| |
|
|
| Registros recuperados : 90 | |
| 61. |  | AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; NASCIMENTO, M.; VIANA, J. M. S.; VALENTE, M. S. F. Population structure correction for genomic selection through eigenvector covariates. Crop Breeding and Applied Biotechnology, Viçosa, v. 17, n. 4, p.350-358, Oct./Dec. 2017.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
|    |
| 62. | | AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; PETERNELLI, L. A.; GUIMARÃES, S. E. F.; LOPES, P. S. Quadrados mínimos parciais uni e multivariado aplicados na seleção genômica para características de carcaça em suínos. Ciência Rural, Santa Maria, RS, v. 43, n. 9, p. 1642-1649, set. 2013.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
| 63. | | OLIVEIRA, G. F.; NASCIMENTO, A. C. C.; NASCIMENTO, M.; SANT'ANNA, I. de C.; ROMERO, J. V.; AZEVEDO, C. F.; BHERING, L. L.; CAIXETA, E. T. Quantile regression in genomic selection for oligogenic traits in autogamous plants: a simulation study. Plos One, v. 16, n. 1, e0243666, 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
| |
| 64. | | RESENDE, R. T.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. S.; AZEVEDO, C. F. A.; TAKAHASHI, E. K. T.; SILVA JUNIOR, O. B. da; GRATTAPAGLIA, D. Regional heritability mapping and genome-wide association identify loci for complex growth, wood and disease resistance traits in Eucalyptus. New Phytologist, v. 213, p. 1287-1300, 2017.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
| |
| 65. | | AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; VIANA, J. M. S.; VALENTE, M. S. F.; RESENDE JUNIOR, M. F. R.; MUÑOZ, P. Ridge, Lasso and Bayesian additive dominance genomic models. BMC Genetics, v. 16, art. 105, Aug. 2015. 13 p.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
| 66. | | ESCOBAR, J. A. D.; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F.; BARBOSA, M. H. P.; NUNES, A. C. P.; ALVES, R. S.; NASCIMENTO, M. Teoria de valores extremos e tamanho amostral para o melhoramento genético do quantil máximo em plantas. Revista Brasileira de Biometria, Lavras, v. 36, n. 1, p. 108-127, 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
| 67. | | SILVA, F. F.; JEREZ, E. A. Z.; RESENDE, M. D. V. de; VIANA, J. M. S.; AZEVEDO, C. F.; LOPES, P. S.; NASCIMENTO, M.; LIMA, R. O. de; GUIMARÃES, S. E. F. Bayesian model combining linkage and linkage disequilibrium analysis for low density-based genomic selection in animal breeding. Journal of Applied Animal Research, v. 46, n. 1, p. 873-878, 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
| 68. | | AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F.; RESENDE, M. D. V. de; LOPES, M. S.; DUIJVESTEINJN, N.; GUIMARÃES, S. E. F.; LOPES, P. S.; KELLY, M. J.; VIANA, J. M. S.; KNOL, E. F. Supervised independent component analysis as an alternative method for genomic selection in pigs. Journal of Animal Breeding and Genetics, v. 131, p. 452-461, 2014.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
|  |
| 69. | | OLIVEIRA, M. I. P. de; ROCHA, M. do S.; SANTOS, S. R. N. dos; BELTRÃO, N. E. de M.; ALMEIDA, F. de A. de C.; AZEVEDO, C. F. de; LIMA, M. S. R. Substrato, temperatura de germinação e desenvolvimento inicial de Antirrhinum majus L. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FISIOLOGIA VEGETAL, 12., 2009, Fortaleza. Desafios para produção de alimentos e bioenergia. Fortaleza: SBFV: UFC: Embrapa Agroindústria Tropical, 2009.| Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
| |
| 70. | | ROCHA, M. do S.; OLIVEIRA, M. I. P. de; MEDEIROS, C.; AZEVEDO, C. F. de; BELTRÃO, N. E. de M.; CARVALHO, J. M. F. C.; ALMEIDA, F. de A. C.; NASCIMENTO, L. C.; BRUNO, R. de L. A. Fungos associados a sementes de mamoneira cultivadas na região de Barbalha, CE, safra 2007. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MAMONA, 3., 2008, Salvador. Energia e ricinoquímica: resumos. Salvador: SEAGRI: Embrapa Algodão, 2008. p. 50| Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
