Inclusão parcial e total de raspa de mandioca na porção energética de rações para caprinos.

A utilização de culturas adaptadas ou nativas ao semi-árido, como a silagem de maniçoba, a raspa de mandioca e o sorgo na alimentação animal poderia reduzir a deficiência alimentar dos rebanhos, elevar os índices de produtividade e conferir competitividade aos sistemas de produção animal. O bjetivo do presente estudo foi avaliar o desempenho de caprinos em crescimento alimentados com rações contendo silagem de Maniçoba e inclusões parciais e total de raspa de mandioca na porção energética do concentrado, usando a proporção de 80% de volumoso e 20% de concentrado, na matéria seca. Os tratamentos avaliados foram: raspa de mandioca, raspa de mandioca em associação com farelo de trigo e raspa de mandioca associada ao sorgo em grãos. Foram utilizados 18 caprinos machos com peso vivo inicial médio de 14,06±3,61 kg distribuídos em três grupos, mantidos em baias coletivas, cada baia com seis animais. O delineamento experimental adotado foi o inteiramente casualizado com seis repetições. Não foram observadas diferenças significativas (P>0,05) entre os tratamentos avaliados sobre os pesos vivos iniciais e finais, ganhos médios diários, ganhos de peso totais e escores de condição corporal inicial e final. As inclusões parciais e total da raspa de mandioca em rações para caprinos em crescimento alimentados com silagem de maniçoba foram tecnicamente viáveis. A opção de uso ficará por conta das vantagens econômicas de cada uma das estratégias avaliadas

BRS Talento: cultivar semi-precoce de arroz de terras altas.

A preferência do consumidor brasileiro pelo arroz de classe longo fino, de aparência vítrea e translúcida após o beneficiamento, com menor tempo de cocçao e que, ao seu preparo, se apresenta com textura solta, macia e enxuta, vem se consolidando. Atendendo a esta preferência, o programa de melhoramento genético de arroz da Embrapa desenvolveu mais uma cultivar, a BRS Talento, para o cultivo em terras altas.bitstream/CNPAF/20436/1/comt_53.pd

BRS Bonança: upland rice cultivar.

BRS Bonanca is an upland rice cultivar developed by Embrapa Rice and Beans and recommended for sowing in the states of Goias, Maranha, Mato Grosso, and Piaui. BRS Bonanca average grain yields were higher than the checks: flowered 80 days after germination; presented good cooking quality and resistance to the main rice diseases

Pesos e rendimentos de carcaça de ovinos Santa Inês alimentados com farelo do fruto da manga em substituição ao farelo de milho.

O presente estudo objetivou avaliar as características quantitativas (pesos e rendimentos da carcaça) de ovinos Santa Inês alimentados com quatro níveis de substituição do farelo de milho pelo farelo do fruto da manga

Efeito do farelo do fruto da manga em substituição ao farelo de milho no rendimento de cortes de carcaça de ovinos Santa Inês.

Avaliaram-se as características quantitativas de pesos e rendimentos de carcaça de 24 ovinos Santa Inês, castrados, alimentados em baias individuais, com quatro níveis de substituição do farelo de milho pelo farelo do fruto da manga (0; 33; 66 ou 100%)

Avanços no melhoramento genético do arroz visando elevadas concentrações de zinco em grão polido.

O melhoramento populacional tem sido utilizado para melhorar cultivares de arroz a partir de uma base genética mais ampla. O objetivo deste trabalho foi avaliar 229 famílias S1 da população BioFORT 1 em seu segundo ciclo de seleção recorrente, em relação ao conteúdo de Zn em grão polido e outras características agronômicas. Também foram testados cinco genótipos em sistemas de sequeiro e irrigado, para observar o efeito do solo e sistema sobre a concentração de Zn em grão polido. Em ambos os casos, utilizou-se como testemunha a cultivar comercial BRS Sertaneja. Os resultados mostraram uma variação importante na população BioFORT 1, com concentração média de Zn de 24,5 mg kg-1 e um valor máximo de 35,3 mg kg-1, superior à BRS Sertaneja. Outros caracteres são compatíveis com as cultivares modernas. As avaliações sob diferentes sistemas e solos indicam que não existe uma correlação entre o teor de Zn no solo e nos grãos polidos. No entanto, interação genótipo x local significativa foi observada no sistema de terras altas, indicando que a selecção do genótipo deve levar em conta a região em que a futura cultivar será adotada.Editora técnica: Marília Regini Nutti

A divide-and-conquer approach for genomic prediction in rubber tree using machine learning

International audienceRubber tree ( Hevea brasiliensis ) is the main feedstock for commercial rubber; however, its long vegetative cycle has hindered the development of more productive varieties via breeding programs. With the availability of H. brasiliensis genomic data, several linkage maps with associated quantitative trait loci have been constructed and suggested as a tool for marker-assisted selection. Nonetheless, novel genomic strategies are still needed, and genomic selection (GS) may facilitate rubber tree breeding programs aimed at reducing the required cycles for performance assessment. Even though such a methodology has already been shown to be a promising tool for rubber tree breeding, increased model predictive capabilities and practical application are still needed. Here, we developed a novel machine learning-based approach for predicting rubber tree stem circumference based on molecular markers. Through a divide-and-conquer strategy, we propose a neural network prediction system with two stages: (1) subpopulation prediction and (2) phenotype estimation. This approach yielded higher accuracies than traditional statistical models in a single-environment scenario. By delivering large accuracy improvements, our methodology represents a powerful tool for use in Hevea GS strategies. Therefore, the incorporation of machine learning techniques into rubber tree GS represents an opportunity to build more robust models and optimize Hevea breeding programs

A divide-and-conquer approach for genomic prediction in rubber tree using machine learning

International audienceRubber tree ( Hevea brasiliensis ) is the main feedstock for commercial rubber; however, its long vegetative cycle has hindered the development of more productive varieties via breeding programs. With the availability of H. brasiliensis genomic data, several linkage maps with associated quantitative trait loci have been constructed and suggested as a tool for marker-assisted selection. Nonetheless, novel genomic strategies are still needed, and genomic selection (GS) may facilitate rubber tree breeding programs aimed at reducing the required cycles for performance assessment. Even though such a methodology has already been shown to be a promising tool for rubber tree breeding, increased model predictive capabilities and practical application are still needed. Here, we developed a novel machine learning-based approach for predicting rubber tree stem circumference based on molecular markers. Through a divide-and-conquer strategy, we propose a neural network prediction system with two stages: (1) subpopulation prediction and (2) phenotype estimation. This approach yielded higher accuracies than traditional statistical models in a single-environment scenario. By delivering large accuracy improvements, our methodology represents a powerful tool for use in Hevea GS strategies. Therefore, the incorporation of machine learning techniques into rubber tree GS represents an opportunity to build more robust models and optimize Hevea breeding programs