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Application of multi-environment bayesian models to study genotype-by-environment interaction in maize. Repositório Alice
DIAS, K. O. das G.; PASTINA, M. M.; GUIMARAES, P. E. de O.; SANTOS, J. R. P. dos; KRAUSE, M. D.; FERRÃO, L. F. V.; GARCIA, A. A. F..
Tipo: Parte de livro Palavras-chave: Mehoramento genético vegetal..
Ano: 2017 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1080928
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Boosting predictive ability of tropical maize hybrids via genotype-by-environment interaction under multivariate GBLUP models. Repositório Alice
KRAUSE, M. D.; DIAS, K. O. das G.; SANTOS, J. P. R. dos; OLIVEIRA, A. A. de; GUIMARAES, L. J. M.; PASTINA, M. M.; MARGARIDO, G. R. A.; GARCIA, A. A. F..
Genomic selection has been implemented in several plant and animal breeding programs and it has proven to improve efficiency and maximize genetic gains. Phenotypic data of grain yield was measured in 147 maize (Zea mays L.) singlecross hybrids at 12 environments. Single-cross hybrids genotypes were inferred based on their parents (inbred lines) via single nucleotide polymorphism (SNP) markers obtained from genotyping-by-sequencing (GBS). Factor analytic multiplicative genomic best linear unbiased prediction (GBLUP) models, in the framework of multienvironment trials, were used to predict grain yield performance of unobserved tropical maize single-cross hybrids. Predictions were performed for two situations: untested hybrids (CV1), and hybrids evaluated in...
Tipo: Artigo de periódico Palavras-chave: Milho; Melhoramento Genético Vegetal; Genótipo.
Ano: 2020 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1124456
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