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Alteração no método centroide de avaliação da adaptabilidade genotípica PAB
Nascimento,Moysés; Cruz,Cosme Damião; Campana,Ana Carolina Mota; Tomaz,Rafael Simões; Salgado,Caio Césio; Ferreira,Reinaldo de Paula.
O objetivo deste trabalho foi alterar o método centroide de avaliação da adaptabilidade e estabilidade fenotípica de genótipos, para deixá-lo com maior sentido biológico e melhorar aspectos quantitativos e qualitativos de sua análise. A alteração se deu pela adição de mais três ideótipos, definidos de acordo com valores médios dos genótipos nos ambientes. Foram utilizados dados provenientes de um experimento sobre produção de matéria seca de 92 genótipos de alfafa (Medicago sativa) realizado em blocos ao acaso, com duas repetições. Os genótipos foram submetidos a 20 cortes, no período de novembro de 2004 a junho de 2006. Cada corte foi considerado um ambiente. A inclusão dos ideótipos de maior sentido biológico (valores médios nos ambientes) resultou em...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Medicago sativa; Análise gráfica; Componentes principais; Interação genótipos x ambientes.
Ano: 2009 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2009000300007
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Artificial neural network for prediction of the area under the disease progress curve of tomato late blight Scientia Agricola
Alves,Daniel Pedrosa; Tomaz,Rafael Simões; Laurindo,Bruno Soares; Laurindo,Renata Dias Freitas; Silva,Fabyano Fonseca e; Cruz,Cosme Damião; Nick,Carlos; Silva,Derly José Henriques da.
ABSTRACT: Artificial neural networks (ANN) are computational models inspired by the neural systems of living beings capable of learning from examples and using them to solve problems such as non-linear prediction, and pattern recognition, in addition to several other applications. In this study, ANN were used to predict the value of the area under the disease progress curve (AUDPC) for the tomato late blight pathosystem. The AUDPC is widely used by epidemiologic studies of polycyclic diseases, especially those regarding quantitative resistance of genotypes. However, a series of six evaluations over time is necessary to obtain the final area value for this pathosystem. This study aimed to investigate the utilization of ANN to construct an AUDPC in the...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Phytophthora infestans; ANN; AUDPC; Artificial intelligence; Plant breeding.
Ano: 2017 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-90162017000100051
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Detection and mapping of a lethal locus in a eucalyptus hybrid population PAB
Rosado,Tatiana Barbosa; Tomaz,Rafael Simões; Rocha,Rodrigo Barros; Rosado,Antônio Marcos; Alves,Alexandre Alonso; Araújo,Elza Fernandes de; Alfenas,Acelino Couto; Cruz,Cosme Damião.
The objective of this work was to verify the existence of a lethal locus in a eucalyptus hybrid population, and to quantify the segregation distortion in the linkage group 3 of the Eucalyptus genome. A E. grandis x E. urophylla hybrid population, which segregates for rust resistance, was genotyped with 19 microsatellite markers belonging to linkage group 3 of the Eucalyptus genome. To quantify the segregation distortion, maximum likelihood (ML) models, specific to outbreeding populations, were used. These models consider the observed marker genotypes and the lethal locus viability as parameters. The ML solutions were obtained using the expectation‑maximization algorithm. A lethal locus in the linkage group 3 was verified and mapped, with high confidence,...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Eucalyptus; Gametic selection; Genetic mapping; QTL; Rust resistance; Segregation distortion.
Ano: 2011 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2011000900008
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Método para mapeamento de locos controladores de características oligogênicas Ciência Rural
Rocha,Rodrigo Barros; Barros,Willian Silva; Muro-Abad,Júpiter Israel; Tomaz,Rafael Simões; Cruz,Cosme Damião; Barros,Everaldo Gonçalves de; Araújo,Elza Fernandes de.
Características oligogênicas de distribuição discreta e expressão governada por poucos genes de maior efeito têm se mostrado importantes na condução dos programas de melhoramento, com destaque para a resposta de resistência das plantas às doenças. Métodos tradicionais de detecção de QTL's, que pressupõem normalidade e herança governada por múltiplos fatores, não deveriam ser utilizados para mapeamento dessas características de distribuição discreta e interação epistática predominante. O objetivo deste trabalho é avaliar os resultados de um método para mapeamento e detecção de locos controladores da expressão de características oligogênicas, OTL's (Oligogenic Trait Loci). Esse método, definido como MMCO (Método de Mapeamento de Características...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Mapeamento genético; Locos controladores de características oligênicas (OTL's).
Ano: 2010 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-84782010000200012
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Neural networks for predicting breeding values and genetic gains Scientia Agricola
Silva,Gabi Nunes; Tomaz,Rafael Simões; Sant'Anna,Isabela de Castro; Nascimento,Moysés; Bhering,Leonardo Lopes; Cruz,Cosme Damião.
Analysis using Artificial Neural Networks has been described as an approach in the decision-making process that, although incipient, has been reported as presenting high potential for use in animal and plant breeding. In this study, we introduce the procedure of using the expanded data set for training the network. Wealso proposed using statistical parameters to estimate the breeding value of genotypes in simulated scenarios, in addition to the mean phenotypic value in a feed-forward back propagation multilayer perceptron network. After evaluating artificial neural network configurations, our results showed its superiority to estimates based on linear models, as well as its applicability in the genetic value prediction process. The results further...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Genetic value; Statistics; Simulation; Artificial intelligence; Training strategy.
Ano: 2014 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-90162014000600008
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