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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Biblioteca Rui Tendinha. |
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Data corrente: |
06/01/2014 |
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Data da última atualização: |
06/01/2014 |
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Tipo da produção científica: |
Publicação em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SILVA, T. C. R. da.; FERRÃO, L. F. V.; FERRÃO, R. G.; FERRÃO, M. A. G.; CECON, P. R.; TÓFFANO, J. L.; FONSECA, A. F. A. da.; VOLPI, P. S.; VERDIN FILHO, A. C.; MENDONÇA, R. F. de. |
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Afiliação: |
Thaís Cristina Ribeiro da Silva, UFV; Luís Felipe Ventorim Ferrão, UFV; Romário Gava Ferrão, Incaper; Maria Amélia Gava Ferrão, Incaper/Embrapa Café; Paulo Roberto Cecon, UFV; José Luiz Tóffano, Incaper; Aymbiré Francisco Almeida da Fonseca, Incaper/Embrapa Café; Paulo Sérgio Volpi, Incaper; Abraão Carlos Verdin Filho, Incaper; Rodolfo Ferreira de Mendonça, CBP&D café – Embrapa café. |
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Título: |
Avaliação de clones de café conilon no Sul do Estado do Espírito Santo pelo método Tocher. |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 5., 2009, Guarapari. O melhoramento e os novos cenários da agricultura: anais. Vitória: SBMP: Incaper, 2009. 1 CD-ROM. (Incaper. Documentos, 11). CBMP 2009. |
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Páginas: |
4p. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Dado à importância social e econômica da cafeicultura do conilon no Estado do Espírito Santo, o objetivo desse trabalho foi estudar em duas colheitas o comportamento de cinqüenta e cinco clones elites no sul do Estado originados do programa de melhoramento genético do Instituto Capixaba de Pesquisa, Assistência Técnica e Extensão Rural - Incaper. O trabalho foi implantado no delineamento experimental blocos casualizados, com quatro repetições no município de Castelo, ES. As características avaliadas foram a maturação dos frutos (dias), chochamento de grãos (%), produtividade de grãos (sacas/ha) e uniformidade dos grãos. Através do método estatístico de Tocher pode-se verificar comportamentos diferenciados dos clones para as quatro características estudadas. Os resultados são promissores para seleção de clones, objetivando a composição de uma nova variedade de café conilon para o sul do Estado do Espírito Santo. |
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Palavras-Chave: |
Café conilon; Cafeicultura; Clones; Coffea canephora; Espírito Santo (Estado). |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
http://biblioteca.incaper.es.gov.br/digital/bitstream/item/128/1/congressomelhoramentodeplantas-5.pdf
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Marc: |
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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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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Biblioteca Rui Tendinha. |
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Data corrente: |
04/07/2018 |
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Data da última atualização: |
12/04/2024 |
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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: |
FERRÃO, L. F. V.; FERRÃO, R. G.; FERRÃO, M. A. G.; FONSECA, A. F. A. da.; CARBONETTO, P.; STEPHENS, M.; GARCIA, A. A. F. |
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Afiliação: |
Luis Felipe Ventorim Ferrão, ESALQ; Romário Gava Ferrão, Incaper; Maria Amélia Gava Ferrão, Incaper/Embrapa Café; Aymbiré Francisco Almeida da Fonseca, Incaper/Embrapa Café; Peter Carbonetto, Research Computing Center, University of Chicago; Matthew Stephens, Research Computing Center, University of Chicago; Antonio Augusto Franco Garcia, ESALQ. |
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Título: |
Accurate genomic prediction of Coffea canephora in multiple environments using whole-genome statistical models. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
Heredity, june 2018. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Genomic selection has been proposed as the standard method to predict breeding values in animal and plant breeding. Although some crops have benefited from this methodology, studies in Coffea are still emerging. To date, there have been no studies describing how well genomic prediction models work across populations and environments for different complex traits in coffee. Considering that predictive models are based on biological and statistical assumptions, it is expected that their performance vary depending on how well these assumptions align with the true genetic architecture of the phenotype. To investigate this, we used data from two recurrent selection populations of Coffea canephora, evaluated in two locations, and single nucleotide polymorphisms identified by Genotyping-by-Sequencing. In particular, we evaluated the performance of 13 statistical approaches to predict three important traits in the coffee?production of coffee beans, leaf rust incidence and yield of green beans. Analyses were performed for predictions within-environment, across locations and across populations to assess the reliability of genomic selection. Overall, differences in the prediction accuracy of the competing models were small, although the Bayesian methods showed a modest improvement over other methods, at the cost of more computation time. As expected, predictive accuracy for within-environment analysis, on average, were higher than predictions across locations and across populations. Our results support the potential of genomic selection to reshape traditional plant breeding schemes. In practice, we expect to increase the genetic gain per unit of time by reducing the length cycle of recurrent selection in coffee. MenosGenomic selection has been proposed as the standard method to predict breeding values in animal and plant breeding. Although some crops have benefited from this methodology, studies in Coffea are still emerging. To date, there have been no studies describing how well genomic prediction models work across populations and environments for different complex traits in coffee. Considering that predictive models are based on biological and statistical assumptions, it is expected that their performance vary depending on how well these assumptions align with the true genetic architecture of the phenotype. To investigate this, we used data from two recurrent selection populations of Coffea canephora, evaluated in two locations, and single nucleotide polymorphisms identified by Genotyping-by-Sequencing. In particular, we evaluated the performance of 13 statistical approaches to predict three important traits in the coffee?production of coffee beans, leaf rust incidence and yield of green beans. Analyses were performed for predictions within-environment, across locations and across populations to assess the reliability of genomic selection. Overall, differences in the prediction accuracy of the competing models were small, although the Bayesian methods showed a modest improvement over other methods, at the cost of more computation time. As expected, predictive accuracy for within-environment analysis, on average, were higher than predictions across locations and across populations. Our... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Cafe conilon. |
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Thesaurus NAL: |
Coffea canephora; Genomic. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://biblioteca.incaper.es.gov.br/digital/bitstream/item/4674/1/s41437-018-0105-y.pdf
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Marc: |
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520 $aGenomic selection has been proposed as the standard method to predict breeding values in animal and plant breeding. Although some crops have benefited from this methodology, studies in Coffea are still emerging. To date, there have been no studies describing how well genomic prediction models work across populations and environments for different complex traits in coffee. Considering that predictive models are based on biological and statistical assumptions, it is expected that their performance vary depending on how well these assumptions align with the true genetic architecture of the phenotype. To investigate this, we used data from two recurrent selection populations of Coffea canephora, evaluated in two locations, and single nucleotide polymorphisms identified by Genotyping-by-Sequencing. In particular, we evaluated the performance of 13 statistical approaches to predict three important traits in the coffee?production of coffee beans, leaf rust incidence and yield of green beans. Analyses were performed for predictions within-environment, across locations and across populations to assess the reliability of genomic selection. Overall, differences in the prediction accuracy of the competing models were small, although the Bayesian methods showed a modest improvement over other methods, at the cost of more computation time. As expected, predictive accuracy for within-environment analysis, on average, were higher than predictions across locations and across populations. Our results support the potential of genomic selection to reshape traditional plant breeding schemes. In practice, we expect to increase the genetic gain per unit of time by reducing the length cycle of recurrent selection in coffee.
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653 $aCafe conilon
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700 1 $aGARCIA, A. A. F.
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Registro original: |
Biblioteca Rui Tendinha (BRT) |
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