Selection of corn cultivars for yield, stability, and adaptability in the state of Amazonas, Brazil

O objetivo deste trabalho foi avaliar cultivares de milho, cultivadas no Estado do Amazonas, que reúnam simultaneamente alta produtividade de grãos, adaptabilidade e estabilidade. Os ensaios foram conduzidos em sete ambientes do Amazonas, em delineamento de blocos ao acaso, com duas repetições. A produtividade de grãos de 30 cultivares de milho foi avaliada em quatro safras agrícolas, de 2011/2012 a 2014/2015. Os parâmetros genéticos foram estimados pela metodologia REML/Blup. A seleção quanto à adaptabilidade e à estabilidade baseou-se no valor genético predito e na média harmônica do desempenho relativo dos valores genéticos. Apesar da existência de interação genótipo x ambiente, identificaram-se cultivares com elevadas adaptabilidade e estabilidade. Os ambientes Iranduba – várzea, em 2011/2012 e 2014/2015 – e Rio Preto da Eva – terra firme, em 2012/2013 – destacaram-se como favoráveis, enquanto os ambientes Iranduba – terra firme, em 2011/2012 e 2012/2013 – e Manaus – terra firme, em 2012/2013 e 2013/2014 – foram classificados como desfavoráveis. O híbrido simples BRS 1055 apresentou superioridade produtiva e alta estabilidade nessa região. As variedades sintéticas Sint 10771, Sint 10781 e Sint 10699 apresentaram elevada adaptabilidade. BRS Caimbé apresenta adaptabilidade específica para cultivo em ambientes de terra firme do Estado do Amazonas.The objective of this work was to evaluate corn cultivars grown in the state of Amazonas, Brazil, which simultaneously show high grain yield, adaptability, and stability. The trials were carried out in seven environments in the state of Amazonas, in a randomized complete block design, with two replicates. The grain yield of 30 corn cultivars was evaluated in four growing seasons, from 2011/2012 to 2014/2015. The genetic parameters were estimated by the REML/Blup methodology. The selection for adaptability and stability was based on the predicted genetic value and on the harmonic mean of the relative performance of the genetic values. Despite the existence of genotype x environment interaction, cultivars with high adaptability and stability were identified. Iranduba – lowland, in 2011/2012 and 2014/2015 – and Rio Preto da Eva – upland, in 2012/2013 – stood out as favorable environments, while Iranduba – upland, in 2011/2012 and 2012/2013 – and Manaus – upland, in 2012/2013 and 2013/2014 – were classified as unfavorable environments. The single-cross hybrid BRS 1055 showed productive superiority and high stability in this region. The Sint 10771, Sint 10781, and Sint 10699 synthetic varieties showed high adaptability. BRS Caimbé shows specific adaptability to cropping in upland environments of the state of Amazonas, Brazil

Análises multivariadas da interação genótipo x ambiente em milho-pipoca

The objectives of this work were to evaluate the genotype x environment (GxE) interaction for popcorn and to compare two multivariate analyses methods. Nine popcorn cultivars were sown on four dates one month apart during each of the agricultural years 1998/1999 and 1999/2000. The experiments were carried out using randomized block designs, with four replicates. The cv. Zélia contributed the least to the GxE interaction. The cv. Viçosa performed similarly to cv. Rosa-claro. Optimization of GxE was obtained for cv. CMS 42 for a favorable mega-environment, and for cv. CMS 43 for an unfavorable environment. Multivariate analysis supported the results from the method of Eberhart & Russell. The graphic analysis of the Additive Main effects and Multiplicative Interaction (AMMI) model was simple, allowing conclusions to be made about stability, genotypic performance, genetic divergence between cultivars, and the environments that optimize cultivar performance. The graphic analysis of the Genotype main effects and Genotype x Environment interaction (GGE) method added to AMMI information on environmental stratification, defining mega-environments and the cultivars that optimized performance in those mega-environments. Both methods are adequate to explain the genotype x environment interactions.Os objetivos deste trabalho foram avaliar a interação genótipo x ambiente (GxA) em milho-pipoca e comparar dois métodos de análise multivariada (AMMI e GGE). Os tratamentos foram nove cultivares de milho-pipoca, plantadas em quatro épocas de semeadura em cada ano de cultivo em 1998/1999 e 1999/2000. O delineamento foi em blocos ao acaso, com quatro repetições. A cultivar Zélia foi a que menos contribuiu para a interação GxA. As cultivares Viçosa e Rosa-claro mostraram desempenhos similares. A otimização da interação GxA foi obtida com a cv. CMS 42 para mega-ambientes favoráveis e com a cv. CMS 43 para ambientes desfavoráveis. Os resultados das análises multivariadas corroboraram os resultados do método de Eberhart & Russell. A análise gráfica do método Additive Main effects and Multiplicative Interaction (AMMI) é simples e permite tirar conclusões sobre estabilidade, desempenho genotípico, divergência genética das cultivares, e sobre os ambientes que otimizam o desempenho das cultivares. A análise gráfica do método Genotype main effects and Genotype x Environment interaction (GGE) acrescentou informações de estratificação ambiental ao AMMI e definiu mega-ambientes e as cultivares que tiveram suas performances otimizadas nesses ambientes. Ambos os métodos são adequados para explicar a interação genótipo x ambiente

