Seleção genômica ampla para os componentes da eficiência no uso de nitrogênio em milho.

O objetivo deste trabalho foi verificar a eficácia do método da seleção genômica ampla (GWS) no melhoramento demilho para os componentes da eficiência no uso de nitrogênio (EUN). Para isto, foram avaliadas 41 combinações híbridas de milho, em alta e baixa disponibilidade de N, em casa de vegetação pertencente ao Departamento de Fitotecnia da Universidade Federal de Viçosa, em outubro de 2010. As plantas foram coletadasno estádio V6. Foram estimados os dois componentes da EUN, que são as eficiências na absorção e na utilização de N. Os dados obtidos foram submetidos a análises estatísticas via metodologia REML/BLUP. Na genotipagem da população de estimação, foram utilizados 80 marcadores microssatélites (SSR). A predição dos valores genéticos genômicos dos híbridos foi obtida via RR-BLUP/GWS. Para os caracteres em que a GWS apresentou altos valores de acurácia seletiva, ela foi comparada com a seleção recorrente intrapopulacional. Com o uso daGWS houve um aumento significativo na acurácia seletiva e nos ganhos estimados por unidade de tempo para os componentes da eficiência no uso de nitrogênio em milho em alto e baixo nitrogênio

Estimativa de capacidades de combinação em gerações iniciais de seleção de batata.

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Performance-based financing as a health system reform : mapping the key dimensions for monitoring and evaluation

Peer reviewedPublisher PD

Neuroendocrine carcinoma of the seminal vesicles presenting with Lambert Eaton syndrome: a case report

Lambert Eaton syndrome may be the initial symptom of a seminal vesicle mass. Diagnosis needs to be obtained by transrectal biopsy and chemotherapy may delay progression of the tumor

On the accuracy of threshold genomic prediction models for leaf miner and leaf rust resistance in arabica coffee.

Obtaining resistance cultivars for leaf miner and leaf rust are the main important strategy of Brazil?s national coffee breeding program. The narrow genetic basis, and founder effect consequences, lead to challenges in quantifying and detecting genetic diversity for these traits. Biotechnology tools allied with classical breeding strategies are powerful in detecting variability and deploying a precision selection. The selection based on the genetic merit of an individual obtained from thousands of single nucleotide polymorphism effects is known as genomic selection. The ordinal scale principally makes the resistance evaluation of the leaf rust and leaf miner of the score, categorizing the phenotypes following the discrete (ordinal) distribution. Hence, this distribution can be better analyzed by threshold models. Our goals were to optimize genomic prediction models for coffee resistance to leaf rust and leaf miner via threshold models and compare pedigree and genomic relationship matrices to underlying prediction models. We have observed that the genomic model with the genomic relationship matrix performed better for all scenarios. For the traits with at least five degrees of scores, the threshold models performed better, whereas for a trait with ten degrees of scores, we see no advantage to using a threshold model for genomic prediction