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1. | ![Imagem marcado/desmarcado](/web/img/desmarcado.png) | BERNADO, W. de P.; SANTOS, A. R.; RODRIGUES, W. P.; MIRANDA, R. M. dos S. N. de.; RUAS, K. F.; BARONI, D. F.; SILVA, B. V. da; SOUZA, G. A. R. de.; ABREU, D. P.de; BARCELLOS, L. C. de S.; BARCELOS, L. F. T.; KOPPE, T. A.; MACHADO FILHO, J. A.; BAITELLE, D. C.; VERDIN FILHO, A. C.; BRESSAN-SMITH, R.; RAMALHO, J. C.; CAMPOSTRINI, E. Efeitos da exclusão da radiação ultravioleta nos pigmentos foliares do cafeeiro. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 10., 2019, Vitória. Pesquisa, inovação e sustentabilidade dos cafés do Brasil: anais... Vitória: Consórcio Pesquisa Café, 2019.Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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3. | ![Imagem marcado/desmarcado](/web/img/desmarcado.png) | ZAIDAN, I. R.; FERREIRA, A.; NOIA, L. R.; SANTOS, J. G.; ARRUDA, V. C. de; COUTO, D. P. do; BRAZ, R. A.; PARTELLI, F. L.; AZEVEDO, C. F.; FERREIRA, M. F. da S.; SENRA, J. F. de B. Diversity and structure of Coffea canephora from old seminal crops in EspÃÂrito Santo, Brazil : genetic resources for coffee breeding. Diversidade e estrutura de Coffea canephora de culturas seminais antigas no EspÃÂrito Santo, Brasil: recursos genéticos para o melhoramento do café. Tree Genetics & Genomes, v. 19, n. 19, 2023.Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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4. | ![Imagem marcado/desmarcado](/web/img/desmarcado.png) | BENASSI, V. L. R. M.; BENASSI, A. C. Desenvolvimento da broca-do-café, Hypothenemus hampei (Ferrari, 1867) (Coleoptera : Scolytidae), com frutos de diferentes graus de umidade de Coffea arabica e Coffea canephora. I: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 1., 2000, Poços de Caldas, MG. Resumos expandidos... Brasília, DF : Embrapa Café; Minasplan, 2000. 2 v. P. 1204-1206.Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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5. | ![Imagem marcado/desmarcado](/web/img/desmarcado.png) | BORGHI, E. J.; FORNACIERI, G.; VERDIN FILHO, A. C.; SCHULTAIS, R.; SANTOS, J. C. dos; SALLIN, V. P.; SOUZA, G. S. de.; JESUS FREITAS, S. de; VOLPI, P. S.; COMÉRIO, M.; POSSE, S. C. P.; VIEIRA, L. J. D.; ZANONI JUNIOR, G.; PEREIRA, M . dos S. Mortalidade de genótipos de Coffea canephora em condições de campo. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 10., 2019, Vitória. Pesquisa, inovação e sustentabilidade dos cafés do Brasil: anais... Vitória: Consórcio Pesquisa Café, 2019.Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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6. | ![Imagem marcado/desmarcado](/web/img/desmarcado.png) | POSSE, S. C. P.; RODRIGUES, W. N.; COMÉRIO, M.; DOUSSEAU, S.; POSSE, R. P.; VERDIN FILHO, A. C.; SENRA, J. F. de B.; VOLPI, P. S.; MACHADO FILHO, J. A. The intensity of the drying process influencing the germinative potential of seeds of Coffea canephora harvested from genotypes of early maturation. Pensar Acadêmico, Manhuaçu, v.20, n.1, p. 1-15, 2022.Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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7. | ![Imagem marcado/desmarcado](/web/img/desmarcado.png) | FERRÃO, R. G.; FONSECA, A. F. A. da.; FERRÃO, M. A. G.; DE MUNER, L. H. (Ed.). Conilon coffee. 3rd edition updated and expanded Vitória, ES : Incaper, 2019. 973p. 252.717.528 bytes. ePUB il. color
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Acess mode: Wold Wide Web Tradução de: Marcelle Gualda Pasolini.