Combining ability of maize grain yield under different levels of environmental stress

O objetivo deste trabalho foi caracterizar o germoplasma de milho e comparar a capacidade de combinação da produtividade do milho em ambientes com diferentes graus de estresse. Um dialelo foi realizado entre cultivares de milho tropical com ampla adaptabilidade, cujas combinações híbridas foram avaliadas em duas épocas de plantio, em dois anos. A significância do efeito ambiental mostrou que os ambientes foram contrastantes. Com base na produtividade, os ambientes foram classificados como: favorável (8.331 kg ha-1); com baixo estresse (6.637 kg ha-1); com alto estresse (5.495 kg ha-1); e com intenso estresse (2.443 kg ha-1). Nenhum dos efeitos genéticos foi significativo nos ambientes classificados como favorável e com intenso estresse, o que indica haver baixa variabilidade para as combinações genéticas nesses ambientes. Em baixo e alto estresse, os efeitos da capacidade de combinação específica foram significativos, o que mostra que os efeitos genéticos não aditivos foram os mais importantes, e que é possível selecionar pares de genitores com potencial para melhoramento. A capacidade geral de combinação e a produtividade de grãos apresentaram correlações significativas somente entre os ambientes mais próximos como favorável/baixo estresse e alto/intenso estresse. O controle genético da produtividade de grãos difere em ambientes contrastantes quanto ao estresse para os quais as cultivares de milho com ampla adaptabilidade não são adequadas.The objectives of this work were to caracterize the tropical maize germplasm and to compare the combining abilities of maize grain yield under different levels of environmental stress. A diallel was performed among tropical maize cultivars with wide adaptability, whose hybrid combinations were evaluated in two sowing dates, in two years. The significance of the environmental effect emphasized the environmental contrasts. Based on grain yield, the environments were classified as favorable (8,331 kg ha-1), low stress (6,637 kg ha-1), high stress (5,495 kg ha-1), and intense stress (2,443 kg ha-1). None of the genetic effects were significant in favorable and intense stress environments, indicating that there was low germplasm variability under these conditions. In low and high stresses, the specific combining ability effects (SCA) were significant, showing that the nonadditive genetic effects were the most important, and that it is possible to select parent pairs with breeding potential. SCA and grain yield showed significant correlations only between the closer environment pairs like favorable/low stress and high/intense stress. The genetic control of grain yield differed under contrasting stress environments for which maize cultivars with wide adaptability are not adequate

Multivariate analyses of genotype x environment interaction of popcorn

Os objetivos deste trabalho foram avaliar a interação genótipo x ambiente (GxA) em milho-pipoca e comparar dois métodos de análise multivariada (AMMI e GGE). Os tratamentos foram nove cultivares de milho-pipoca, plantadas em quatro épocas de semeadura em cada ano de cultivo em 1998/1999 e 1999/2000. O delineamento foi em blocos ao acaso, com quatro repetições. A cultivar Zélia foi a que menos contribuiu para a interação GxA. As cultivares Viçosa e Rosa-claro mostraram desempenhos similares. A otimização da interação GxA foi obtida com a cv. CMS 42 para mega-ambientes favoráveis e com a cv. CMS 43 para ambientes desfavoráveis. Os resultados das análises multivariadas corroboraram os resultados do método de Eberhart & Russell. A análise gráfica do método Additive Main effects and Multiplicative Interaction (AMMI) é simples e permite tirar conclusões sobre estabilidade, desempenho genotípico, divergência genética das cultivares, e sobre os ambientes que otimizam o desempenho das cultivares. A análise gráfica do método Genotype main effects and Genotype x Environment interaction (GGE) acrescentou informações de estratificação ambiental ao AMMI e definiu mega-ambientes e as cultivares que tiveram suas performances otimizadas nesses ambientes. Ambos os métodos são adequados para explicar a interação genótipo x ambiente.The objectives of this work were to evaluate the genotype x environment (GxE) interaction for popcorn and to compare two multivariate analyses methods. Nine popcorn cultivars were sown on four dates one month apart during each of the agricultural years 1998/1999 and 1999/2000. The experiments were carried out using randomized block designs, with four replicates. The cv. Zélia contributed the least to the GxE interaction. The cv. Viçosa performed similarly to cv. Rosa-claro. Optimization of GxE was obtained for cv. CMS 42 for a favorable mega-environment, and for cv. CMS 43 for an unfavorable environment. Multivariate analysis supported the results from the method of Eberhart & Russell. The graphic analysis of the Additive Main effects and Multiplicative Interaction (AMMI) model was simple, allowing conclusions to be made about stability, genotypic performance, genetic divergence between cultivars, and the environments that optimize cultivar performance. The graphic analysis of the Genotype main effects and Genotype x Environment interaction (GGE) method added to AMMI information on environmental stratification, defining mega-environments and the cultivars that optimized performance in those mega-environments. Both methods are adequate to explain the genotype x environment interactions

