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| Registros recuperados : 14 | |
| 4. |  | OLIVEIRA, L. T. de; MENEZES, G. R. de O.; SILVA, F. F. e; OLIVEIRA, H. R. de; VENTURA, H. T. Modelos de limiar em regressão aleatória para avaliação genética da probabilidade de prenhez na raça Sindi. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO ANIMAL, 12., 2017, Ribeirão Preto, SP. Fenômica e outras ômicas na produção animal: Anais... Sertãozinho: Sociedade de Melhoramento Animal/Instituto de Zootecnia, 2017.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 5. | | ZUCARELI, C.; CASTRO, M. M.; OLIVEIRA, H. R.; BRANCALIÃO, S. R.; RODRIGUES, J. D.; ONO, E. O.; BOARO, C. S. F. Fitorreguladores e germinação de sementes de maracujá doce em condições de laboratório. Scientia Agraria, Curitiba, v. 4, n. 1-2, p.9-14, 2003.| Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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| 6. | | PAIVA, J. T.; RESENDE, M. D. V. de; RESENDE, R. T.; OLIVEIRA, H. R. de; SILVA, H. T.; CAETANO, G. C.; LOPES, P. S.; SILVA, F. F. Transgenerational epigenetic variance for body weight in meat quails. Journal of Animal Breeding and Genetics, v. 135, n. 3, p. 178-185, June 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 7. | | PAIVA, J. T.; RESENDE, M. D. V. de; RESENDE, R. T.; OLIVEIRA, H. R.; SILVA, H. T.; CAETANO, G. C.; LOPES, P. S.; SILVA, F. F. Epigenética: mecanismos, herança e implicações no melhoramento animal. Archivos de Zootecnia, v. 68, n. 262, p. 304-311, 2019.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 8. | | RAMOS, I. A.; OLIVEIRA, H. R. de; COSTA, L. C. da; REIS, S. A.; ARAÚJO, E. C. da C.; RIBEIRO, L. A. de A.; LIMA, J. T. de. Efeito relaxante de Erythroxylum subrotundum (Erythroxylaceae) em aorta isolada de rato. In: JORNADA DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA SEMIÁRIDO, 7.; JORNADA DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA FACEPE/UNIVASF, 1., 2012, Petrolina. Anais... Petrolina: Embrapa Semiárido, 2012. p. 527-532. 1 CD-ROM. (Embrapa Semiárido. Documentos, 248).| Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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| 9. | | NEGRI, R.; DALTRO, D.; KLUSKA, S.; OTTO, P. I.; MACHADO, M. A.; PANETTO, J. C. do C.; MARTINS, M. F.; OLIVEIRA, H. R. de; COBUCI, J. A.; SILVA, M. V. G. B. Genomic-enhanced breeding values for heat stress tolerance in Girolando cattle in Brazil. Livestock Science, v. 278, 105360, 2023.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 10. | | BARILI, L. D.; VALE, N. M. do; SILVA, F. R. e; CARNEIRO, J. E. de S.; OLIVEIRA, H. R. de; VIANELLO, R. P.; VALDISSER, P. A. M. R.; NASCIMENTO, M. Genome prediction accuracy of common bean via Bayesian models. Ciência Rural, v. 48, n. 8, e20170497, 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 11. | | OLIVEIRA, H. R. de; SILVA, F. F. e; SILVA, M. V. G. B.; SIQUEIRA, O. H. G. B. D. de; MACHADO, M. A.; PANETTO, J. C. do C.; GLÓRIA, L. S.; BRITO, L. F. Bayesian Models combining Legendre and B-spline polynomials for genetic analysis of multiple lactations in Gyr cattle. Livestock Science, v. 201, p. 78-84, 2017.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 12. | | OLIVEIRA, L. T. de; BONAFÉ, C. M.; SIVA, F. F. e; VENTURA, H. T.; OLIVEIRA, H. R. de; MENEZES, G. R. de O.; RESENDE, M. D. V. de; VIANA, J. M. S. Bayesian random regression threshold models for genetic evaluation of pregnancy probability in Red Sindhi heifers. Livestock Science, v. 202, p. 166-170, August, 2017. Short communication| Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Gado de Corte. |
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| 13. | | OLIVEIRA, H. R.; SILVA, F. F.; SIQUEIRA, O. H. G. B. D.; SOUZA, N. O.; JUNQUEIRA, V. S.; RESENDE, M. D. V. de; BORQUIS, R. R. A.; RODRIGUES, M. T. Combining different functions to describe milk, fat, and protein yield in goats using Bayesian multiple-trait random regression models. Journal of Animal Science, v. 94 n. 5, p. 1865-1874, May 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 14. | | PAIVA, J. T.; RESENDE, M. D. V. de; RESENDE, R. T.; OLIVEIRA, H. R.; SILVA, H. T.; CAETANO, G. C.; CALDERANO, A. A.; LOPES, P. S.; VIANA, J. M. S.; SILVA, F. F. A note on transgenerational epigenetics affecting egg quality traits in meat-type quail. British Poultry Science, v. 59, n. 6, p. 624-628, 2018. Short Communication.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| Registros recuperados : 14 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
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Data corrente: |
17/09/2018 |
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Data da última atualização: |
17/09/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
BARILI, L. D.; VALE, N. M. do; SILVA, F. R. e; CARNEIRO, J. E. de S.; OLIVEIRA, H. R. de; VIANELLO, R. P.; VALDISSER, P. A. M. R.; NASCIMENTO, M. |
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Afiliação: |
LEIRI DAIANE BARILI, UFV; NAINE MARTINS DO VALE, COODETEC; FABYANO FONSECA E SILVA, UFV; JOSÉ EUSTAQUIO DE SOUZA CARNEIRO, UFV; HINAYAH ROJAS DE OLIVEIRA, UFV; ROSANA PEREIRA VIANELLO, CNPAF; PAULA ARIELLE M RIBEIRO VALDISSER, CNPAF; MOYSES NASCIMENTO, UFV. |
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Título: |
Genome prediction accuracy of common bean via Bayesian models. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
Ciência Rural, v. 48, n. 8, e20170497, 2018. |
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ISSN: |
1678-4596 |
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DOI: |
10.1590/0103-8478cr20170497 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
We aimed to apply genomic information based on SNP (single nucleotide polymorphism) markers for the genetic evaluation of the traits ?stay-green? (SG), plant architecture (PA), grain aspect (GA) and grain yield (GY) in common bean through Bayesian models. These models were compared in terms of prediction accuracy and ability for heritability estimation for each one of the mentioned traits. A total of 80 cultivars were genotyped for 377 SNP markers, whose effects were estimated by five different Bayesian models: Bayes A (BA), B (BB), C (BC), LASSO (BL) e Ridge regression (BRR). Although, prediction accuracies calculated by means of cross-validation have been similar within each trait, the BB model stood out for the trait SG, whereas the BRR was indicated for the remaining traits. The heritability estimates for the traits SG, PA, GA and GY were 0.61, 0.28, 0.32 and 0.29, respectively. In summary, the Bayesian methods applied here were effective and ease to be implemented. The used SNP markers can help in the early selection of promising genotypes, since incorporating genomic information increase the prediction accuracy of the estimated genetic merit. |
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Palavras-Chave: |
Cross-validation; Validação cruzada. |
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Thesagro: |
Feijão; Marcador Molecular; Phaseolus Vulgaris. |
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Thesaurus NAL: |
Beans; Genetic markers; Marker-assisted selection. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/183081/1/CNPAF-2018-CienRural.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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