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| Registros recuperados : 267 | |
| 162. |  | MAGNABOSCO, C. de U.; FARIA, C. U. de; MADUREIRA, A. P.; ROSA, G. J.; BEZERRA, L. A. F.; LÔBO, R. B.; SAINZ, R. D. Análise genética de características morfológicas em bovinos da raça nelore utilizando modelos de limiar. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 42., 2005, Goiânia. A produção animal e o foco no agronegócio: anais eletrônico. Goiânia: SBZ, 2005. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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| 163. | | FARIA, C. U. de; MAGNABOSCO, C. U.; ALBUQUERQUE, L. G. de; REYES, A. de los; BEZERRA, L. A. F.; LOBO, R. B. Análise genética de escores de avaliação visual de bovinos com modelos bayesianos de limiar e linear. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 43, n. 7, p. 835-841, jul. 2008.| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 164. | | FARIA, C. U. de; MAGNABOSCO, C. de U.; ALBUQUERQUE, L. G. de; REYES, A. de los; PIRES, B. C.; LEMOS, M. V. A. de; LÔBO, R. B. Análise genética de escores visuais em bovinos da raça nelore, na desmama até a maturidade. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 46., 2009, Maringá. Inovação científica e tecnológica em zootecnia: anais dos resumos. Maringá: SBZ: UEM, 2009. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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| 165. | | ARAÚJO, F. M.; SOARES, M. R.; DUARTE, G.; MARCONDES, C. R.; LÔBO, R. B.; GALERANI, M. A. V.; RAMOS, E. S. Associação dos polimorfismos dos genes H19/Rsal e IGF2/Apal com as síndromes hipertensivas gestacionais. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE GENÉTICA, 54., 2008, Salvador. Resumos... Salvador: SBG, 2008.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 166. | | YOKOO, M. J. I.; CAMPOS, G. de los; ROSA, G. J. M.; CARDOSO, F. F.; SOLLERO, B. P.; CARDOSO, L. L.; LOBO, R. B.; ALBUQUERQUE, L. G. Using factor analysis modeling multiple traits in genetic improvement of Nelore beef cattle. In: WORLD CONGRESS ON GENETICS APPLIED TO LIVESTOCK PRODUCTION, 10., 2014, Vancouver, British Columbia, Canada. Proceedings... Champaign: ASAS, 2014. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sul. |
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| 170. | | DIAS, D. S. de O.; FARIA, C. U. de; MAGNABOSCO, C. de U.; LOBO, R. B.; BRITO, R. A. M.; DIAS, M. J. Estimacao de componentes de variancia do peso adulto da vaca utilizando maxima verossimilhanca restrita e inferencia bayesiana. In: REUNIAO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 41., 2004, Campo Grande, MS. A producao animal e a seguranca alimentar: anais. Campo Grande: SBZ: Embrapa Gado de Corte, 2004. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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| 171. | | DIAS, D. S. de O.; TONHATI, H.; MAGNABOSCO, C. de U.; LOBO, R. B.; DIAS, M. J.; BRITO, R. A. M. Estimativas de correlacao genetica entre pesos pos-desmama e peso adulto de femeas da raca Nelore. In: REUNIAO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 41., 2004, Campo Grande, MS. A producao animal e a seguranca alimentar: anais. Campo Grande: SBZ: Embrapa Gado de Corte, 2004. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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| 173. | | FARIA, C. U.; MAGNABOSCO, C. de U.; ALBUQUERQUE, L. G. de; REYES, A. de los; BEZERRA, L. A. F.; LÔBO, R. B. Estimativas de correlações genéticas entre escores visuais e características de crescimento em bovinos da raça Nelore utilizando modelos bayesianos linear-limiar. Ciência Animal Brasileira, v. 9, n. 2, p. 327-340, abr./jun. 2008.| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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| 174. | | YOKOO, M. J. I.; ALBUQUERQUE, L. G.; LOBO, R. B.; MAGNABOSCO, C. de U.; SAINZ, R. D.; ARAUJO, F. R. da C. Estimativas de efeitos genéticos e ambientais que afetam as características de carcaça medidas pela ultra-sonografia aos 13 meses de idade, em rebanhos Nelore. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 44., 2007, Jaboticabal. Anais... Jaboticabal: Unesp: SBZ, 2007. 1 CD-ROM| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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| 175. | | KOURY FILHO, W.; ALBUQUERQUE, L. G. de; ALENCAR, M. M. de; FORNI, S.; SILVA, J. A. II de V.; LÔBO, R. B. Estimativas de herdabilidade e correlações para escores visuais, peso e altura ao sobreano em rebanhos da raça Nelore. Revista Brasileira de Zootecnia, v. 38, n. 12, p. 2362-2367, dez. 2009.| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 176. | | BRITO, R. A. M.; DIAS, D. S. de O.; MAGNABOSCO, C. de U.; FARIA, C. U. de; LOBO, R. B.; BARBOSA, V.; MADUREIRA, A. P. Estimativas de herdabilidade, DEP's e correlacao entre a DEP's para peso e perimetro escrotal aos 365 dias de idade da raca Nelore. In: REUNIAO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 40., 2003, Santa Maria, RS. Otimizando a producao animal: anais. Santa Maria: SBZ: UFSM, 2003. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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| 177. | | YOKOO, M. I.; ALBUQUERQUE, L. G. de; LÔBO, R. B.; SAINZ, R. D.; CARNEIRO JUNIOR, J. M.; BEZERRA, L. A. F.; ARAÚJO, F. R. da C. Estimativas de parâmetros genéticos para altura do posterior, peso e circunferência escrotal em bovinos de raça Nelore. Revista Brasileira de Zootecnia, Viçosa, MG, v. 36, n. 6, p. 1761-1768, 2007.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 178. | | YOKOO, M. J. I.; ROSA, G. J. de M.; MAGNABOSCO, C. de U.; SAINZ, R. D.; LOBO, R. B.; ARAÚJO, F. R. da C.; ALBUQUERQUE, L. G. de. Estimativas de parâmetros genéticos da idade ao primeiro parto e suas correlações com características de carcaça medidas por ultrassom em duas diferentes idades e outras características de importância econômica em rebanhos da raça nelore. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 46., 2009, Maringá. Inovação científica e tecnológica em zootecnia: anais dos resumos. Maringá: SBZ: UEM, 2009. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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| 179. | | YOKOO, M. J.; ALBUQUERQUE, L. G.; MAGNABOSCO, C. U.; RODRIGUES, J. F. H.; LOBO, R. B.; BEZERRA, L. A. F.; ROSA, G. J. M. Estimates of genetic parameters for repoductive traits in Nelore cattle females. In: AMERICAN DAIRY SCIENCE ASSOCIATION; AMERICAN SOCIETY OF ANIMAL SCIENCE, 2008, Indianapolis. Abstracts. Indianapolis: ADSA: ASAS, 2008. p. 207.| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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| 180. | | MARCONDES, C. R.; MARQUES, J. R. F.; ARAÚJO, C. V. de; LÔBO, R. B.; VOZZI, P. A.; MOTA, G. C.; PAZ, C. C. da. Estruturação de dados para avaliação genética de bubalinos em rebanhos-núcleo do Pará: resultados preliminares. Belém, PA: Embrapa Amazônia Oriental, 2011. 25 p. (Embrapa Amazônia Oriental. Documentos, 370). Versão eletrônica disponível em papel.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| Registros recuperados : 267 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Cerrados. |
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Data corrente: |
05/05/2021 |
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Data da última atualização: |
14/05/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
LOPES, F. B.; MAGNABOSCO, C. de U.; PASSAFARO, T. L.; BRUNES, L. C.; COSTA, M. F. O. e; EIFERT, E. da C.; NARCISO, M. G.; ROSA, G. J. M.; LOBO, R. B.; BALDI, F. |
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Afiliação: |
CLAUDIO DE ULHOA MAGNABOSCO, CPAC; MARCOS FERNANDO OLIVEIRA E COSTA, CNPAF; EDUARDO DA COSTA EIFERT, CPAC; MARCELO GONCALVES NARCISO, CNPAF. |
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Título: |
Improving genomic prediction accuracy for meat tenderness in Nellore cattle using artificial neural networks. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Journal of Animal Breeding and Genetics, v. 137, n. 5, 2020. |
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Páginas: |
p. 438-448 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
The goal of this study was to compare the predictive performance of artificial neural networks (ANNs) with Bayesian ridge regression, Bayesian Lasso, Bayes A, Bayes B and Bayes Cπ in estimating genomic breeding values for meat tenderness in Nellore cattle. The animals were genotyped with the Illumina Bovine HD Bead Chip (HD, 777K from 90 samples) and the GeneSeek Genomic Profiler (GGP Indicus HD, 77K from 485 samples). The quality control for the genotypes was applied on each Chip and comprised removal of SNPs located on non‐autosomal chromosomes, with minor allele frequency <5%, deviation from HWE (p < 10?6), and with linkage disequilibrium >0.8. The FImpute program was used for genotype imputation. Pedigree‐based analyses indicated that meat tenderness is moderately heritable (0.35), indicating that it can be improved by direct selection. Prediction accuracies were very similar across the