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8. | ![Imagem marcado/desmarcado](/web/img/desmarcado.png) | BRAGANÇA, S. M.; COSTA, A. N. da.; LANI, J. A. Absorção de nutrientes pelo cafeeiro Conilon (Coffea canephora Pierre ex Froenher) aos 3,6 anos de idade : macronutrientes. I: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 1., 2000, Poços de Caldas, MG. Resumos expandidos... Brasília, DF : Embrapa Café; Minasplan, 2000. 2 v. p. 1350-1352.Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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9. | ![Imagem marcado/desmarcado](/web/img/desmarcado.png) | MARRACCINI, P.; VINECKY, F.; ALVES, G. S. C.; RAMOS, H. J. O.; ELBELT, S.; VIEIRA, N. G.; CARNEIRO, F. A.; SUJII, P. S.; ALEKCEVETCH, J. C.; SILVA, V. A.; DaMATTA, F. M.; FERRÃO, M. A. G.; LEROY, T.; POT, D.; VIEIRA, L. G. E.; SILVA, F. R. da; ANDRADE, A. C. Differentially expressed genes and proteins upon drought acclimation in tolerant and sensitive genotypes of Coffea canephora. Journal of Experimental Botany, Oxford v. 63, n. 11, p. 4191-4212, 2012.Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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10. | ![Imagem marcado/desmarcado](/web/img/desmarcado.png) | MORI, A. L. B.; GARCIA, A. de O.; FERRÃO, M. A. G.; FONSECA, A. F. A. da.; FERRÃO, R. G.; BENASSI, M. de T. Sensory profile of conilon coffee brews from the state of Espírito Santo, Brazil. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 53, n. 9, p. 1061-1069, 2018.Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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11. | ![Imagem marcado/desmarcado](/web/img/desmarcado.png) | SANTOS, L. F. L. dos; CRASQUE, J.; CERRI NETO, B.; ARANTES, L. de O.; DOUSSEAU, S. Qualidade fisiológica de sementes de Coffea Canephora em clones de maturação precoce e tardia. In: SIMPÓSIO INCAPER PESQUISA, 3. , Vitória, ES. Qualidade fisiológica de sementes de Coffea Canephora em clones de maturação precoce e tardia. Editores, Andréa Ferreira da Costa, Marlon Dutra Degli Esposti e Renato Corrêa Taques. Vitória, ES : Incaper, p. 78, 2024. p. 78Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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13. | ![Imagem marcado/desmarcado](/web/img/desmarcado.png) | 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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14. | ![Imagem marcado/desmarcado](/web/img/desmarcado.png) | SENRA, J. F. de B.; SILVA, J. A. da; FERREIRA, A.; ESPOSTI, M. D.; SILVA, U. R.; MILHEIROS, I. S.; ZACARIAS, A. J. Seleção de modelos não lineares e o estudo do crescimento dos frutos de café conilon. Research, Society and Development, v. 11, n. 4, e21511427093, 2022.Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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16. | ![Imagem marcado/desmarcado](/web/img/desmarcado.png) | FILETE, C. A.; MOREIRA, T. R.; SANTOS, A. R. dos; GOMES, W. dos S.; GUARÇONI, R. G.; MORELI, A. P.; AUGUSTO, M. I.; ABREU, R. de O.; SIMMER, M. B.; CALIMAN, A. D. C.; GUIMARÃES, C. V.; BERELLI, S. da S.; FERRÃO, M. A. G.; FONSECA, A. F. A. da.; PARTELLI, F. L.; BERILLI, A. P. C. G.; OLIVEIRA, E. C. da S.; PEREIRA, L. L. The New Standpoints for the Terroir of Coffea canephora from Southwestern Brazil: Edaphic and Sensorial Perspective. Agronomy, v. 12, n. 8, p. 1-17, 2022.Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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17. | ![Imagem marcado/desmarcado](/web/img/desmarcado.png) | MARTINS, D. dos S.; FORNAZIER, M. J.; VENTURA, J. A.; PIROVANI, V. D.; URAMOTO, K.; GUARÇONI, R. G.; CULIK, M. P.; FERREIRA, P. S. F.; ZANUNCIO, J. C. Coffea arabica and C. canephora as host plants for fruit flies (Tephritidae) and implications for commercial fruit crop pest management. Crop Protection, v. 156, 2022.Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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18. | ![Imagem marcado/desmarcado](/web/img/desmarcado.png) | BENIÇ�, A. P.; COSTA, P. R.; DOUSSEAU, S.; ARANTES, L. de O.; MACHADO FILHO, J. A. Influência de genótipos clonais de Coffea Canephora e dos diferentes estádios maturação de seus frutos sobre o rendimento e a condutividade elétrica das sementes. In: SIMPÓSIO INCAPER PESQUISA, 3. , Vitória, ES. Influência de genótipos clonais de Coffea Canephora e dos diferentes estádios maturação de seus frutos sobre o rendimento e a condutividade elétrica das sementes. Editores, Andréa Ferreira da Costa, Marlon Dutra Degli Esposti e Renato Corrêa Taques. Vitória, ES : Incaper, p. 87, 2024. p. 87Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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19. | ![Imagem marcado/desmarcado](/web/img/desmarcado.png) | PARTELLI, F. L.; MARRÉ, W. B.; FALQUETO, A. R.; VIEIRA, H. D.; CAVATTI, P. C. Seasonal vegetative growth in genotypes of coffea canephora, as related to climatic factors. Journal of Agricultural Science, [S.l.], v. 5, n. 8, p. p. 108-116, july 2013.Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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20. | ![Imagem marcado/desmarcado](/web/img/desmarcado.png) | SOUZA, C. A. S.; AGUILAR, M. A. G.; SONEGHETI, S.; SIQUEIRA, P. R.; SILVEIRA, J. S. M.; LANI, J. A.; FOLLI, F. B. Comportamento de clones de Coffea canephora Pierre ex Froenher sombreados com boleira (Joanesia princeps Vell.) e cajazeira (Spondia dulcis Forst.), no Norte do Espírito Santo. In: Simpósio de Pesquisa dos Cafés do Brasil, 5., 2007, Águas de Lindóia. Anais. Brasília, D.F. : Embrapa Café, 2007. 5p.Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Biblioteca Rui Tendinha. |
Data corrente: |
04/07/2018 |
Data da última atualização: |
12/04/2024 |
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.; CARBONETTO, P.; STEPHENS, M.; GARCIA, A. A. F. |
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. |
Título: |
Accurate genomic prediction of Coffea canephora in multiple environments using whole-genome statistical models. |
Ano de publicação: |
2018 |
Fonte/Imprenta: |
Heredity, june 2018. |
Idioma: |
Português |
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 |
Palavras-Chave: |
Cafe conilon. |
Thesaurus NAL: |
Coffea canephora; Genomic. |
Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
URL: |
https://biblioteca.incaper.es.gov.br/digital/bitstream/item/4674/1/s41437-018-0105-y.pdf
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Marc: |
LEADER 02393naa a2200229 a 4500 001 1020469 005 2024-04-12 008 2018 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aFERRÃO, L. F. V. 245 $aAccurate genomic prediction of Coffea canephora in multiple environments using whole-genome statistical models.$h[electronic resource] 260 $c2018 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 650 $aGenomic 653 $aCafe conilon 700 1 $aFERRÃO, R. G. 700 1 $aFERRÃO, M. A. G. 700 1 $aFONSECA, A. F. A. da. 700 1 $aCARBONETTO, P. 700 1 $aSTEPHENS, M. 700 1 $aGARCIA, A. A. F. 773 $tHeredity, june 2018.
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Biblioteca Rui Tendinha (BRT) |
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