Desenvolvimento de marcadores ambientômicos para arroz de terras altas (Oryza sativa L.) em território brasileiro

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dc.contributor.advisor-co1Teixeira, Sônia Milagres
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1596947832723945pt_BR
dc.contributor.advisor-co2Sette Júnior, Carlos Roberto
dc.contributor.advisor-co2Latteshttp://lattes.cnpq.br/6511764239807115pt_BR
dc.contributor.advisor1Resende, Rafael Tassinari
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7248301627149286pt_BR
dc.contributor.referee1Resende, Rafael Tassinari
dc.contributor.referee2Melo, Patrícia Guimarães Santos
dc.contributor.referee3Zaidan, Úrsula Ramos
dc.creatorBahia, Marco Antônio Marcelino
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8722097564200824pt_BR
dc.date.accessioned2023-07-28T13:28:47Z
dc.date.available2023-07-28T13:28:47Z
dc.date.issued2023-06-30
dc.description.abstractRice (Oryza sativa L.) is one of the staple foods in the Brazilian diet, and therefore, its cultivation and productive independence are strategically essential for ensuring the population's food security. Within rice farming, selecting the appropriate genotype for planting is the factor that most strongly impacts the outcome of the endeavor. In order to support this decision-making process, enviromics has been applied with the objective of selecting genotypes with higher productive potential for specific areas of interest. The aim of this study was to generate and analyze the contribution of enviromic markers to the total upland rice production data in Brazilian territory. The experimental data were provided by Embrapa Rice and Beans and involved the evaluation of 2,119 rice genotypes in 187 municipalities or localities across the country, spanning the period from 1982 to 2018. For the generation of enviromic markers, data from the SoilGrids, WorldClim, and NASA POWER platforms were used, resulting in a total of 393 environmental covariates collected. The generation of enviromic markers was performed using the Monte Carlo method, with 10,000 iterations and always considering the presence of the 187 municipalities where the Embrapa experiments were conducted. The Random Forest package and the IncMSE and IncNodePurity methods were used to evaluate the importance of each covariate for the model applied throughout the Brazilian territory. The results showed that the coefficient of variation for seasonal precipitation was the most important covariate for both models.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Leandro Machado (leandromachado@ufg.br) on 2023-07-27T17:57:03Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Marco Antônio Marcelino Bahia - 2023.pdf: 1279916 bytes, checksum: c0cedddbe824d85e62485171946b66fc (MD5) license_rdf: 805 bytes, checksum: 4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347 (MD5)en
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dc.description.resumoO arroz (Oryza sativa L.) é um dos alimentos base da dieta brasileira, sendo, portanto, estrategicamente imprescindível seu cultivo e a independência produtiva visando a garantia alimentar da população. Dentro da rizicultura, a escolha do genótipo adequado para o plantio é o fator que impacta com maior força o resultado do empreendimento. Buscando embasar essa tomada de decisão, a ambientômica vem sendo aplicada com o objetivo de selecionar genótipos com maior potencial produtivo para certas áreas de interesse. O objetivo desse trabalho foi gerar e analisar a participação dos marcadores ambientômicos para os dados de produção total de arroz de terras altas em território brasileiro. Os dados experimentais foram fornecidos pela Embrapa Arroz e Feijão, sendo que, foram avaliados 2119 genótipos de arroz em 187 municípios ou localidades do país, no período compreendido entre 1982 a 2018. Para a geração dos marcadores ambientômicos foram utilizados dados das plataformas SoilGrids, WorldClim e NASA POWER; ao todo, foram coletadas 393 covariáveis ambientais. A geração dos marcadores ambientômicos foi realizada utilizando o método de Monte Carlo, para 10.000 iterações e considerando sempre a presença dos 187 municípios onde estão alocados os experimentos da EMBRAPA. Utilizando o pacote Random Forest e os métodos IncMSE e IncNodePurity foram avaliados o grau de importância de cada covariável para o modelo aplicado em toda a extensão do território brasileiro, chegando ao resultado que aponta que o coeficiente de variação para a precipitação sazonal foi a covariável mais importante para ambos os modelos.pt_BR
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiáspt_BR
dc.identifier.citationBAHIA, M. A. M. Desenvolvimento de marcadores ambientômicos para arroz de terras altas (Oryza sativa L.) em território brasileiro. 2023. 39 f. Dissertação (Mestrado em Genética e Melhoramento de Plantas) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/12956
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáspt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEscola de Agronomia - EA (RMG)pt_BR
dc.publisher.initialsUFGpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Genética e Melhoramento de Plantas (EA)pt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectAmbientômicapor
dc.subjectMelhoramento genéticopor
dc.subjectBioinformáticapor
dc.subjectRiziculturapor
dc.subjectMonte Carlopor
dc.subjectEnviromicseng
dc.subjectPlant breedingeng
dc.subjectBioinformaticseng
dc.subjectRice cultivationeng
dc.subjectMonte Carloeng
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
dc.titleDesenvolvimento de marcadores ambientômicos para arroz de terras altas (Oryza sativa L.) em território brasileiropt_BR
dc.title.alternativeDevelopment of enviromic markers for upland rice (Oryza sativa L.) breeding in brazilian territoryeng
dc.typeDissertaçãopt_BR

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