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| Registros recuperados : 1.772 | |
| 1. |  | SIQUEIRA, H. M. de; SENNA, D. S. de; ARAÚJO, J. B. S.; SILVA, M. W. da; TURBAY, E. R. M. G. Análise econômica de consórcios agroflorestais com o cafeeiro conilon. In: ARAÚJO, J. B. S.; SIQUEIRA, H. M. de; PANDOVAN, M. da P.; SALES, E. F. (org.). Café sombreado: uma abordagem multidisciplinar. Vitória, ES : Incaper, 2024. p. 111-126. ISBN 978-85-89274-46-3. p. 111-126 Il.; Color.| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 2. | | OLIVEIRA, F. S. de.; VERDIN FILHO, A. C.; SANTOS, C. M. A. dos.; AMORIN, H. J. D. de; CARDOSO, J. M. M.; LOPES, V. C. Delimitação e estimação da capacidade produtiva de lavouras de café utilizando sistema de informações geográficas. In: SIMPÓSIO INCAPER PESQUISA, 3. , Vitória, ES. Delimitação e estimação da capacidade produtiva de lavouras de café utilizando sistema de informações geográficas. Editores, Andréa Ferreira da Costa, Marlon Dutra Degli Esposti e Renato Corrêa Taques. Vitória, ES : Incaper, p. 56, 2024. p. 56| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 5. | | OLIVEIRA, F. S. de.; SANTOS, C. M. A. dos.; PACHECO, E.; CARDOSO, J. M. M.; MEIRELES, M. F.; LOPES, V. C. Seleção automática de áreas para instalação de caixa de retenção em carreadores de cafezal utilizando sistema de informações geográficas. In: SIMPÓSIO INCAPER PESQUISA, 3. , Vitória, ES. Seleção automática de áreas para instalação de caixa de retenção em carreadores de cafezal utilizando sistema de informações geográficas. Editores, Andréa Ferreira da Costa, Marlon Dutra Degli Esposti e Renato Corrêa Taques. Vitória, ES : Incaper, p. 57, 2024. P. 57| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 6. | | KROHLING, C. A.; FAVARATO, L. F.; VERDIN FILHO, A. C.; ALIXANDRE, F. T.; SOUZA, M. F. de.; GUARÇONI, R. G.; COSTA, H.; FORNAZIER, M. J. Café arábica: produção de mudas por sementes. Vitória, ES: Incaper, 2023. 32p. Color. ; 20,5 x 23 cm. (Incaper, Documentos, 307).| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 7. | | VERDIN FILHO, A. C.; DE MUNER, L. H.; FERRÃO, R. G.; FONSECA, A. F. A. da.; FERRÃO, M. A. G.; FORNAZIER, M. J.; VOLPI, P. S.; SILVA, J. G. F. da.; KROHLING, C. A.; COSTA, H.; MARRE, W. B.; COMÉRIO, M.; PERINNI, J. L.; SOUZA, T. da S. de. Cafeicultura sustentável: boas práticas de produção para o cafeeiro conilon no Espírito Santo. Vitória, ES: Incaper, 2023. Não paginado. (Incaper. Documentos, 304). Folder técnico.| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 8. | | CHRISTO, B. F.; RODRIGUES, W. N.; TOMAZ, M. A.; VERDIN FILHO, A. C.; OLIVAS, D. B. L. Caracterização nutricional e exportação de nutrientes de genótipos de cafeeiro conilon consorciado com coqueiro-anão. DELOS: Desarrollo Local Sostenible, Curitiba, v.16, n.46, p. 2403-2415, 2023.| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 9. | | MARTINS, E. de O.; LUZ, J. M. R. da; OLIVEIRA, E. C. da S.; GUARÇONI, R. G.; MOREIRA, T. R.; MORELI, A. P.; SIQUEIRA, E. A.; SILVA, M. de C. S. da; COSTA, M. R. G. F.; PEREIRA, L. L. Chemical profile and sensory perception of coffee produced in agroforestry management. Eur Food Res Technol, p. 1-13, 2023.| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 11. | | VITÓRIA, E. L. da; KROHLING, C. A.; BORGES, F. R. P.; RIBEIRO, L. F. O.; RIBEIRO, M. E. A.; CHEN, P.; LAN, Y.; WANG, S.; MORAES, H. M. F. e; FURTADO JUNIOR, M. R. Efficiency of fungicide application an using an unmanned aerial vehicle and pneumatic sprayer for control of Hemileia vastatrix and Cercospora coffeicola in Mountain Coffee Crops. Agronomy, v. 13, n.340, 2023| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 12. | | PEREIRA, L. L.; GUARÇONI, R. G.; LUZ, J. M. R. da; OLIVEIRA, A. C. de.; MORELI, A. P.; FILETE, C. A.; PAIVA, G. de.; DEBONA, D. G.; GOMES, W. dos