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http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/314106
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.author | LAVORANTI, O. J. | pt_BR |
dc.contributor.author | DIAS, C. T. dos S. | pt_BR |
dc.contributor.author | KRAZNOWSKI, W. J. | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2011-04-10T11:11:11Z | pt_BR |
dc.date.available | 2011-04-10T11:11:11Z | pt_BR |
dc.date.created | 2008-03-25 | pt_BR |
dc.date.issued | 2007 | pt_BR |
dc.identifier.citation | Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, n. 54, p. 45-52, jan./jun. 2007. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/314106 | pt_BR |
dc.description | As posições críticas dos estatísticos, que atuam em programas de melhoramento genético, referem-se à falta de uma análise criteriosa da estrutura da interação do genótipo com o ambiente (GE) como um dos principais problemas para a recomendação de cultivares. A metodologia AMMI (additive main effects and multiplicative interaction analysis) propõe ser mais eficiente que as análises usuais na interpretação e compreensão da interação GE, entretanto, à dificuldade de se interpretar a interação quando há baixa explicação do primeiro componente principal; à dificuldade de se quantificar os escores como baixos, considerando estável os genótipos e/ou ambientes, além de não apresentar o padrão de resposta do genótipo, o que caracteriza os padrões de adaptabilidade, mostram-se como os principais pontos negativos. Visando minimizar esses problemas desenvolveu-se uma metodologia via reamostragem "bootstrap", no modelo AMMI. Foram analisadas 20 progênies de Eucalyptus grandis, procedentes da Austrália, e implantadas em sete testes de progênies nas regiões Sul e Sudeste do Brasil, sendo a interação GE significativa (valor p<0,001). A metodologia "bootstrap" AMMI eliminou as dúvidas relacionadas e mostrou-se precisa e confiável. O coeficiente "bootstrap" de estabilidade (CBE), baseado na distância quadrada de Mahalanobis, obtidos através da região de predição para o vetor nulo, mostrou-se adequado para predições das estabilidades fenotípicas. | pt_BR |
dc.language.iso | eng | eng |
dc.rights | openAccess | eng |
dc.subject | Confidence regions | pt_BR |
dc.subject | Bootstrap prediction region | pt_BR |
dc.subject | GE interaction | pt_BR |
dc.subject | Região de confiança | pt_BR |
dc.subject | Região bootstrap de predição | pt_BR |
dc.subject | Interação genótipo-ambiente | pt_BR |
dc.title | Phenotypic stability via ammi model with bootstrap re-sampling. | pt_BR |
dc.type | Artigo de periódico | pt_BR |
dc.date.updated | 2015-01-09T11:11:11Z | pt_BR |
dc.subject.thesagro | Eucalyptus Grandis | pt_BR |
riaa.ainfo.id | 314106 | pt_BR |
riaa.ainfo.lastupdate | 2015-01-09 | pt_BR |
dc.contributor.institution | Osmir José Lavoranti, Embrapa Florestas; Carlos Tadeu dos Santos Dias, USP/ESALQ; Wojtek J. Kraznowski, School of Mathematical Sciences. | pt_BR |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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