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| Registros recuperados : 125 | |
| 81. |  | ALMEIDA FILHO, J. E. de; TARDIN, F. D.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; GRANATO, I. S. C.; MENEZES, C. B. de. Genetic evaluation of grain sorghum hybrids in Brazilian environments using the REML/BLUP procedure. Scientia Agricola, Piracicaba, v. 71, n. 2, p. 146-150, Mar./Apr. 2014.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 82. | | EVANGELISTA, J. S. P. C.; PEIXOTO, M. A.; COELHO, I.; ALVES, R.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; LAVIOLA, B.; BHERING, L. L. Genetic evaluation and selection in jatropha curcas through frequentist and bayesian inferences. Bragantia, v. 81, 2022. 12 p.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 83. | | GONÇALVES, T. de M.; LARANJO, J. S.; COSTA, A. L. L. da; SILVA, F. F. e; FERREIRA, J. L.; REBOUÇAS, J. F.; RODRIGUEZ, M. A. P. Curvas de lactação de um rebanho de cabras da raça Saanen: uma abordagem Bayesiana da função de wood. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 42., 2005, Goiânia. A produção animal e o foco no agronegócio: anais. Goiânia: Sociedade Brasileira de Zootecnia, 2005. 4 f. CD ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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| 84. | | ARBEX, W. A.; SILVA, F. F. e; SILVA, M. V. G. B.; BORGES, C. C. H.; OLIVEIRA, F. C. de; VARONA, L.; VERNEQUE, R. da S. Decision Support in Attribute Selection with Machine Learning Approach. In: CONFERENCIA IBÉRICA DE SISTEMAS Y TECNOLOGÍAS DE INFORMACION, 9., 2014, Barcelona. Actas... Barcelona: Aisti; Salle, 2014. CISTI 2014| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 85. | | BARBOSA, E. C.; SILVA, C. H. O.; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e; MINIM, V. P. R.; DELIZA, R.; SILVA, S. M. Della L. Choice-based conjoint analysis: um enfoque bayesiano. Revista Brasileira de Biometria, Lavras, v.36, n.1, 2018. 19 p.| Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria de Alimentos. |
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| 86. | | LAGROTTA, M. R.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, M.; DUARTE, D. A. S.; AZEVEDO, C. F.; MOTA, R. R. Computação paralela aplicada à seleção genômica via inferência Bayesiana. Revista Brasileira de Biometria, Lavras, v. 35, n. 3, p. 440-448, 2017.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 87. | | RIBEIRO, L. C.; CARVALHO, P. H. A.; PÉREZ, J. R. O.; SILVA, F. F. e; MUNIZ, J. A.; OLIVEIRA JÚNIOR, G. M. de. Produção e composição do leite de ovelhas Santa Inês. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 42., 2005, Goiânia. A produção animal e o foco no agronegócio: anais. Goiânia: Sociedade Brasileira de Zootecnia, 2005. 5 f. CD ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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| 88. | | GUIMARÃES, J. F. R.; ALMEIDA FILHO, J. E.; RESENDE JÚNIOR, M. F.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; MUÑOZ, P.; KIRST, M. Predictive ability behavior across sites after discard of SNPS with unstable effects. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 8., 2015, Goiânia. O melhoramento de plantas, o futuro da agricultura e a soberania nacional: anais. Goiânia: SBMP: UFG, 2015. Resumo.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 89. | | 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. |
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| 90. | | 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. |
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| 91. | | CECON, P. R.; SILVA, F. F. e; DONATO, S. L. R.; SIQUEIRA, D. L. de; SALOMÃO, L. C. C.; SILVA, S. de O. e; CARNEIRO, A. P. S. Avaliação de métodos para estimar o tamanho de parcelas em experimentos com bananeira. In: REUNIÃO ANUAL DA REGIÃO BRASILEIRA DA SOCEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA, 52.; SIMPÓSIO DE ESTATÍSTICA APLICADA À EXPERIMENTAÇÃO AGRONÔMICA, 12., 2007, Santa Maria. Santa Maria: [s.n., 2007?] Antônio Policarpo Souza Carneiro, UFV.| Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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| 92. | | SANTOS, P. M. dos; NASCIMENTO, A. C. C.; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F.; MOTA, R. R.; GUIMARÃES, S. E. F.; LOPES, P. S. Use of regularized quantile regression to predict the genetic merit of pigs for asymmetric carcass traits. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 53, n. 9, p. 1011-1017, Sept. 2018. Título em português: Uso da regressão quantílica regularizada para predição de mérito genético em suínos quanto a características assimétricas de carcaça.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 93. | | LIMA, 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.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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| 94. | | FERNANDES, C. A. de C.; PALHAO, M. P.; FIGUEIREDO, A. C. S.; RIBEIRO, J. R.; SILVA, F. F. e; VIANA, J. H. M. Weight gain potential affects pregnancy rates in bovine embryo recipients raised under pasture conditions. Tropical Animal Health and Production, v. 48, n. 1, p. 103-107, 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 95. | | GLÓRIA, L. S.; CRUZ, C. D.; VIEIRA, R. A. M.; RESENDE, M. D. V. de; LOPES, P. S.; SIQUEIRA, O. H. G. B. D. de; SILVA, F. F. e. Accessing marker effects and heritability estimates from genome prediction by Bayesian regularized neural networks. Livestock Science, v. 191, p. 91-96, Sept. 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 96. | | PEIXOTO, M. A.; EVANGELISTA, J. S. P. C.; COELHO, I. F; ALVES, R. A.; LAVIOLA, B. G.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; BHERING, L. L. Multiple-trait model through Bayesian inference applied to Jatropha curcas breeding for bioenergy. PLOS ONE , v. 16, n. 3, e0247775, Mar. 2021. 16| Biblioteca(s): Embrapa Agroenergia; Embrapa Café. |
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| 97. | | ALMEIDA FILHO, J. E. de; AZEVEDO, C. F.; MARINHO, C. D.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; FERREIRA, K. C. Z.; ROSSE, L. N.; SANSALONI, C. P.; PETROLI, C. D.; GRATTAPAGLIA, D. Parametrizações em marcadores dominantes para seleção genômica ampla em eucalipto. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 7., 2013, Uberlândia. Variedade melhorada: a força da nossa agricultura: anais. Viçosa, MG: SBMP, 2013. p. 13-16.| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 98. | | ALMEIDA FILHO, J. E. de; AZEVEDO, C. F.; MARINHO, C. D.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; FERREIRA, K. C. Z.; ROSSE, L. N.; SANSALONI, C. P.; PETROLI, C. D.; GRATTAPAGLIA, D. Parametrizações em marcadores dominantes para seleção genômica ampla em eucalipto. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 7., 2013, Uberlândia. Variedade melhorada: a força da nossa agricultura: anais. Viçosa, MG: SBMP, 2013. p. 13-16.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 99. | | ALVES, R. S.; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e; ROCHA, J. R. A. S. C.; NUNES, A. C. P.; CARNEIRO, A. P. S.; SANTOS, G. A. dos. Optimization of Eucalyptus breeding through random regression models allowing for reaction norms in response to environmental gradients. Tree Genetics & Genomes, v. 16, n. 2, p. 1-8, 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 100. | | NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; CRUZ, C. D.; NASCIMENTO, A. C. C.; VIANA, J. M. S.; AZEVEDO, C. F.; BARROSO, L. M. A. Regularized quantile regression applied to genome-enabled prediction of quantitative traits. Genetics and Molecular Research, v. 16, n. 1, gmr16019538, 2017. 12 p.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| Registros recuperados : 125 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
09/11/2018 |
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Data da última atualização: |
25/02/2019 |
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Autoria: |
SANTOS, P. M. dos; NASCIMENTO, A. C. C.; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F.; MOTA, R. R.; GUIMARÃES, S. E. F.; LOPES, P. S. |
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Afiliação: |