Potencial de melhoramento e divergência genética de cultivares de milho-pipoca

The objective of this paper was to evaluate the potential of breeding and genetic divergence in nine tropical popcorn cultivars. The genetic divergence was estimated using multivariate analysis techniques and the cultivars were grouped based in Mahalanobis' generalized distance (MGD), using Tocher's optimization and graphic dispersion. The best cultivars concerning the yield grain above 3 ton/ha were CMS 43, IAC 112, Viçosa, CMS 42 and Branco, and to popping expansion above 24 (v/v) were IAC 112, RS 20 and Zélia. The estimates of MGD indicated the pairs genetically more distant (RS 20, Beija-flor) and (Rosa-claro, RS 20) as well as pairs genetically more similar (IAC 112, Viçosa) and (Branco, CMS 42). Tree or four genetic divergences groups were formed depending on the method. To popcorn breeding, cultivars with best potential are RS 20, Zélia, IAC 112, and Beija-flor. The cultivars show genetic divergence.O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial de melhoramento e a divergência genética de nove cultivares tropicais de milho-pipoca. A divergência genética foi estimada por meio da técnica de análise multivariada e as cultivares foram agrupadas com base na distância generalizada de Mahalanobis (DGM), utilizando o método de otimização de Tocher e a dispersão gráfica. Com produtividade de grãos acima de 3 t/ha, destacaram-se as cultivares CMS 43, IAC 112, Viçosa, CMS 42 e Branco, e com índices de capacidade de expansão acima de 24 (v/v), as cultivares IAC 112, RS 20 e Zélia. As estimativas da DGM indicaram (RS 20 e Beija-flor) e (Rosa-claro e RS 20) os pares de cultivares mais distantes geneticamente, e (IAC 112 e Viçosa) e (Branco e CMS 42), os pares mais similares. Foram identificados três ou quatro grupos divergentes dependendo do método de agrupamento. Para o melhoramento de milho-pipoca, as cultivares com maiores potenciais são RS 20, Zélia, IAC 112 e Beija-flor. As cultivares apresentam divergência genética

In silico Strategies to Support Fragment-to-Lead Optimization in Drug Discovery.

Fragment-based drug (or lead) discovery (FBDD or FBLD) has developed in the last two decades to become a successful key technology in the pharmaceutical industry for early stage drug discovery and development. The FBDD strategy consists of screening low molecular weight compounds against macromolecular targets (usually proteins) of clinical relevance. These small molecular fragments can bind at one or more sites on the target and act as starting points for the development of lead compounds. In developing the fragments attractive features that can translate into compounds with favorable physical, pharmacokinetics and toxicity (ADMET-absorption, distribution, metabolism, excretion, and toxicity) properties can be integrated. Structure-enabled fragment screening campaigns use a combination of screening by a range of biophysical techniques, such as differential scanning fluorimetry, surface plasmon resonance, and thermophoresis, followed by structural characterization of fragment binding using NMR or X-ray crystallography. Structural characterization is also used in subsequent analysis for growing fragments of selected screening hits. The latest iteration of the FBDD workflow employs a high-throughput methodology of massively parallel screening by X-ray crystallography of individually soaked fragments. In this review we will outline the FBDD strategies and explore a variety of in silico approaches to support the follow-up fragment-to-lead optimization of either: growing, linking, and merging. These fragment expansion strategies include hot spot analysis, druggability prediction, SAR (structure-activity relationships) by catalog methods, application of machine learning/deep learning models for virtual screening and several de novo design methods for proposing synthesizable new compounds. Finally, we will highlight recent case studies in fragment-based drug discovery where in silico methods have successfully contributed to the development of lead compounds

Controle genético da produção de grão e da eficiência de uso do nitrogênio em milho tropical

