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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Café.
Data corrente:  15/10/2020
Data da última atualização:  15/10/2020
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  SOUSA, I. C. de; NASCIMENTO, M.; SILVA, G. N.; NASCIMENTO, A. C. C.; CRUZ, C. D.; SILVA, F. F. e; ALMEIDA, D. P. de; PESTANA, K. N.; AZEVEDO, C. F.; ZAMBOLIM, L.; CAIXETA, E. T.
Afiliação:  Ithalo Coelho de Sousa, Universidade Federal de Viçosa; Moysés Nascimento, Universidade Federal de Viçosa; Gabi Nunes Silva, Universidade Federal de Rondônia; Ana Carolina Campana Nascimento, Universidade Federal de Viçosa; Cosme Damião Cruz, Universidade Federal de Viçosa; Fabyano Fonseca e Silva, Universidade Federal de Viçosa; Dênia Pires de Almeida, Universidade Federal de Viçosa; Kátia Nogueira Pestana, Embrapa Mandioca e Fruticultura; Camila Ferreira Azevedo, Universidade Federal de Viçosa; Laércio Zambolim, Universidade Federal de Viçosa; EVELINE TEIXEIRA CAIXETA MOURA, CNPCa.
Título:  Genomic prediction of leaf rust resistance to Arabica coffee using machine learning algorithms.
Ano de publicação:  2021
Fonte/Imprenta:  Scientia Agricola, v. 78, n. 4, e20200021, 2021.
DOI:  http://dx.doi.org/10.1590/1678-992X-2020-0021
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  Genomic selection (GS) emphasizes the simultaneous prediction of the genetic effects of thousands of scattered markers over the genome. Several statistical methodologies have been used in GS for the prediction of genetic merit. In general, such methodologies require certain assumptions about the data, such as the normality of the distribution of phenotypic values. To circumvent the non-normality of phenotypic values, the literature suggests the use of Bayesian Generalized Linear Regression (GBLASSO). Another alternative is the models based on machine learning, represented by methodologies such as Artificial Neural Networks (ANN), Decision Trees (DT) and related possible refinements such as Bagging, Random Forest and Boosting. This study aimed to use DT and its refinements for predicting resistance to orange rust in Arabica coffee. Additionally, DT and its refinements were used to identify the importance of markers related to the characteristic of interest. The results were compared with those from GBLASSO and ANN. Data on coffee rust resistance of 245 Arabica coffee plants genotyped for 137 markers were used. The DT refinements presented equal or inferior values of Apparent Error Rate compared to those obtained by DT, GBLASSO, and ANN. Moreover, DT refinements were able to identify important markers for the characteristic of interest. Out of 14 of the most important markers analyzed in each methodology, 9.3 markers on average were in regions of quantitative trait loci (QTLs)... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Statistical learning.
Thesagro:  Hemileia Vastatrix.
Thesaurus Nal:  Artificial intelligence; Plant breeding.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/216675/1/Sousa-et-al-2020.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Café (CNPCa)
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1.Imagem marcado/desmarcadoAZEVEDO, C. F. Métodos de redução de dimensionalidade aplicados na seleção genômica para características de carcaça em suínos. 2012. 50 f. Dissertação (Magister Scientiae) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, MG. Banca examinadora: Fabyano Fonseca e Silva (Orientador); Marcos Deon Vilela de Resende (Co-orientador); Carlos Souza do Nascimento; Paulo Sávio Lopes.
Tipo: Orientação de Tese de Pós-Graduação
Biblioteca(s): Embrapa Florestas.
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2.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Análise de sobrevivência e dados censurados. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 595-626.
Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico
Biblioteca(s): Embrapa Florestas.
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3.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e. Análise estatística de dados longitudinais. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 312-368.
Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico
Biblioteca(s): Embrapa Florestas.
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4.Imagem marcado/desmarcadoMOURA, A. de A. A.; AZEVEDO, C. F.; LOBO, R. N. B.; MARTINS FILHO, R. Desenvolvimento ponderal de rebanhos Nelore e Guzerá no estado do Rio Grande do Norte. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 39, 2002. Recife. A produção animal e a sociedade brasileira: UFRPE: há 90 anos formando o profissional das Ciências Agrárias. Recife: Sociedade Brasileira de Zootecnia, 2002. 3 f. 1 CD-ROM.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos.
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5.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e. Inferência bayesiana. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 449-503.
Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico
Biblioteca(s): Embrapa Florestas.
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6.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; LOPES, P. S.; AZEVEDO, C. F. Seleção genômica ampla (GWS) via modelos mistos (REML/BLUP), inferência Bayesiana (MCMC), regressão aleatória multivariada e estatística espacial. Viçosa, MG: UFV, 2012. 291 p. Livro eletrônico.