| |
| 71. | | ROCHA, M. do S.; OLIVEIRA, M. I. P. de; MEDEIROS, C.; AZEVEDO, C. F. de; BELTRÃO, N. E. de M.; CARVALHO, J. M. F. C.; ALMEIDA, F. de A. C.; NASCIMENTO, L. C.; BRUNO, R. de L. A. Fungos associados a sementes de mamoneira cultivadas na região de Barbalha, CE, safra 2007. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MAMONA, 3., 2008, Salvador. Energia e ricinoquímica: anais. Salvador: SEAGRI: Embrapa Algodão, 2008. 1 CD-ROM| Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
| |
| 72. | | RESENDE, R. T.; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e; MELO, L. C.; PEREIRA, H. S.; SOUZA, T. L. P. O. de; VALDISSER, P. A. M. R.; BRONDANI, C.; VIANELLO, R. P. Genome-wide association and regional heritability mapping of plant architecture, lodging and productivity in Phaseolus vulgaris. G3: Genes, Genomes, Genetics, v. 8, p. 2841-2854, Aug. 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Florestas. |
| |
| 73. | | TEIXEIRA, F. R. F.; NASCIMENTO, M.; CECON, P. R.; CRUZ, C. D.; SILVA, F. F. e; NASCIMENTO, A. C. C.; AZEVEDO, C. F.; MARQUES, D. B. D.; SILVA, M. V. G. B.; CARNEIRO, A. P. S.; PAIXAO, D. M. Genomic prediction of lactation curves of Girolando cattle based on nonlinear mixed models. Genetics and Molecular Research, v. 20, n. 1, gmr18691, 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
| |
| 74. | | SOUSA, I. C. de; NASCIMENTO, M.; SILVA, G. N.; NASCIMENTO, A. C. C.; CRUZ, C. D.; SILVA, F. F. e; ALMEIDA, D. P. de; PESTANA, K. N.; AZEVEDO, C. F.; ZAMBOLIM, L.; CAIXETA, E. T. Genomic prediction of leaf rust resistance to Arabica coffee using machine learning algorithms. Scientia Agricola, v. 78, n. 4, e20200021, 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
| |
| 75. | | BARRETO, C. A. V.; DIAS, K. O. das G.; SOUSA, I. C. de; AZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, A. C. C.; GUIMARAES, L. J. M.; GUIMARÃES, C. T.; PASTINA, M. M.; NASCIMENTO, M. Genomic prediction in multi-environment trials in maize using statistical and machine learning methods. Scientific Reports, v. 14, 1062, 2024.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
| |
| 76. | | TORRES, L. G.; OLIVEIRA, E. J. de; OGBONNA, A. C.; BAUCHET, G. J.; MUELLER, L. A.; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F.; SIMIQUELI, G. F.; RESENDE, M. D. V. de. Can cross-country genomic predictions be a reasonable strategy to support germplasm exchange? A case study with hydrogen cyanide in cassava. Frontiers in Plant Science, v. 12, 742638, 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Café; Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
| |
| 77. | | OLIVEIRA, M. I. P. de; ROCHA, M. do S.; LUCENA, A. M. A. de; AZEVEDO, C. F. de; ARRIEL, N. H. C.; BARTOLOMEU, C. R. C.; BELTRÃO, N. E. de M. Caracterização morfo-anatômica de folhas e caule de Jatrophas curcas L. (Euphorbiacea). In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PLANTAS OLEAGINOSAS, ÓLEOS, GORDURAS E BIODIESEL, 5.; CLÍNICA TECNOLÓGICA EM BIODIESEL, 2., 2008, Lavras. Biodiesel: tecnologia limpa. Anais...Lavras: UFLA, 2008. 9 p. Seção Trabalhos. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
| |
| 78. | | ROCHA, M. do S.; OLIVEIRA, M. I. P. de; AZEVEDO, C. F. de; LUCENA, A. M. A. de; BELTRÃO, N. E. de M.; CARVALHO, J. M. F. C.; ALMEIDA, F. de A. C.; BRUNO, R. de L. A. Caracterização morfoanatômico da cultivar BRS energia (Ricinus communis L.). In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MAMONA, 3., 2008, Salvador. Energia e ricinoquímica: resumos. Salvador: SEAGRI: Embrapa Algodão, 2008. p. 124| Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
| |
| 79. | | ROCHA, M. do S.; OLIVEIRA, M. I. P. de; AZEVEDO, C. F. de; LUCENA, A. M. A. de; BELTRÃO, N. E. de M.; CARVALHO, J. M. F. C.; ALMEIDA, F. de A. C.; BRUNO, R. de L. A. Caracterização morfoanatômico da cultivar BRS energia (Ricinus communis L.). In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MAMONA, 3., 2008, Salvador. Energia e ricinoquímica: anais. Salvador: SEAGRI: Embrapa Algodão, 2008. 1 CD-ROM| Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
