, pH e umidade de fruto. Verificou-se que o tamanho da amostra para as características umidade de fruto, pH e acidez titulável foi, respectivamente, de 8, 39 e 179 frutos para o erro de estimação igual a 1%, e de 2, 10 e 45 frutos para o erro de estimação de 2%. Para todos os erros de estimação, a característica acidez titulável foi a que exigiu o maior tamanho de amostra, seguida em ordem decrescente pelas características pH e umidade de fruto. |
Palavras-Chave: |
Dimensionamento amostral; Erro de estimação; Fruticultura; Goiaba; Tamanho de amostra. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
http://biblioteca.incaper.es.gov.br/digital/bitstream/item/2760/1/BRT-tamanhodeamostraparaaestimacao-guarconi.pdf
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Marc: |
LEADER 02114nam a2200241 a 4500 001 1016077 005 2017-09-22 008 2016 bl uuuu u01u1 u #d 100 1 $aGUARÇONI, R. G. 245 $aTamanho de amostra para a estimação de características físico-químicas de goiaba.$h[electronic resource] 260 $aIn: REVISTA UNIVAP, São José dos Campos, v. 22, n. 40, 2016. Número especial da Revista UNIVAP Online, com o resumo de todos os artigos os melhores artigos de cada área do XX Encontro de Iniciação Científica, XVI Encontro de Pós-Graduação, X INIC Jr da UNIVAP, VI INID.$c2016 520 $aA fruticultura apresenta grande importância socioeconômica no Espírito Santo, possuindo o terceiro maior Valor Bruto da Produção Agropecuária - VBPA do Estado, sendo superada apenas pela cafeicultura e pela produção animal. Diante desse cenário, pesquisas devem ser realizadas para disponibilizar ao produtor rural novas tecnologias de produção, de colheita e de pós-colheita. Sendo assim, o objetivo do trabalho foi dimensionar o tamanho de amostra para avaliar características físico-químicas de goiaba na colheita. O trabalho foi conduzido no Laboratório de Pesquisa e Desenvolvimento do IFES de Venda Nova do Imigrante, onde foram avaliadas as características acidez titulável, pH e umidade de fruto. Verificou-se que o tamanho da amostra para as características umidade de fruto, pH e acidez titulável foi, respectivamente, de 8, 39 e 179 frutos para o erro de estimação igual a 1%, e de 2, 10 e 45 frutos para o erro de estimação de 2%. Para todos os erros de estimação, a característica acidez titulável foi a que exigiu o maior tamanho de amostra, seguida em ordem decrescente pelas características pH e umidade de fruto. 653 $aDimensionamento amostral 653 $aErro de estimação 653 $aFruticultura 653 $aGoiaba 653 $aTamanho de amostra 700 1 $aPEREIRA, L. L. 700 1 $aCAETANO, L. C. S. 700 1 $aFAVARATO, L. F. 700 1 $aCARDOSO, W. S. 700 1 $aSOUZA, J. L. de. 700 1 $aPEISINO, F. M.
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Registro original: |
Biblioteca Rui Tendinha (BRT) |
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Biblioteca |
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Origem |
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Registro |
Volume |
Status |
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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. |
Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Biblioteca Rui Tendinha. |
Data corrente: |
19/06/2019 |
Data da última atualização: |
25/08/2022 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 1 |
Autoria: |
FERRÃO, L. F. V.; FERRÃO, R. G.; FERRÃO, M. A. G.; FONSECA, A. F. A. da.; GARCIA, A. A. F. |
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). |
Título: |
A mixed model to multiple harvest-location trials applied to genomic prediction in Coffea canephora. |
Ano de publicação: |
2017 |
Fonte/Imprenta: |
Tree Genetics & Genomes, Germany, v. 13, n. 95, p. 13, 2017. |
Páginas: |
13 p. |
Idioma: |
Inglês |
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 |
Palavras-Chave: |
Genomic selection. |
Thesaurus NAL: |
GBLUP; Gbs; Genomic selection; Genotyping by sequencing; MET; Multi environment trials; Perennial crops. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 02462naa a2200277 a 4500 001 1021430 005 2022-08-25 008 2017 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aFERRÃO, L. F. V. 245 $aA mixed model to multiple harvest-location trials applied to genomic prediction in Coffea canephora.$h[electronic resource] 260 $c2017 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. 650 $aGBLUP 650 $aGbs 650 $aGenomic selection 650 $aGenotyping by sequencing 650 $aMET 650 $aMulti environment trials 650 $aPerennial crops 653 $aGenomic selection 700 1 $aFERRÃO, R. G. 700 1 $aFERRÃO, M. A. G. 700 1 $aFONSECA, A. F. A. da. 700 1 $aGARCIA, A. A. F. 773 $tTree Genetics & Genomes, Germany$gv. 13, n. 95, p. 13, 2017.
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