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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sudeste. |
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Data corrente: |
16/12/2014 |
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Data da última atualização: |
28/03/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
OLIVEIRA, P. S. N.; CESAR, A. S. M.; NASCIMENTO, M. L. do; CHAVES, A. S.; TIZIOTO, P. C.; TULLIO, R. R.; LANNA, D. P. D.; ROSA, A. do N.; SONSTEGARD, T. S.; MOURÃO, G. B.; REECY, J. M.; GARRICK, D. J.; MUDADU, M. de A.; COUTINHO, L. L.; REGITANO, L. C. de A. |
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Afiliação: |
PRISCILA S. N. DE OLIVEIRA; ALINE S. M. CESAR, University of São Paulo; MICHELE L. DO NASCIMENTO, University of São Paulo; AMÁLIA S. CHAVES, University of São Paulo; POLYANA C. TIZIOTO, UFSCar/SÃO CARLOS, SP; RYMER RAMIZ TULLIO, CPPSE; DANTE P. D. LANNA, University of São Paulo; ANTONIO DO NASCIMENTO ROSA, CNPGC; TAD S. SONSTEGARD, Bovine Functional Genomics Laboratory, Beltsville; GERSON B. MOURÃO, University of São Paulo; JAMES M. REECY, Iowa State University; DORIAN J. GARRICK, Iowa State University; MAURICIO DE ALVARENGA MUDADU, CPPSE; LUIZ L. COUTINHO, University of São Paulo; LUCIANA CORREIA DE ALMEIDA REGITANO, CPPSE. |
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Título: |
Identification of genomic regions associated with feed efficiency in Nelore cattle. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
BMC Genetics, v. 15, n. 1, 2014 |
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Páginas: |
10 p. |
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DOI: |
10.1186/s12863-014-0100-0 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Feed efficiency is jointly determined by productivity and feed requirements, both of which are economically relevant traits in beef cattle production systems. The objective of this study was to identify genes/QTLs associated with components of feed efficiency in Nelore cattle using Illumina BovineHD BeadChip (770 k SNP) genotypes from 593 Nelore steers. The traits analyzed included: average daily gain (ADG), dry matter intake (DMI), feed-conversion ratio (FCR), feed efficiency (FE), residual feed intake (RFI), maintenance efficiency (ME), efficiency of gain (EG), partial efficiency of growth (PEG) and relative growth rate (RGR). The Bayes B analysis was completed with Gensel software parameterized to fit fewer markers than animals. Genomic windows containing all the SNP loci in each 1 Mb that accounted for more than 1.0% of genetic variance were considered as QTL region. Candidate genes within windows that explained more than 1% of genetic variance were selected by putative function based on DAVID and Gene Ontology. |
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Palavras-Chave: |
Candidate gene; Residual feed intake. |
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Thesagro: |
Bos Indicus. |
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Thesaurus Nal: |
single nucleotide polymorphism. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/113901/1/PROCI-2014.00125.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sudeste (CPPSE) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
12/08/2014 |
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Data da última atualização: |
12/08/2014 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
MEGETO, G. A. S.; OLIVEIRA, S. R. de M.; DEL PONTE, E. M.; MEIRA, C. A. A. |
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Afiliação: |
GUILHERME A. S. MEGETO, Unicamp; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; EMERSON M. DEL PONTE, UFRGS; CARLOS ALBERTO ALVES MEIRA, CNPTIA. |
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Título: |
Árvore de decisão para classificação de ocorrências de ferrugem asiática em lavouras comerciais com base em variáveis meteorológicas. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
Engenharia Agrícola, Jaboticabal, v, 34, n. 3, p. 590-599, maio/jun. 2014 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A ferrugem asiática é a mais importante doença da soja no Brasil. Apesar de sua epidemiologia ser conhecida, são escassos os estudos sobre os fatores que desencadeiam a doença com base em dados de campo. Este trabalho objetivou modelar a influência de variáveis meteorológicas a partir de um conjunto extenso de dados de ocorrência da ferrugem, por meio da técnica de indução de árvores de decisão. Os modelos foram desenvolvidos com dados de data de ocorrência da doença em quatro safras (2007/08 a 2010/11) e variáveis de temperatura e chuva em diferentes janelas de tempo prévias à data de detecção. Para cada registro de ocorrência, foi gerado um correspondente de "não ocorrência" como sendo o trigésimo dia anterior ao dia da detecção, assumindo-se a presença de inóculo, mas condições meteorológicas desfavoráveis à doença. O conjunto de treinamento para a modelagem foi composto de 45 variáveis de chuva e temperatura e 12.591 registros. O modelo preditivo escolhido resultou em uma árvore de decisão com, aproximadamente, 78% de taxa de acerto e 108 regras, determinadas por validação cruzada. O modelo interpretado, com 28 regras, considerou variáveis de temperatura como mais importantes, sendo que temperaturas abaixo de 15 °C e acima de 30 °C foram relacionadas com eventos de não ocorrência, enquanto temperaturas dentro da faixa favorável foram associadas com eventos de ocorrência, mostrando coerência com a literatura. |
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Palavras-Chave: |
Data mining; Mineração de dados; Previsão de doenças de plantas; Sistemas de suporte à decisão. |
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Thesagro: |
Doença; Epidemiologia; Glycine Max; Phakopsora Pachyrhizi; Soja. |
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Thesaurus NAL: |
Rust diseases; Soybean rust. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/106357/1/arvoredecisao.pdf
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Marc: |
LEADER 02413naa a2200289 a 4500
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245 $aÁrvore de decisão para classificação de ocorrências de ferrugem asiática em lavouras comerciais com base em variáveis meteorológicas.$h[electronic resource]
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520 $aA ferrugem asiática é a mais importante doença da soja no Brasil. Apesar de sua epidemiologia ser conhecida, são escassos os estudos sobre os fatores que desencadeiam a doença com base em dados de campo. Este trabalho objetivou modelar a influência de variáveis meteorológicas a partir de um conjunto extenso de dados de ocorrência da ferrugem, por meio da técnica de indução de árvores de decisão. Os modelos foram desenvolvidos com dados de data de ocorrência da doença em quatro safras (2007/08 a 2010/11) e variáveis de temperatura e chuva em diferentes janelas de tempo prévias à data de detecção. Para cada registro de ocorrência, foi gerado um correspondente de "não ocorrência" como sendo o trigésimo dia anterior ao dia da detecção, assumindo-se a presença de inóculo, mas condições meteorológicas desfavoráveis à doença. O conjunto de treinamento para a modelagem foi composto de 45 variáveis de chuva e temperatura e 12.591 registros. O modelo preditivo escolhido resultou em uma árvore de decisão com, aproximadamente, 78% de taxa de acerto e 108 regras, determinadas por validação cruzada. O modelo interpretado, com 28 regras, considerou variáveis de temperatura como mais importantes, sendo que temperaturas abaixo de 15 °C e acima de 30 °C foram relacionadas com eventos de não ocorrência, enquanto temperaturas dentro da faixa favorável foram associadas com eventos de ocorrência, mostrando coerência com a literatura.
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653 $aPrevisão de doenças de plantas
653 $aSistemas de suporte à decisão
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773 $tEngenharia Agrícola, Jaboticabal, v, 34$gn. 3, p. 590-599, maio/jun. 2014
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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