| |
| 80. | | MIRANDA, T. L. R.; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; NUNES, A. C. P.; TAKAHASHI, E. K.; SIMIQUELI, G. F.; SILVA, F. F. e; ALVES, R. S. Evaluation of a new additive-dominance genomic model and implications for quantitative genetics and genomic selection. Scientia Agricola, v. 79, n. 6, p. 1-7, 2022.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
| |
| Registros recuperados : 90 | |
|
|
|
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Leite. |
|
Data corrente: |
13/08/2021 |
|
Data da última atualização: |
29/12/2021 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
|
Circulação/Nível: |
A - 2 |
|
Autoria: |
TEIXEIRA, F. R. F.; NASCIMENTO, M.; CECON, P. R.; CRUZ, C. D.; SILVA, F. F. e; NASCIMENTO, A. C. C.; AZEVEDO, C. F.; MARQUES, D. B. D.; SILVA, M. V. G. B.; CARNEIRO, A. P. S.; PAIXAO, D. M. |
|
Afiliação: |
Universidade Federal do Piauí; Universidade Federal de Viçosa; Universidade Federal de Viçosa; Universidade Federal de Viçosa; Universidade Federal de Viçosa; A.C.C. NASCIMENTO, Universidade Federal de Viçosa; Universidade Federal de Viçosa; D.B.D. MARQUES, Universidade Federal de Viçosa; MARCOS VINICIUS GUALBERTO B SILVA, CNPGL; A.P.S. CARNEIRO, Universidade Federal de Viçosa; Universidade de São Paulo. |
|
Título: |
Genomic prediction of lactation curves of Girolando cattle based on nonlinear mixed models. |
|
Ano de publicação: |
2021 |
|
Fonte/Imprenta: |
Genetics and Molecular Research, v. 20, n. 1, gmr18691, 2021. |
|
DOI: |
http://dx.doi.org/10.4238/gmr18691 |
|
Idioma: |
Inglês |
|
Conteúdo: |
Knowledge of lactation curves in dairy cattle is essential for understanding the animal production in milk production systems. Genomic prediction of lactation curves represents the genetic pattern of milk production of the animals in the herd. In this context, we made genomic predictions of lactation curves through genome-wide selection (GWS) to characterize the genetic pattern of lactation traits in Girolando cattle based on parameters estimated by nonlinear mixed effects (NLME) models. Data of 1,822 milk control records from 226 Girolando animals genotyped for 37,673 single nucleotide polymorphisms were analyzed. Nine NLME models were compared to identify the equation with the best fit. The lactation traits estimated by the best model were submitted to GWS analysis, using the Bayesian LASSO method. Then, based on the genomic estimated breeding values (GEBVs) obtained, genomic predictions of lactation curves were constructed, and the genetic parameters were calculated. Wood's equation showed the best fit among the evaluated models. Heritabilities ranged from 0.09 to 0.29 for the seven lactation variables (initial production, rates of increase and decline, lactation peak, time to peak yield, persistence and total production). The correlations among GEBVs ranged from -0.85 to 0.98. The concordances between the best animals selected according to the selected traits were greater when the correlations between GEBVs for these traits were also high. Consequently, the methodology allowed us to identify the best nonlinear model and to construct the genetic lactation curves of a Girolando cattle population, as well as to assess the differences between animals and the association between lactation variables. MenosKnowledge of lactation curves in dairy cattle is essential for understanding the animal production in milk production systems. Genomic prediction of lactation curves represents the genetic pattern of milk production of the animals in the herd. In this context, we made genomic predictions of lactation curves through genome-wide selection (GWS) to characterize the genetic pattern of lactation traits in Girolando cattle based on parameters estimated by