1000 resultados para GENÓTIPOS (ANÁLISE)
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Pós-graduação em Agronomia (Genética e Melhoramento de Plantas) - FCAV
Comportamento de genótipos de alface com o alelo mo10 ao Lettuce mosaic virus e Lettuce mottle virus
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Pós-graduação em Agronomia (Proteção de Plantas) - FCA
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Pós-graduação em Patologia - FMB
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
Avaliação da autozigosidade em vacas Nelore (Bos indicus) através de genótipos SNP de alta densidade
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Pós-graduação em Medicina Veterinária - FCAV
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Pós-graduação em Agronomia (Genética e Melhoramento de Plantas) - FCAV
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Pós-graduação em Genética e Melhoramento Animal - FCAV
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Pós-graduação em Zootecnia - FMVZ
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Pós-graduação em Agronomia (Produção Vegetal) - FCAV
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Geralmente, nos experimentos genótipo por ambiente (G × E) é comum observar o comportamento dos genótipos em relação a distintos atributos nos ambientes considerados. A análise deste tipo de experimentos tem sido abordada amplamente para o caso de um único atributo. Nesta tese são apresentadas algumas alternativas de análise considerando genótipos, ambientes e atributos simultaneamente. A primeira, é baseada no método de mistura de máxima verossimilhança de agrupamento - Mixclus e a análise de componentes principais de 3 modos - 3MPCA, que permitem a análise de tabelas de tripla entrada, estes dois métodos têm sido muito usados na área da psicologia e da química, mas pouco na agricultura. A segunda, é uma metodologia que combina, o modelo de efeitos aditivos com interação multiplicativa - AMMI, modelo eficiente para a análise de experimentos (G × E) com um atributo e a análise de procrustes generalizada, que permite comparar configurações de pontos e proporcionar uma medida numérica de quanto elas diferem. Finalmente, é apresentada uma alternativa para realizar imputação de dados nos experimentos (G × E), pois, uma situação muito frequente nestes experimentos, é a presença de dados faltantes. Conclui-se que as metodologias propostas constituem ferramentas úteis para a análise de experimentos (G × E) multiatributo.