Avaliacao de acessos do genero Stylosanthes para a producao de feno.

bitstream/item/97559/1/PAND750001.pd

Enhancing genomic prediction with stacking ensemble learning in arabica coffee.

Coffee Breeding programs have traditionally relied on observing plant characteristics over years, a slow and costly process. Genomic selection (GS) offers a DNA-based alternative for faster selection of superior cultivars. Stacking Ensemble Learning (SEL) combines multiple models for potentially even more accurate selection. This study explores SEL potential in coffee breeding, aiming to improve prediction accuracy for important traits [yield (YL), total number of the fruits (NF), leaf miner infestation (LM), and cercosporiosis incidence (Cer)] in Coffea Arabica. We analyzed data from 195 individuals genotyped for 21,211 single-nucleotide polymorphism (SNP) markers. To comprehensively assess model performance, we employed a cross-validation (CV) scheme. Genomic Best Linear Unbiased Prediction (GBLUP), multivariate adaptive regression splines (MARS), Quantile Random Forest (QRF), and Random Forest (RF) served as base learners. For the meta-learner within the SEL framework, various options were explored, including Ridge Regression, RF, GBLUP, and Single Average. The SEL method was able to predict the predictive ability (PA) of important traits in Coffea Arabica. SEL presented higher PA compared with those obtained for all base learner methods. The gains in PA in relation to GBLUP were 87.44% (the ratio between the PA obtained from best Stacking model and the GBLUP), 37.83%, 199.82%, and 14.59% for YL, NF, LM and Cer, respectively. Overall, SEL presents a promising approach for GS. By combining predictions from multiple models, SEL can potentially enhance the PA of GS for complex traits

Efeitos do ambiente sobre o peso a desmama de bezerros Nelore nos municípios de Rio Branco e Boca do Acre.

O objetivo deste trabalho foi analisar os efeitos de ambiente sobre o peso ao desmame de bezerros Nelore, nascidos em três fazendas no Estado do Acre, nos anos de 2007 e 2008. Avaliaram-se os efeitos de sexo, fazenda, ano e mês de nascimento. A analise estatística foi realizada utilizando-se o método dos quadrados mínimos, procedimento GLM (SAS, 2000), com um modelo estatístico contendo como fonte de variação os efeitos fixos de sexo, fazenda, ano e mês de nascimento. Todas as fontes de variação do modelo foram significativas. A importância desses efeitos não genéticos sobre o peso a desmama, evidenciam a necessidade de se fazer ajustes para os mesmos, visando uma maior acurácia nos estudos referentes a avaliação genética, seleção e comparação entre pesos dos animais, visto que estes influenciam sobre a característica estudada

Hematologia e fator de condição de cachara (Pseudoplatystoma reticulatum) cultivados em tanques-rede no pantanal Sul matogrossense sob diferentes densidades.

ENBRAPOA

Colheita e armazenamento de sementes de coentro.

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Efeito da qualidade do volumoso sobre a produção de metano durante a fermentação ruminal.

Este trabalho foi conduzido com objetivo de avaliar a produção de metano oriunda da fermentação ruminal de volumosos com qualidade distinta: bagaço de cana-de-açúcar (3,9% de PB; 84,6% de FDN; 12,1% lignina) e feno de coastcross (14,8% de PB; 68,2% de FDN; 3,5% lignina)