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| Registros recuperados : 893 | |
| 621. |  | FONSECA, A. F. A. da.; FERRÃO, R. G.; FERRÃO, M. A. G.; SANTOS, L. P.; BRAGANÇA, S. M.; MARQUES, E. M. G. Melhoramento genético de Coffea canephora no Estado do Espírito Santo. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 2., 2001, Vitória, ES. Trabalhos apresentados... Brasília, DF : Embrapa Café, 2001. 6p.| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 622. | | FERRÃO, R. G.; FERRÃO, M. A. G.; FONSECA, A. F. A. da.; PACOVA, B. E. V. Melhoramento genético de Coffea canephora. In: FERRÃO, R. G.; FONSECA, A. F. A. da.; BRAGANÇA, S. M.; FERRÃO, M. A. G.; DE MUNER, L. H. (Ed.). Café Conilon. Vitória: Incaper, 2007. 120-173 p.| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 623. | | FERRÃO, R. G.; FONSECA, A. F. A. da.; FERRÃO, L. F. V.; PACOVA, B. E. V. Melhoramento genético de Coffea canephora. In: FERRÃO, R. G.; FONSECA, A. F. A. da.; FERRÃO, M. A. G.; DE MUNER, L. H. (Ed.). Café Conilon. 2 ed. atual. ampli. Vitória, ES: Incaper, p. 131-175, 2017.| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 624. | | VERDIN FILHO, A. C.; VOLPI, P. S.; COLODETTI, T. V.; RODRIGUES, W. N.; TOMAZ, M. A.; MARTINS, L. D.; BRINATE, S. V. B.; FERRÃO, R. G.; FONSECA, A. F. A. da.; FERRÃO, M. A. G.; COMÉRIO, M.; ANDRADE JUNIOR, S. The permanence in the plantation after harvest damages physical characteristics of Conilon coffee grains. African Journal of Agricultural Research, v. 13, n. 17, p. 911-917, abril 2018.| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 625. | | FONSECA, A. F. A. da.; FERRÃO, M. A. G.; FERRÃO, R. G. Qualidade do café Conilon no Espírito Santo. In: TOMAZ, M. A.; AMARAL, J. F. T.; JESUS JUNIOR, W. C. de.; FONSECA, A. F. A. da.; FERRÃO, R. G.; FERRÃO, M. A. G. (Org.). Tecnologias para a sustentabilidade da cafeicultura. Alegre, ES : CAUFES, p. 125-182, 2011.| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 626. | | GUARÇONI, R. G.; MAURI, A. L.; FERRÃO, M. A. G.; VOLPI, P. S.; FONSECA, A. F. A. da.; FERRÃO, R. G.; PEREIRA, L. L.; VERDIN FILHO, A. C. Qualidade do café conilon em função da época de maturação do fruto. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PESQUISAS CAFEEIRAS, 37., 2011, Poços de Caldas. Anais... Brasília, DF: Embrapa Café, 2011.| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 627. | | GUARÇONI, R. C.; FERRÃO, M. A. G.; FONSECA, A. F. A. da.; FERRÃO, R. G.; MAURI, A. L.; JUNIOR, S. A.; MARQUES, R. Qualidade do café conilon em função da secagem sob alta temperatura. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PESQUISAS CAFEEIRAS, 36., 2010, Guarapari. Trabalhos apresentados... Brasília, DF: MAPA/PROCAFÉ: Embrapa Café; Lavras: UFLA; Uberaba: UNIUBE; Varginha: Fundação Procafé; Vitória: INCAPER, p. 266-267, 2010.| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 628. | | GUARÇONI, R. G.; FONSECA, A. F. A. da.; FERRÃO, M. A. G.; VERDIN FILHO, A. C.; VOLPI, P. S.; FERRÃO, R. G.; MORELI, A. P. Qualidade do café Conilon em função do tempo decorrido entre a colheita e o início da secagem. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PESQUISA CAFEEIRAS, 34., 2008, Caxambú. Anais...| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 630. | | ARAÚJO, E. L.; NUNES, J. R.; VALFRÉ, P. P.; SANTOS, P. P.; SILVA, S. T.; S.S.L, SILVA; POSSE, S. C. P.; DOUSSEAU, S. Qualidade fisiológica de sementes de café conilon secas natural e artificialmente. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE SEMENTES, 20., 2017, Foz do Iguaçu. Informativo Abrates, v. 27, n. 2, p. 430, 2017.| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 631. | | VERDIN FILHO, A. C.; ALIXANDRE, F. T.; MORELI, A. P.; FERRÃO, R. G.; FORNAZIER, M. J.; FERRÃO, M. A. G.; FONSECA, A. F. A. da.; VOLPI, P. S.; LOBATO, M. M.; NOVAK, L. R.; MELO, E. V.; DAHER, F. de A.; TEIXEIRA, M. M. Quer fazer um café conilon de qualidade? Vitória, ES : Incaper, 2008. (Incaper. Documentos, 160).| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 632. | | PAYE, H. S.; PARTELLI, F. L.; GUARÇONI M., A.; SIEBENEICHLER, E. A. Recomendação de adubação e calagem. In: PARTELLI, F. L.; ESPINDULA, M. C. (Org.). Café Conilon : conhecimento para superar desafios. Alegre, ES : CAUFES, Cap. 5, p. 75-98, 2019.| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 635. | | GUARÇONI, R. G.; FERRÃO, M. A. G.; FONSECA, A. F. A. da.; FERRÃO, R. G.; VERDIN FILHO, A. C.; VOLPI, P. S.; MORELI, A. P. Rendimento do café conilon em função do armazenamento. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 6., 2009, Vitória. Inovação científica, competitividade e mudanças climáticas: anais... Vitória: Consórcio Pesquisa Café, 2009| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 637. | | GUARÇONI, R. G.; FONSECA, A. F. A. da.; FERRÃO, M. A. G.; MORELI, A. P.; FERRÃO, R. G. Rendimento de café conilon "da roça", "cereja descascado" e "boia" em função do tipo de secagem. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PESQUISAS CAFEEIRAS, 33., 2007, Lavras. Anais... Brasília, DF: Embrapa Café, 2009.| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 638. | | SANGUINI, G. V. F.; VIÇOSI, D. B.; SOARES, B. O.; GUARÇONI, R. G.; GUARÇONI, R. G.; FAVARATO, L. F. Rendimento da colheita do Café Conilon utilizando diferentes métodos em diferentes declividades. In: SIMPÓSIO INCAPER PESQUISA, 1. , Vitória, ES. Rendimento da colheita do Café Conilon utilizando diferentes métodos em diferentes declividades. Editores, Andre Guarçoni Martins ... [et al]., Vitória, ES : Incaper, 2022. Anais... Vitória, ES : Incaper, p. 24, 2022.| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 639. | | ROCHI, C. P.; COSTA, J. M.; COMÉRIO, F.; VOLPI, P. S.; SERRANO, L. A. L. Renovação do cafeeiro conilon por meio de manejo adequado da poda : considerações fisiológicas. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGRONOMIA, 25., Vitória, ES. [Anais...] Vitória: CONFAEAB: SEEA: CREA-ES; Brasília, DF: CONFEA, [2007]. 4p.| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 640. | | SILVA, I. R.; ANGELI, L. C. F.; ARAÚJO, K. de S.; ROCHA, T. T. T. da; BEIRAL, G. N.; LIMA, I. de M. Resistência de clones elites de cafeeiro conilon (seleção 2022) a Meloidogyne incógnita. In: SIMPÓSIO INCAPER PESQUISA, 3. , Vitória, ES. Resistência de clones elites de cafeeiro conilon (seleção 2022) a Meloidogyne incógnita. Editores, Andréa Ferreira da Costa, Marlon Dutra Degli Esposti e Renato Corrêa Taques. Vitória, ES : Incaper, p. 47, 2024. p. 47| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| Registros recuperados : 893 | |
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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.
650 $aCoffea canephora
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Registro original: |
Biblioteca Rui Tendinha (BRT) |
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