Patricia Mendes dos Santos, Universidade Federal de Viçosa - UFV/Departamento de Estatística; Ana Carolina Campana Nascimento, Universidade Federal de Viçosa - UFV/Departamento de Estatística; Moysés Nascimento, Universidade Federal de Viçosa - UFV/Departamento de Estatística; Fabyano Fonseca e Silva, Universidade Federal de Viçosa - UFV/Departamento de Zootecnia; Camila Ferreira Azevedo, Universidade Federal de Viçosa - UFV/Departamento de Estatística; Rodrigo Reis Mota, Université de Liège/Gembloux Agro-Bio Tech; Simone Eliza Facioni Guimarães, Universidade Federal de Viçosa - UFV/Departamento de Zootecnia; Paulo Sávio Lopes, Universidade Federal de Viçosa - UFV/Departamento de Zootecnia. |
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Título: |
Use of regularized quantile regression to predict the genetic merit of pigs for asymmetric carcass traits. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 53, n. 9, p. 1011-1017, Sept. 2018. |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Título em português: Uso da regressão quantílica regularizada para predição de mérito genético em suínos quanto a características assimétricas de carcaça. |
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Conteúdo: |
The objective of this work was to evaluate the use of regularized quantile regression (RQR) to predict the genetic merit of pigs for asymmetric carcass traits, compared with the Bayesian lasso (Blasso) method. The genetic data of the traits carcass yield, bacon thickness, and backfat thickness from a F2 population composed of 345 individuals, generated by crossing animals from the Piau breed with those of a commercial breed, were used. RQR was evaluated considering different quantiles (? = 0.05 to 0.95). The RQR model used to estimate the genetic merit showed accuracies higher than or equal to those obtained by Blasso, for all studies traits. There was an increase of 6.7 and 20.0% in accuracy when the quantiles 0.15 and 0.45 were considered in the evaluation of carcass yield and bacon thickness, respectively. The obtained results are indicative that the regularized quantile regression presents higher accuracy than the Bayesian lasso method for the prediction of the genetic merit of pigs for asymmetric carcass variables. |
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Palavras-Chave: |
Blasso. |
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Thesagro: |
Sus Scrofa Domesticus. |
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Thesaurus NAL: |
Shrinkage; Sus scrofa. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/185713/1/Use-of-regularized-regression.pdf
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Marc: |
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520 $aThe objective of this work was to evaluate the use of regularized quantile regression (RQR) to predict the genetic merit of pigs for asymmetric carcass traits, compared with the Bayesian lasso (Blasso) method. The genetic data of the traits carcass yield, bacon thickness, and backfat thickness from a F2 population composed of 345 individuals, generated by crossing animals from the Piau breed with those of a commercial breed, were used. RQR was evaluated considering different quantiles (? = 0.05 to 0.95). The RQR model used to estimate the genetic merit showed accuracies higher than or equal to those obtained by Blasso, for all studies traits. There was an increase of 6.7 and 20.0% in accuracy when the quantiles 0.15 and 0.45 were considered in the evaluation of carcass yield and bacon thickness, respectively. The obtained results are indicative that the regularized quantile regression presents higher accuracy than the Bayesian lasso method for the prediction of the genetic merit of pigs for asymmetric carcass variables.
650 $aShrinkage
650 $aSus scrofa
650 $aSus Scrofa Domesticus
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700 1 $aNASCIMENTO, A. C. C.
700 1 $aNASCIMENTO, M.
700 1 $aSILVA, F. F. e
700 1 $aAZEVEDO, C. F.
700 1 $aMOTA, R. R.
700 1 $aGUIMARÃES, S. E. F.
700 1 $aLOPES, P. S.
773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF$gv. 53, n. 9, p. 1011-1017, Sept. 2018.
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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