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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Mandioca e Fruticultura.
Data corrente:  29/05/2012
Data da última atualização:  04/06/2012
Tipo da produção científica:  Resumo em Anais de Congresso
Autoria:  RODRIGUES, M. J. da S.; LESSA, L. S.; GIRARDI, E. A.; SOARES FILHO, W. dos S.
Afiliação:  MARIA JÚLIA DA SILVA RODRIGUES, UFRB; LAURO SARAIVA LESSA, CPAF-AC; EDUARDO AUGUSTO GIRARDI, CNPMF; WALTER DOS SANTOS SOARES FILHO, CNPMF.
Título:  Avaliação de caracteres vegetativos de porta-enxerto sob copas cítricas comerciais em Rio Branco, Acre.
Ano de publicação:  2011
Fonte/Imprenta:  In: REUNIÃO ANUAL DE CIÊNCIA, TECNOLOGIA, INOVAÇÃO E CULTURA NO RECÔNCAVO DA BAHIA - RECITEC RECÔNCAVO. 1., 2011, Cruz das Almas. Anais... Cruz das Almas: Universidade Federal do Recôncavo da Bahia, 2011. 1 CD-ROM.
Páginas:  2 p.
Idioma:  Português
Notas:  Em paralelo aconteceram também os seguintes eventos: V Seminário de Pesquisa do Recôncavo da Bahia; V Seminário Estudantil de Pesquisa da UFRB; V Seminário da Pós-Graduação da UFRB; II Seminário Regional de Pesquisa da EBDA; 5ª Jornada Científica da Embrapa Mandioca e Fruticultura; VIII Seminário Estudantil de Pesquisa e Extensão da FAMAM; Semana de Ciência, Tecnologia e Inovação no Agronegócio; Fórum de Gestores de Iniciação Científica e Tecnológica da Bahia; II Simpósio Baiano de Defesa Agropecuária; I Semana de Educação Tutorial da UFRB.
Conteúdo:  O cultivo de citros no estado do Acre ocupa uma área aproximada de 609 ha de laranja. O Estado apresenta boas características edafoclimáticas para a exploração da citricultura.
Palavras-Chave:  Citros; Porta-enxerto.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/60346/1/AVALIACAO-DE-CARACTERES-VEGETATIVOS-DE-PORTA-ENXERTO-SOB-COP.PDF
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Mandioca e Fruticultura (CNPMF)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPMF28505 - 1UPCRA - PPCD 2012.006
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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Café.
Data corrente:  21/01/2022
Data da última atualização:  21/01/2022
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  A - 2
Autoria:  COSTA, J. A. da; AZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, A. C. C.
Afiliação:  JAQUICELE APARECIDA DA COSTA, UFV; CAMILA FERREIRA AZEVEDO, UFV; MOYSÉS NASCIMENTO, UFV; FABYANO FONSECA E SILVA, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPCa; ANA CAROLINA CAMPANA NASCIMENTO, UFV.
Título:  A comparison of regression methods based on dimensional reduction for genomic prediction.
Ano de publicação:  2021
Fonte/Imprenta:  Genetics and Molecular Research, v. 20, n. 2, p. 1-15, 2021.
DOI:  https://doi.org/10.4238/gmr18877
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  multicollinearity and high dimensionality problems, making it impossible to obtain stable estimates through the traditional method of estimation based on ordinary least squares. To overcome such challenges, dimensionality reduction methods have been proposed, because of their simple theory and easy application. We compared three dimensionality reduction methods: Principal Components Regression (PCR), Partial Least Squares (PLS), and Independent Components Regression (ICR). An important step for dimensionality reduction and prediction is selecting the number of components, as it affects the linear combinations of the explanatory variables. The linear combinations are inserted into the model to predict the response based on a reduced number of parameters. We examined the criteria for the selection of the number of components. The dimensionality reduction methods were applied to genomic and phenotype data. We evaluated 370 accessions of Asian rice, Oryza sativa, which were genotyped for 36,901 SNPs markers considered to predict the genomic values for the number of panicles per plant trait.This data set presented multicollinearity and high dimensionality. The computational time for each method was also recorded. Among the methods, PCR and ICR gave the highest accuracy values, with ICR standing out for presenting estimates of the least biased genomic values. However, ICR required more computational time than the other methodologies.
Thesaurus NAL:  Genomics; Regression analysis.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/230432/1/A-comparison-of-regression-methods.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Café (CNPCa)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPCa - SAPC1547 - 1UPCAP - DD
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