BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Florestas; Embrapa Mandioca e Fruticultura.
Data corrente:  26/07/2019
Data da última atualização:  30/10/2019
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  LIMA, L. P.; AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; VIANA, J. M. S.; OLIVEIRA, E. J. de.
Afiliação:  Leísa Pires Lima, UFV; Camila Ferreira Azevedo, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; Fabyano Fonseca e Silva, UFC; José Marcelo Soriano Viana, UFV; EDER JORGE DE OLIVEIRA, CNPMF.
Título:  Triple categorical regression for genomic selection: application to cassava breeding.
Ano de publicação:  2019
Fonte/Imprenta:  Scientia Agricola, v. 76, n. 5, p. 368-375, Sept./Oct. 2019.
DOI:  10.1590/1678-992X-2017-0369
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  Genome-wide selection (GWS) is currently a technique of great importance in plant breeding, since it improves efficiency of genetic evaluations by increasing genetic gains. The process is based on genomic estimated breeding values (GEBVs) obtained through phenotypic and dense marker genomic information. In this context, GEBVs of N individuals are calculated through appropriate models, which estimate the effect of each marker on phenotypes, allowing the early identification of genetically superior individuals. However, GWS leads to statistical challenges, due to high dimensionality and multicollinearity problems. These challenges require the use of statistical methods to approach the regularization of the estimation process. Therefore, we aimed to propose a method denominated as triple categorical regression (TCR) and compare it with the genomic best linear unbiased predictor (G-BLUP) and Bayesian least absolute shrinkage and selection operator (BLASSO) methods that have been widely applied to GWS. The methods were evaluated in simulated populations considering four different scenarios. Additionally, a modification of the G-BLUP method was proposed based on the TCR-estimated (TCR/G-BLUP) results. All methods were applied to real data of cassava (Manihot esculenta) with to increase efficiency of a current breeding program. The methods were compared through independent validation and efficiency measures, such as prediction accuracy, bias, and recovered genomic heritability. The... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  BLASSO; G-BLUP; Genética quantitativa; Genomic heritability; Genomic prediction; Herdabilidade genômica; Molecular markers; Predição genômica; Quantitative genetics theory; Ridge.
Thesagro:  Marcador Molecular.
Thesaurus Nal:  Prediction.
Categoria do assunto:  G Melhoramento Genético
URL:  http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/199876/1/2019-M.Deon-SA-Triple.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Florestas (CNPF)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPF56874 - 1UPCAP - DD
CNPMF32755 - 1UPCAP - DDPublicação digital

Voltar







Ordenar por: RelevânciaAutorTítuloAnoImprime registros no formato resumido      Imprime registros no formato resumido
Registros recuperados : 1
Primeira ... 1 ... Última
1.Imagem marcado/desmarcadoLIMA, L. P.; AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; VIANA, J. M. S.; OLIVEIRA, E. J. de. Triple categorical regression for genomic selection: application to cassava breeding. Scientia Agricola, v. 76, n. 5, p. 368-375, Sept./Oct. 2019.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Mandioca e Fruticultura.
Visualizar detalhes do registroAcesso ao objeto digitalImprime registro no formato completo
Registros recuperados : 1
Primeira ... 1 ... Última
Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada.
 
 

Embrapa
Todos os direitos reservados, conforme Lei n° 9.610
Política de Privacidade
Área Restrita

Embrapa Informática Agropecuária
Av. André Tosello, 209 - Barão Geraldo
Caixa Postal 6041- 13083-886 - Campinas, SP
PABX: SAC (19) 3211-5743
SAC: https://www.embrapa.br/fale-conosco

Valid HTML 4.01 Transitional