nonlinear mixed effects (NLME) models. Data of 1,822 milk control records from 226 Girolando animals genotyped for 37,673 single nucleotide polymorphisms were analyzed. Nine NLME models were compared to identify the equation with the best fit. The lactation traits estimated by the best model were submitted to GWS analysis, using the Bayesian LASSO method. Then, based on the genomic estimated breeding values (GEBVs) obtained, genomic predictions of lactation curves were constructed, and the genetic parameters were calculated. Wood's equation showed the best fit among the evaluated models. Heritabilities ranged from 0.09 to 0.29 for the seven lactation variables (initial production, rates of increase and decline, lactation peak, time to peak yield, persistence and total production). The correlations among GEBVs ranged from -0.85 to 0.98. The concordances between the best animals selected according to the selected traits were greater when the correlations between GEBVs for these traits were also high. Consequently, the methodology a... Mostrar Tudo |
|
Palavras-Chave: |
Previsão genômica. |
|
Thesagro: |
Bovino; Curva de Lactação; Gado Leiteiro. |
|
Thesaurus NAL: |
Genome; Girolando; Heritability. |
|
Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/225151/1/Genomic-prediction.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 02711naa a2200337 a 4500
001 2133535
005 2021-12-29
008 2021 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttp://dx.doi.org/10.4238/gmr18691$2DOI
100 1 $aTEIXEIRA, F. R. F.
245 $aGenomic prediction of lactation curves of Girolando cattle based on nonlinear mixed models.$h[electronic resource]
260 $c2021
520 $aKnowledge of lactation curves in dairy cattle is essential for understanding the animal production in milk production systems. Genomic prediction of lactation curves represents the genetic pattern of milk production of the animals in the herd. In this context, we made genomic predictions of lactation curves through genome-wide selection (GWS) to characterize the genetic pattern of lactation traits in Girolando cattle based on parameters estimated by nonlinear mixed effects (NLME) models. Data of 1,822 milk control records from 226 Girolando animals genotyped for 37,673 single nucleotide polymorphisms were analyzed. Nine NLME models were compared to identify the equation with the best fit. The lactation traits estimated by the best model were submitted to GWS analysis, using the Bayesian LASSO method. Then, based on the genomic estimated breeding values (GEBVs) obtained, genomic predictions of lactation curves were constructed, and the genetic parameters were calculated. Wood's equation showed the best fit among the evaluated models. Heritabilities ranged from 0.09 to 0.29 for the seven lactation variables (initial production, rates of increase and decline, lactation peak, time to peak yield, persistence and total production). The correlations among GEBVs ranged from -0.85 to 0.98. The concordances between the best animals selected according to the selected traits were greater when the correlations between GEBVs for these traits were also high. Consequently, the methodology allowed us to identify the best nonlinear model and to construct the genetic lactation curves of a Girolando cattle population, as well as to assess the differences between animals and the association between lactation variables.
650 $aGenome
650 $aGirolando
650 $aHeritability
650 $aBovino
650 $aCurva de Lactação
650 $aGado Leiteiro
653 $aPrevisão genômica
700 1 $aNASCIMENTO, M.
700 1 $aCECON, P. R.
700 1 $aCRUZ, C. D.
700 1 $aSILVA, F. F. e
700 1 $aNASCIMENTO, A. C. C.
700 1 $aAZEVEDO, C. F.
700 1 $aMARQUES, D. B. D.
700 1 $aSILVA, M. V. G. B.
700 1 $aCARNEIRO, A. P. S.
700 1 $aPAIXAO, D. M.
773 $tGenetics and Molecular Research$gv. 20, n. 1, gmr18691, 2021.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Gado de Leite (CNPGL) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|
