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| Registros recuperados : 603 | |
| 143. |  | LEONI, G.; BUZANSKAS, M. E.; MARCONDES, C. R.; REGITANO, L. C. de A.; MUNARI, D. P.; BERNARDES, P. A. Imputação utilizando painéis personalizados em bovinos da raça Canchim. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO ANIMAL, 15., 2023, Jataí. O reinado dos fenótipos: novos desafios. Anais.... Jataí: SBMA, 2023. p. 120-122.| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 145. | | TAMBASCO, M. D.; SERRÃO-SEMENSSATO, A. P. F.; COUTINHO, L. L.; SHIBATA, A.; REGITANO, L. C. de A. Polimorfismo ALUI na região promotora do gene da k-caseína. In: SIMPÓSIO NACIONAL DE MELHORAMENTO ANIMAL, 3., 2000, Belo Horizonte, MG. Anais... Belo Horizonte: FEPMVZ, 2000. p.350-352.| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 148. | | ROSA, A. J. M.; REGITANO, L. C. de A.; MERZEL, M.; PACKER, I. U.; RAZOOK, A. G.; COUTINHO, L. L. Polymorphism of growth hormone, microsatellite IGF-I and association with feedlot performance in Nelore cattle. Revista Brasileira de Genética, Ribeirao Preto, v.19, n.3 supl, p.297, 1996. Resumo.| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 149. | | ROMERO, A. R. S.; SIQUEIRA, F.; SANTIAGO, G. G.; REGITANO, L. C. de A.; GRISOLIA, A. B. Prospecção de genes associados com características de interesse econômico em bovinos Canchim. In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA GADO DE CORTE, 12., 2016, Campo Grande, MS. Anais... Brasília, DF: Embrapa Gado de Corte, 2016. 112 p. (Embrapa Gado de Corte. Documentos, 227). Comissão organizadora: Marta Pereira da Silva - Coordenadora; Mateus Figueiredo Santos - Vice-Coordenador; Rodrigo Carvalho Alva - Secretário Executivo e Editoração.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 150. | | BRESSANI, F. A.; TIZIOTO, P. C.; VIEIRA, L.; ZAROS, L. G.; MEIRELLES, S. L.; REGITANO, L. C. de A. Prospecção de SNPs no gene TNFa e sua possível associação à verminose gastrintestinal em caprinos. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO ANIMAL, 9., 2012, João Pessoa. Anais... João Pessoa: SBMA, 2012. 3 p.| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 152. | | NAKATA, L. C.; ZAROS, L. G.; COUTINHO, L. L.; OLIVEIRA, M. C. de S.; REGITANO, L. C. de A. Quantificação da expressão de IL-2, IL-12, MCP-1 em bovinos submetidos a infestação artificial por carrapatos Boophilus microplus (Acari: Ixodidae). In: CONGRESSO BRASILEIRO DE GENÉTICA , 51., 2005, Águas de Lindóia. Lindóia: SBG, 2005. p. 104| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 155. | | SIQUEIRA, F.; CARDOSO, F. F.; GULIAS-GOMES, C. C.; REGITANO, L. C. de A.; MACHADO, M. A. Resistência genética de bovinos ao carrapato Rhipicephalus (boophilus) microplus. In: ANDREOTTI, R.; KOLLER, W. W. (Ed.). Carrapatos no Brasil: biologia, controle e doenças transmitidas. Brasília, DF: Embrapa, 2013. p. 85-104.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte; Embrapa Gado de Leite. |
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| 157. | | ROSA, K. de O. da; TIZIOTO, P. C.; COUTINHO, L. L.; MOURÃO, G. B.; REGITANO, L. C. de A. Seleção de genes candidatos a referência para estudos de expressão gênica por meio de análises de RNA-Seq e qPCR. In: JORNADA CIENTÍFICA - EMBRAPA SÃO CARLOS, 6., 2014, São Carlos, SP. Anais... São Carlos: Embrapa Instrumentação: Embrapa Pecuária Sudeste, 2014. p. 27. (Embrapa Instrumentação. Documentos, 57) Editores técnicos: João de Mendonça Naime, Caue Ribeiro, Maria Alice Martins, Elaine Cristina Paris, Paulino Ribeiro Villas Boas, Ladislau Marcelino Rabello.| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 158. | | CERVINI, M.; MACHADO, M. A.; VERNEQUE, R. S.; TEODORO, R. L.; CAMPOS, A. L.; REGITANO, L. C. de A. Varredura dos cromossomos 24 e 29 em uma população f2 de bovinos (Gir x Holandês) no mapeamento de QTL para resistência a parasitas e características de crescimento. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE GENÉTICA, 54., 2008, Salvador. Resumos... Salvador: SBG, 2008 p.232| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 159. | | OLIVEIRA, K. S. de; LIMA, A. O. de; AFONSO, J.; MELO, A. L. de; REGITANO, L. C. de A. Variantes da região promotora do gene KCNJ11 em bovinos da raça Nelore. In: JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA SÃO CARLOS, 10., 2018, São Carlos, SP. Anais... São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação; Embrapa Pecuária Sudeste, 2018. p. 26. (Embrapa Instrumentação. Documentos, 68). Editores técnicos: Daniel Souza Corrêa, Elaine Cristina Paris, Maria Alice Martins, Paulino Ribeiro Villas Boas, Wilson Tadeu Lopes da Silva.| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| Registros recuperados : 603 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sudeste; Embrapa Pesca e Aquicultura. |
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Data corrente: |
09/07/2019 |
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Data da última atualização: |
08/01/2020 |
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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: |
FERREIRA FILHO, D.; BUENO FILHO, J. S. de S.; REGITANO, L. C. de A.; ALENCAR, M. M. de; ALVES, R. R.; BAENA, M. M.; MEIRELLES, S. L. C. |
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Afiliação: |
Diógenes Ferreira Filho, UFRRJ; Júio Sílvio de Sousa Bueno Filho, UFLA; LUCIANA CORREIA DE ALMEIDA REGITANO, CPPSE; MAURICIO MELLO DE ALENCAR, CPPSE; ROSIANA RODRIGUES ALVES, CNPASA; Marielle Moura Baena, UFLA; Sarah Laguna Conceição Meirelles, UFLA. |
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Título: |
Tournaments between markers as a strategy to enhance genomic predictions. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Plos One, v. 14, n. 7, e0219448, p. 1-17, 2019. |
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DOI: |