Bayesian regression models, ranging from 0.20 (Bayes A) to 0.22 (Bayes B) and 0.14 (Bayes Cπ) to 0.19 (Bayes A) for the additive and dominance effects, respectively. ANN achieved the highest accuracy (0.33) of genomic prediction of genetic merit. Even though deep neural networks are recognized to deliver more accurate predictions, in our study ANN with one single hidden layer, 105 neurons and rectified linear unit (ReLU) activation function was sufficient to increase the prediction of genetic merit for meat tenderness. These results indicate that an ANN with relatively simple architecture can provide superior genomic predictions for meat tenderness in Nellore cattle MenosThe goal of this study was to compare the predictive performance of artificial neural networks (ANNs) with Bayesian ridge regression, Bayesian Lasso, Bayes A, Bayes B and Bayes Cπ in estimating genomic breeding values for meat tenderness in Nellore cattle. The animals were genotyped with the Illumina Bovine HD Bead Chip (HD, 777K from 90 samples) and the GeneSeek Genomic Profiler (GGP Indicus HD, 77K from 485 samples). The quality control for the genotypes was applied on each Chip and comprised removal of SNPs located on non‐autosomal chromosomes, with minor allele frequency <5%, deviation from HWE (p < 10?6), and with linkage disequilibrium >0.8. The FImpute program was used for genotype imputation. Pedigree‐based analyses indicated that meat tenderness is moderately heritable (0.35), indicating that it can be improved by direct selection. Prediction accuracies were very similar across the Bayesian regression models, ranging from 0.20 (Bayes A) to 0.22 (Bayes B) and 0.14 (Bayes Cπ) to 0.19 (Bayes A) for the additive and dominance effects, respectively. ANN achieved the highest accuracy (0.33) of genomic prediction of genetic merit. Even though deep neural networks are recognized to deliver more accurate predictions, in our study ANN with one single hidden layer, 105 neurons and rectified linear unit (ReLU) activation function was sufficient to increase the prediction of genetic merit for meat tenderness. These results indicate that an ANN with relative... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Bayesian regression models; Carne macia; Deep learning; Genomic selection; Maciez da carne. |
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Thesagro: |
Carne; Gado de Corte; Genética Animal; Seleção Genética. |
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Thesaurus NAL: |
Animal breeding; Zebu. |
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Categoria do assunto: |
--
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/223045/1/Magnabosco-Improving-genomic-prediction-accuracy-for-meat-tenderness-in.pdf
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Marc: |
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520 $aThe goal of this study was to compare the predictive performance of artificial neural networks (ANNs) with Bayesian ridge regression, Bayesian Lasso, Bayes A, Bayes B and Bayes Cπ in estimating genomic breeding values for meat tenderness in Nellore cattle. The animals were genotyped with the Illumina Bovine HD Bead Chip (HD, 777K from 90 samples) and the GeneSeek Genomic Profiler (GGP Indicus HD, 77K from 485 samples). The quality control for the genotypes was applied on each Chip and comprised removal of SNPs located on non‐autosomal chromosomes, with minor allele frequency <5%, deviation from HWE (p < 10?6), and with linkage disequilibrium >0.8. The FImpute program was used for genotype imputation. Pedigree‐based analyses indicated that meat tenderness is moderately heritable (0.35), indicating that it can be improved by direct selection. Prediction accuracies were very similar across the Bayesian regression models, ranging from 0.20 (Bayes A) to 0.22 (Bayes B) and 0.14 (Bayes Cπ) to 0.19 (Bayes A) for the additive and dominance effects, respectively. ANN achieved the highest accuracy (0.33) of genomic prediction of genetic merit. Even though deep neural networks are recognized to deliver more accurate predictions, in our study ANN with one single hidden layer, 105 neurons and rectified linear unit (ReLU) activation function was sufficient to increase the prediction of genetic merit for meat tenderness. These results indicate that an ANN with relatively simple architecture can provide superior genomic predictions for meat tenderness in Nellore cattle
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Embrapa Cerrados (CPAC) |
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