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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
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Marc: |
LEADER 01489nam a2200193 a 4500 001 1925702 005 2012-06-04 008 2011 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aRODRIGUES, M. J. da S. 245 $aAvaliação de caracteres vegetativos de porta-enxerto sob copas cítricas comerciais em Rio Branco, Acre. 260 $aIn: REUNIÃO ANUAL DE CIÊNCIA, TECNOLOGIA, INOVAÇÃO E CULTURA NO RECÔNCAVO DA BAHIA - RECITEC RECÔNCAVO. 1., 2011, Cruz das Almas. Anais... Cruz das Almas: Universidade Federal do Recôncavo da Bahia, 2011. 1 CD-ROM.$c2011 300 $a2 p. 500 $aEm 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. 520 $aO 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. 653 $aCitros 653 $aPorta-enxerto 700 1 $aLESSA, L. S. 700 1 $aGIRARDI, E. A. 700 1 $aSOARES FILHO, W. dos S.
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Registro original: |
Embrapa Mandioca e Fruticultura (CNPMF) |
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Status |
URL |
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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
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Marc: |
LEADER 02131naa a2200217 a 4500 001 2139234 005 2022-01-21 008 2021 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.4238/gmr18877$2DOI 100 1 $aCOSTA, J. A. da 245 $aA comparison of regression methods based on dimensional reduction for genomic prediction.$h[electronic resource] 260 $c2021 520 $amulticollinearity 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. 650 $aGenomics 650 $aRegression analysis 700 1 $aAZEVEDO, C. F. 700 1 $aNASCIMENTO, M. 700 1 $aSILVA, F. F. e 700 1 $aRESENDE, M. D. V. de 700 1 $aNASCIMENTO, A. C. C. 773 $tGenetics and Molecular Research$gv. 20, n. 2, p. 1-15, 2021.
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Registro original: |
Embrapa Café (CNPCa) |
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