Tipo: Autoria/Organização/Edição de Livros
Biblioteca(s): Embrapa Florestas.
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7.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e. Seleção genômica. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência Bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 627-768.
Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico
Biblioteca(s): Embrapa Florestas.
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8.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e. Softwares ASREML e R. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 769-807.
Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico
Biblioteca(s): Embrapa Florestas.
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9.Imagem marcado/desmarcadoAZEVEDO, C. F. de; MOURA, A. de A. A.; LOBO, R. N. B.; MODESTO, E. C.; MARTINS FILHO, R. Avaliação de fatores não genéticos sobre características de peso em bovinos Nelore e Guzerá no Estado do Rio Grande do Norte. Revista Ciência Agronômica, Fortaleza, v. 36, n. 2, p. 227-236, maio/ago., 2005.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: Nacional - A
Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos.
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10.Imagem marcado/desmarcadoSILVEIRA, L. S.; MARTINS FILHO, S.; AZEVEDO, C. F.; BARBOSA, E. C.; RESENDE, M. D. V. de; TAKAHASHI, E. K. Bayesian models applied to genomic selection for categorical traits. Genetics and Molecular Research, v. 18, n. 4: gmr18490, 2019. 10 p.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
Biblioteca(s): Embrapa Florestas.
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11.Imagem marcado/desmarcadoSUELA, M. M.; LIMA, L. P.; AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e. Combined index of genomic prediction methods applied to productivity traits in rice. Ciência Rural, Santa Maria, v. 49, n. 6, e20181008, June 2019. 9 p.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
Biblioteca(s): Embrapa Florestas.
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12.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, M. A. V. de; FREITAS, J. A. de; LANZA, M. A.; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F. Divergência genética e índice de seleção via BLUP emacessos de algodoeiro para características tecnológicas da fibra. Pesquisa Agropecuária Tropical, v. 44, n. 3, p. 334-340, jul./set. 2014.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: B - 2
Biblioteca(s): Embrapa Florestas.
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13.Imagem marcado/desmarcadoLIMA, L. P.; AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e. Evaluation of Bayesian methods of genomic association via chromosomic regions using simulated data. Scientia Agricola, v. 79, n. 3, p. 1-10, 2022.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Café.
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14.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; RESENDE JÚNIOR, M. F. R.; AZEVEDO, C. F. Genome-Wide Association Studies (GWAS). In: BORÉM, A.; FRITSCHE-NETO, R. (Ed.). Biotechnology and plant breeding applications and approaches for developing improved cultivars. Amsterdam: Elsevier, 2014. p. 83-104.
Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico
Biblioteca(s): Embrapa Florestas.
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15.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; RESENDE JÚNIOR, M. F. R.; AZEVEDO, C. F. Genome-Wide Selection (GWS). In: BORÉM, A.; FRITSCHE-NETO, R. (Ed.). Biotechnology and plant breeding applications and approaches for developing improved cultivars. Amsterdam: Elsevier, 2014. p. 105-133.
Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico
Biblioteca(s): Embrapa Florestas.
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16.Imagem marcado/desmarcadoAZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, M.; FONTES, V. C.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; CRUZ, C. D. GenomicLand: software for genome-wide association studies and genomic prediction. Acta Scientiarum. Agronomy, v. 41, e45361, 2019. 7 p.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
Biblioteca(s): Embrapa Florestas.
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17.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e; NASCIMENTO, M.; GOIS, I. B.; ALVES, R. S. Modelos hierárquicos generalizados lineares mistos (HGLMM), máxima verossimilhança hierárquica (HIML) e HG-BLUP: unificação das três classes de inferência (frequentista, fisheriana e bayesiana) na análise estatística em biometria e genética. Visconde do Rio Branco: Suprema, 2018. 150 p.
Tipo: Autoria/Organização/Edição de Livros
Biblioteca(s): Embrapa Florestas.
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18.Imagem marcado/desmarcadoSUELA, M. M.; AZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, M.; NASCIMENTO, A. C. C.; RESENDE, M. D. V. de. Regional heritability mapping and genome-wide association identify loci for rice traits. Crop Science, v. 62, n. 1, p. 1-48, 2022.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
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19.Imagem marcado/desmarcadoAZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; LOPES, P. S.; GUIMARÃES, S. E. F. Regressão via componentes independentes aplicada à seleção genômica para características de carcaça em suínos. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 48, n. 6, p. 619-626, jun. 2013.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Unidades Centrais.
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20.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, R. T.; RESENDE, M. D. V.; SILVA, F. F.; AZEVEDO, C. F.; TAKAHASHI, E. K.; SILVA JUNIOR, O. B.; GRATTAPAGLIA, D. Assessing the expected response to genomic selection of individuals and families in Eucalyptus breeding with an additive-dominant model. Heredity, v. 119, p. 245-255, 2017.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia.
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