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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Trigo. Para informações adicionais entre em contato com cnpt.biblioteca@embrapa.br. |
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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Trigo. |
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Data corrente: |
24/01/2017 |
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Data da última atualização: |
21/12/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
PIRES, J. L. F.; STRIEDER, M. L.; DE MORI, C.; CAIERÃO, E.; MARSARO JÚNIOR, A. L.; PEREIRA, P. R. V. da S.; COSTAMILAN, L. M.; MACIEL, J. L. N.; GUARIENTI, E. M.; CARRÃO-PANIZZI, M. C.; DALMAGO, G. A.; FOLONI, J. S. S.; SANTOS, H. P. dos; FAÉ, G. S.; SILVA JÚNIOR, J. P. da; SANTI, A.; CUNHA, G. R. da; VARGAS, L.; PASINATO, A.; VIEIRA, V. M.; CARAFFA, M.; RIFFEL, C. T.; ALMEIDA, J. D.; SPADER, V.; FOSTIM; STOETZER; MÜLLER, A.; AIRES, R. F.; PAGANELLA, F. |
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Afiliação: |
JOÃO LEONARDO FERNANDES PIRES, CNPT; MÉRCIO LUIZ STRIEDER, CNPT; CLAUDIA DE MORI, CPPSE; EDUARDO CAIERÃO, CNPT; ALBERTO LUIZ MARSARO JÚNIOR, CNPT; PAULO ROBERTO VALLE DA SILVA PEREIRA, CNPT; LEILA MARIA COSTAMILAN, CNPT; JOÃO LEODATO NUNES MACIEL, CNPT; ELIANA MARIA GUARIENTI, CNPT; MERCEDES CONCÓRDIA CARRÃO PANIZZI, CNPT; GENEI ANTONIO DALMAGO, CNPT; JOSÉ SALVADOR SIMONETI FOLONI, CNPSO; HENRIQUE PEREIRA DOS SANTOS, CNPT; GIOVANI STEFANI FAÉ, CNPT; JOSÉ PEREIRA DA SILVA JÚNIOR, CNPT; ANDERSON SANTI, CNPT; GILBERTO ROCCA DA CUNHA, CNPT; LEANDRO VARGAS, CNPT; ALDEMIR PASINATO, CNPT; VLADIRENE MACEDO VIEIRA, CNPT; Marcos Caraffa, Setrem; Cinei Teresinha Riffel, Setrem; Juliano Luiz de Almeida, Fapa/Agrária; Vitor Spader, Fapa/Agrária; Marcos Luiz Fostim, Fapa/Agrária; Alfred Stoetzer, Fapa/Agrária; Alexandre Müller, PUCPR; Rogério Ferreira Aires, Fepagro Nordeste; Fabiano Paganella, Plantec. |
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Título: |
Estratégias de sucessão trigo/cevada/aveia preta-soja para sistemas de produção de grãos no sul do Brasil. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
In: REUNIÃO DA COMISSÃO BRASILEIRA DE PESQUISA DE TRIGO E TRITICALE, 10., 2016, Londrina. Anais... Londrina: Comissão Brasileira de Pesquisa de Trigo e Triticale, 2016. |
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Páginas: |
5 p. |
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Descrição Física: |
1 CD-ROM. |
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Idioma: |
Português |
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Thesagro: |
Rotação de cultura; Sistema de Produção. |
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Thesaurus Nal: |
Crop rotation; Production technology. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Trigo (CNPT) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Florestas. Para informações adicionais entre em contato com cnpf.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
18/01/2017 |
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Data da última atualização: |
18/01/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 1 |
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Autoria: |
GLÓRIA, L. S.; CRUZ, C. D.; VIEIRA, R. A. M.; RESENDE, M. D. V. de; LOPES, P. S.; SIQUEIRA, O. H. G. B. D. de; SILVA, F. F. e. |
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Afiliação: |
Leonardo Siqueira Glória, UFV; Cosme Damião Cruz, UFV; Ricardo Augusto Mendonça Vieira, Universidade Estadual do Norte Fluminense; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; Paulo Sávio Lopes, UFV; Otávio H. G. B. Dias de Siqueira, UFV; Fabyano Fonseca e Silva, UFV. |
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Título: |
Accessing marker effects and heritability estimates from genome prediction by Bayesian regularized neural networks. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