S.; CARDOSO, W. S.; BERILLI, S. da S.; OLIVEIRA, E. C. da S. Impacts of brewing methods on sensory perception and organoleptic compounds of coffee. Food Chemistry Advances, v. 2, 2023| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 13. | | SOSSAI, S. R.; PINHEIRO, A. C. M.; ZANÚNCIO JUNIOR, J. S.; GUARÇONI, R. G.; COSTA, H.; FORNAZIER, M. J.; BOTACIM, L. A.; SOUZA, E. M. R.; FERRÃO, M. A. G. Incidência de Cercosporiose em diversos genótipos de Café Arábica. In: SIMPÓSIO INCAPER PESQUISA, 2., 2022, Vitória, ES. Incidência de Cercosporiose em diversos genótipos de Café Arábica. Editores, Andréa Ferreira da Costa... [et al]., Vitória, ES : Incaper, 2023. Anais... Vitória, ES : Incaper, p. 30, 2023. p. 30| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 14. | | CAMPBELL, P. M. da M.; MORAES, J. G. de.; SOUZA, T. da S. de.; NUNES, M. C. P.; LOPES, D. S.; AZEVEDO, B. C. de Ãndice de impacto ambiental a partir da adoção de produção de cafés especiais. Incaper em Revista, Vitória, v. 13 e 14, p. 43-56, dez. 2023.| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 15. | | BERTONI, R. T.; GALEANO, E. A. V.; KROHLING, C. A. Evolução dos preços do café no Espírito Santo. In: SIMPÓSIO INCAPER PESQUISA, 2., 2022, Vitória, ES. Evolução dos preços do café no Espírito Santo. Editores, Andréa Ferreira da Costa... [et al]., Vitória, ES : Incaper, 2023. Anais... Vitória, ES : Incaper, p. 28, 2023. p. 28| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 16. | | BENICÁ, A. P.; MACHADO FILHO, J. A.; COSTA, P. R. Prospecção e incentivo a qualidade de torrefadoras artesanais do Espírito Santo. In: SIMPÓSIO INCAPER PESQUISA, 2., 2022, Vitória, ES. Prospecção e incentivo a qualidade de torrefadoras artesanais do Espírito Santo. Editores, Andréa Ferreira da Costa... [et al]., Vitória, ES : Incaper, 2023. Anais... Vitória, ES : Incaper, p. 32, 2023. p. 32| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 17. | | ALIXANDRE, R. D.; ALIXANDRE, F. T.; LIMA, P. A. M. de; FORNAZIER, M. J.; KROHLING, C. A.; AMARAL, J. F. T. do.; GUARÇONI, R. G.; DIAS, R. da S.; VENTURINI, C. de F.; MACETTE, H. A.; ZANDONADI, C. U.; VIÇOSI, D. B. Physical and sensorial quality of arabica coffee cultivars submitted to two types of post-harvesting processing. Coffee Science, v. 18, pág. e182081, 2023.| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 18. | | CRASQUE, J.; BRANDÃO, T. M. dos S.; CERRI NETO, B.; COMÉRIO, M.; VOLPI, P. S.; ARANTES, L. de O.; MACHADO FILHO, J. A.; MILANEZ, C. R. D.; DOUSSEAU, S. Physiological quality of seeds of Coffea canephora from early and late clones during maturation. Bragantia, v. 83, 2023.| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 19. | | KROHLING, C. A.; FAVARATO, L. F.; VERDIN FILHO, A. C.; COMÉRIO, M.; ALIXANDRE, F. T.; SOUZA, M. F. de.; FORNAZIER, M. J. Microterraceamento como alternativa para a mecanização de atividades na produção do café arábica de montanha. Vitoria, ES: Incaper, 2023. (Incaper. Documentos, 310).| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 20. | | GOMES, W. dos S.; PEREIRA, L. L.; LUZ, J. M. R. da; OLIVEIRA, E. C. da S.; GUARÇONI, R. G.; MOREIRA, T. R.; FILETE, C. A.; MORELI, A. P.; PARTELLI, F. L. Preliminary study of variation in quality of fermented Coffea canephora genotypes using sensory assessment and mid-infrared spectroscopy. Eur Food Res Technol, 2023.| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| Registros recuperados : 1.772 | |
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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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Registro original: |
Biblioteca Rui Tendinha (BRT) |
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