The objectives of this work were to study the genetic control of grain yield (GY) and nitrogen (N) use efficiency (NUE, grain yield/N applied) and its primary components, N uptake efficiency (NUpE, N uptake/N applied) and N utilization efficiency (NUtE, grain yield/N uptake), in maize grown in environments with high and low N availability. Experiments with 31 maize genotypes (28 hybrid crosses and three controls) were carried out in soils with high and low N rates, in the southeast of the state of Minas Gerais, Brazil. There was a reduction of 23.2% in average GY for maize grown in soil with low N, in comparison to that obtained with high N. There were 26.5, 199 and 400% increases in NUtE, NUpE, and NUE, respectively, for maize grown with low N. The general combining ability (GCA) and specific combining ability (SCA) were significant for GY, NUE and NUpE for maize grown in high N soil. Only GCA was significant for NUpE for maize grown in low N soil. The GCA and SCA for NUtE were not significant in either environment. Additive and non-additive genetic effects are responsible for the genetic control of NUE and GY for maize grown in soils with high N availability, although additive effects are more important.O objetivo deste trabalho foi estudar o controle genético da produtividade de grãos (PG) e da eficiência no uso de nitrogênio (EUN, produção de grãos/N aplicado) e seus componentes primários – eficiência de absorção (EAbN, N absorvido/N aplicado) e utilização (EUtN, produção de grãos/N absorvido) –, em milho cultivado em ambientes com alta e baixa disponibilidade de nitrogênio. Trinta e um genótipos de milho (28 cruzamentos entre híbridos comerciais e três testemunhas) foram avaliados em solos com alta e baixa doses de aplicação de N. Houve redução de 23,2% na média de PG em milho cultivado em solo com baixo teor de N, em relação à obtida com alto N. Com baixo teor de N no solo, observaram-se aumentos de 26,5, 199 e 400% em EUtN, EAbN, e EUN, respectivamente. Em milho cultivado em solo com alto teor de N, as capacidades geral (CGC) e específica (CEC) de combinação foram significativas em PG, EUN e EAbN. Em milho de solos com baixo teor de N, apenas a CGC, na EAbN, foi significativa. A CGC e a CEC não foram significativas, em nenhum dos ambientes, na EUtN. Efeitos genéticos aditivos e não aditivos são responsáveis pelo controle genético da EUN e PG, em milho cultivado em solos com elevada disponibilidade de N, mas os efeitos aditivos são mais importantes

O impacto do tratamento da dor em pacientes com fibromialgia / The impact of pain management in patients with fibromyalgia

A Fibromialgia é uma doença reumatológica caracterizada por um intenso estado inflamatório que acomete o sistema muscular e neurológico cuja principal manifestação é uma dor com padrão inespecífico, contribuindo para o desenvolvimento de várias comorbidades que geram incapacidade ao indivíduo. Logo, a temática foi escolhida devido à importância de se elucidar os principais benefícios e riscos ao se submeter o paciente ao tratamento de dor com o intuito de mostrar a eficácia desse método visando estabelecer a qualidade de vida.  O presente artigo, trata-se de uma revisão bibliográfica. Foram utilizadas as bibliotecas virtuais Scielo, Google Acadêmico, Pubmed e UpToDate. Dentre os artigos pesquisados durante 3 meses, foram selecionados 20, datados entre 2017 e 2022. Os critérios de inclusão na amostra de análise foram: 1) artigos com data de publicação a partir de 2017; 2) artigos reconhecidos por especialistas na área de reumatologia. Os critérios de exclusão foram: artigos duplicados, monografias, trabalhos de conclusão de curso e capítulos de livro. Assim, grande parte das pesquisas sugerem que os sinais de dor se expandem para outros segmentos corporais sem nenhum padrão neural ou vascular, muitas vezes distal para proximal ou de um hemicorpo para o outro que por muitas vezes dificulta uma análise clínica mais precisa e assim impossibilita a adoção de medidas intervencionistas eficazes. Desse modo, a síndrome álgica pode conter vários significados a depender do indivíduo portador da doença, visto que isso implica no aumento da sensibilidade à resposta álgica tanto por distúrbios psicológicos quanto por alterações neuroendócrinas. Portanto, a fibromialgia é uma patologia que envolve uma atenção diferenciada ao paciente tendo como preceito o atendimento humanizado através de uma terapia multiprofissional tratando a dor em todos os seus aspectos e assegurando a qualidade de vida e o bem estar individual

Boosting predictive ability of tropical maize hybrids via genotype-by-environment interaction under multivariate GBLUP models.

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 some environments but missing in others (CV2). Models that borrowed information across individuals through genomic relationships and within individuals across environments presented higher predictive accuracy than those models that ignored it. For these models, predictive accuracies were up to 0.4 until eight environments were considered as missing for the validation set, which represents 67% of missing data for a given hybrid. These results highlight the importance of including genotype-by-environment interactions and genomic relationship information for boosting predictions of tropical maize single-cross hybrids for grain yield