Livestock Science, v. 191, p. 91-96, Sept. 2016. |
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DOI: |
http://dx.doi.org/10.1016/j.livsci.2016.07.015 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Recently, there is an increasing interest on semi- and non-parametric methods for genome-enabled prediction, among which the Bayesian regularized artificial neural networks (BRANN) stand. We aimed to evaluate the predictive performance of BRANN and to exploit SNP effects and heritability estimates using two different approaches (relative importance-RI, and relative contribution-RC). Additionally, we aimed also to compare BRANN with the traditional RR-BLUP and BLASSO by using simulated datasets. The simplest BRANN (net1), RR-BLUP and BLASSO methods outperformed other more parameterized BRANN (net2, net3, ? net6) in terms of predictive ability. For both simulated traits (Y1 and Y2) the net1 provided the best h2 estimates (0.33 for both, being the true h2=0.35), whereas RR-BLUP (0.18 and 0.22 for Y1 and Y2, respectively) and BLASSO (0.20 and 0.26 for Y1 and Y2, respectively) underestimated h2. The marker effects estimated from net1 (using RI and RC approaches) and RR-BLUP were similar, but the shrinkage strength was remarkable for BLASSO on both traits. For Y1, the correlation between the true fifty QTL effects and the effects estimated for the SNPs located in the same QTL positions were 0.61, 0.60, 0.60 and 0.55, for RI, RC, RR-BLUP and BLASSO; and for Y2, these correlations were 0.81, 0.81, 0.81 and 0.71, respectively. In summary, we believe that estimates of SNP effects are promising quantitative tools to bring discussions on chromosome regions contributing most effectively to the phenotype expression when using ANN for genomic predictions. MenosRecently, there is an increasing interest on semi- and non-parametric methods for genome-enabled prediction, among which the Bayesian regularized artificial neural networks (BRANN) stand. We aimed to evaluate the predictive performance of BRANN and to exploit SNP effects and heritability estimates using two different approaches (relative importance-RI, and relative contribution-RC). Additionally, we aimed also to compare BRANN with the traditional RR-BLUP and BLASSO by using simulated datasets. The simplest BRANN (net1), RR-BLUP and BLASSO methods outperformed other more parameterized BRANN (net2, net3, ? net6) in terms of predictive ability. For both simulated traits (Y1 and Y2) the net1 provided the best h2 estimates (0.33 for both, being the true h2=0.35), whereas RR-BLUP (0.18 and 0.22 for Y1 and Y2, respectively) and BLASSO (0.20 and 0.26 for Y1 and Y2, respectively) underestimated h2. The marker effects estimated from net1 (using RI and RC approaches) and RR-BLUP were similar, but the shrinkage strength was remarkable for BLASSO on both traits. For Y1, the correlation between the true fifty QTL effects and the effects estimated for the SNPs located in the same QTL positions were 0.61, 0.60, 0.60 and 0.55, for RI, RC, RR-BLUP and BLASSO; and for Y2, these correlations were 0.81, 0.81, 0.81 and 0.71, respectively. In summary, we believe that estimates of SNP effects are promising quantitative tools to bring discussions on chromosome regions contributing most effectively ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Genetic parameters; QTL; Redes neurais. |
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Thesagro: |
Parâmetro Genético. |
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Thesaurus NAL: |
Marker-assisted selection; Neural networks. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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Marc: |
LEADER 02443naa a2200277 a 4500
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700 1 $aSILVA, F. F. e
773 $tLivestock Science$gv. 191, p. 91-96, Sept. 2016.
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