10.1371/journal.pone.0219448 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Analysis of a large number of markers is crucial in both genome-wide association studies (GWAS) and genome-wide selection (GWS). However there are two methodological issues that restrict statistical analysis: high dimensionality (p>>n) and multicollinearity. Although there are methodologies that can be used to fit models for data with high dimensionality (eg,the Bayesian Lasso), a big problem that can occurs in this cases is that the predictive ability of the model should perform well for the individuals used to fit the model, but should not perform well for other individuals, restricting the applicability of the model. This problem can be circumvent by applying some selection methodology to reduce the number of markers (but keeping the markers associated with the phenotypic trait) before adjusting a model to predict GBVs. We revisit a tournament-based strategy between marker samples, where each sample has good statistical properties for estimation: n>p and low collinearity. Such tournaments are elaborated using multiple linear regression to eliminate markers. This method is adapted from previous works found in the literature. We used simulated data as well as real data derived from a study with SNPs in beef cattle. Tournament strategies not only circumvent the p>>n issue, but also minimize spurious associations. For real data, when we selected a few more than 20 markers, we obtained correlations greater than 0.70 between predicted Genomic Breeding Values (GBVs) and phenotypes in validation groups of a cross-validation scheme; and when we selected a larger number of markers (more than 100), the correlations exceeded 0.90, showing the efficiency in identifying relevant SNPs (or segregations) for both GWAS and GWS. In the simulation study, we obtained similar results. MenosAnalysis of a large number of markers is crucial in both genome-wide association studies (GWAS) and genome-wide selection (GWS). However there are two methodological issues that restrict statistical analysis: high dimensionality (p>>n) and multicollinearity. Although there are methodologies that can be used to fit models for data with high dimensionality (eg,the Bayesian Lasso), a big problem that can occurs in this cases is that the predictive ability of the model should perform well for the individuals used to fit the model, but should not perform well for other individuals, restricting the applicability of the model. This problem can be circumvent by applying some selection methodology to reduce the number of markers (but keeping the markers associated with the phenotypic trait) before adjusting a model to predict GBVs. We revisit a tournament-based strategy between marker samples, where each sample has good statistical properties for estimation: n>p and low collinearity. Such tournaments are elaborated using multiple linear regression to eliminate markers. This method is adapted from previous works found in the literature. We used simulated data as well as real data derived from a study with SNPs in beef cattle. Tournament strategies not only circumvent the p>>n issue, but also minimize spurious associations. For real data, when we selected a few more than 20 markers, we obtained correlations greater than 0.70 between predicted Genomic Breeding Values (GBVs) and phenotyp... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Genome-wide; Genomic Breeding Values; GWAS; GWS; SNPs. |
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Thesagro: |
Genoma; Genótipo; Marcador Genético; Seleção Genética. |
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Thesaurus NAL: |
Genetic markers; Genomics; Genotyping. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/199471/1/Tournaments-between-markers-as-a-strategy-correcao.pdf
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Marc: |
LEADER 02769naa a2200349 a 4500
001 2110534
005 2020-01-08
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100 1 $aFERREIRA FILHO, D.
245 $aTournaments between markers as a strategy to enhance genomic predictions.$h[electronic resource]
260 $c2019
520 $aAnalysis of a large number of markers is crucial in both genome-wide association studies (GWAS) and genome-wide selection (GWS). However there are two methodological issues that restrict statistical analysis: high dimensionality (p>>n) and multicollinearity. Although there are methodologies that can be used to fit models for data with high dimensionality (eg,the Bayesian Lasso), a big problem that can occurs in this cases is that the predictive ability of the model should perform well for the individuals used to fit the model, but should not perform well for other individuals, restricting the applicability of the model. This problem can be circumvent by applying some selection methodology to reduce the number of markers (but keeping the markers associated with the phenotypic trait) before adjusting a model to predict GBVs. We revisit a tournament-based strategy between marker samples, where each sample has good statistical properties for estimation: n>p and low collinearity. Such tournaments are elaborated using multiple linear regression to eliminate markers. This method is adapted from previous works found in the literature. We used simulated data as well as real data derived from a study with SNPs in beef cattle. Tournament strategies not only circumvent the p>>n issue, but also minimize spurious associations. For real data, when we selected a few more than 20 markers, we obtained correlations greater than 0.70 between predicted Genomic Breeding Values (GBVs) and phenotypes in validation groups of a cross-validation scheme; and when we selected a larger number of markers (more than 100), the correlations exceeded 0.90, showing the efficiency in identifying relevant SNPs (or segregations) for both GWAS and GWS. In the simulation study, we obtained similar results.
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Embrapa Pecuária Sudeste (CPPSE) |
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