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| Registros recuperados : 125 | |
| 101. |  | RAMOS, P. B. B.; MENEZES, G. R. de O.; SILVA, D. A. DA; LOURENCO, D.; SANTIAGO, G. G.; TORRES JUNIOR, R. A. de A.; SILVA, F. F. E; LOPES, P. S.; VERONEZA, R. Genomic analysis of feed efficiency traits in beef cattle using random regression models. Journal Animal Breeding and Genetics, 2023. Online ahead of print.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 102. | | RAMOS, P. V. B.; SILVA, F. F. e; SILVA, L. O. C. da; SANTIAGO, G. G.; MENEZES, G. R. de O.; VIANA, J. M. S.; TORRES JUNIOR, R. A. de A.; GONDO, A.; LUIZ F. BRITO. Genomic evaluation for novel stayability traits in Nellore cattle. Reproduction in Domestic Animals, v. 55, n. 3, p. 266-273, March 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 103. | | SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; ROCHA, G. S.; DUARTE, D. A. S.; LOPES, P. S.; BRUSTOLIN, O. J. B.; THUS, S.; VIANA, J. M. S.; GUIMARÃES, S. E. F. Genomic growth curves of an outbred pig population. Genetics and Molecular Biology, v. 36, n. 4, p. 520-527, 2013.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 104. | | ALMEIDA FILHO, J. E. de A.; GUIMARÃES, J. F. R.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; MUÑOZ, P.; KIRST, M.; RESENDE JÚNIOR, M. F. R. de. Genomic prediction of additive and non-additive effects using genetic markers and pedigrees. G3: Genes, Genomes, Genetics, v. 9, p. 2739-2748, Aug. 2019.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 105. | | 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. |
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| 106. | | 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. |
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| 107. | | CARRARA, E. R.; PEIXOTO, M. G. C. D.; VERONEZE, R.; SILVA, F. F. e; RAMOS, P. V. B.; BRUNELI, F. A. T.; ZADRA, L. E. F.; VENTURA, H. T.; JOSAHKIAN, L. A.; LOPES, P. S. Genetic study of quantitative traits supports the use of Guzerá as dual-purpose cattle. Animal Bioscience, v. 35, n. 7, p. 955-963, 2022.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 108. | | 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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| 109. | | EVANGELISTA, J. S. P. C.; PEIXOTO, M. A.; COELHO, I. F.; ALVES, R. S.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. L. da; BHERING, L. L. Environmental stratification and genotype recommendation toward the soybean ideotype: a Bayesian approach. Crop Breeding and Applied Biotechnology, v. 21, n. 1, e359721111, 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 110. | | RESENDE, R. T.; SOARES, A. A. V.; FORRESTER, D. I.; MARCATTI, G. E.; SANTOS, A. R. dos; TAKAHASHI, E. K.; SILVA, F. F. e; GRATTAPAGLIA, D.; RESENDE, M. D. V. de; LEITE, H. G. Environmental uniformity, site quality and tree competition interact to determine stand productivity of clonal Eucalyptus. Forest Ecology and Management, v. 410, p. 76-83, Feb. 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 111. | | FARIA, G. M. P. de; PEREIRA, C. S.; GRANATO, I. S. C.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; FERREIRA, K. C. Z.; ROSSE, L. N.; SASALONI, C. P.; PETROLI, C. D.; GRATTAPAGLIA, D. Controle de qualidade de dados genotípicos para estudos genômicos em clones de eucalipto. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 7., 2013, Uberlândia. Variedade melhorada: a força da nossa agricultura: anais. Viçosa, MG: SBMP, 2013. p. 1068-1071| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 112. | | FARIA, G. M. P. de; PEREIRA, C. S.; GRANATO, I. S. C.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; FERREIRA, K. C. Z.; ROSSE, L. N.; SASALONI, C. P.; PETROLI, C. D.; GRATTAPAGLIA, D. Controle de qualidade de dados genotípicos para estudos genômicos em clones de eucalipto. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 7., 2013, Uberlândia. Variedade melhorada: a força da nossa agricultura: anais. Viçosa, MG: SBMP, 2013. p. 84-87.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 113. | | 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. |
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| 114. | | 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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| 115. | | 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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| 116. | | 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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| 117. | | 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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| 118. | | ALVES, R. S.; RESENDE, M. D. V. de; ROCHA, J. R. do A. S. de C.; PEIXOTO, M. A.; TEODORO, P. E.; SILVA, F. F. e; BHERING, L. L.; SANTOS, G. A. dos. Quantifying individual variation in reaction norms using random regression models fitted through Legendre polynomials: application in eucalyptus breeding. Bragantia, v. 79, n. 4, 2020. p. 360-376.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 119. | | 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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| 120. | | GRANATO, I. S. C.; MARINHO, C. D.; ALMEIDA FILHO, J. E. de; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; FERREIRA, K. C. Z.; ROSSE, L. N.; SANSALONI, C. P.; PETROLI, C. D.; GRATTAPAGLIA, D. Seleção de marcadores para os métodos RR-BLUP e BLASSO na seleção genômica ampla. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 7., 2013, Uberlândia. Variedade melhorada: a força da nossa agricultura: anais. Viçosa, MG: SBMP, 2013. p. 285-288.| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| Registros recuperados : 125 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
21/06/2016 |
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Data da última atualização: |
21/06/2016 |
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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: |
TEIXEIRA, F. R. F.; NASCIMENTO, M.; NASCIMENTO, A. C. C.; SILVA, F. F. e; CRUZ, C. D.; AZEVEDO, C. F.; PAIXÃO, D. M.; BARROSO, L. M. A.; VERARDO, L. L.; RESENDE, M. D. V. de; GUIMARÃES, S. E. F.; LOPES, P. S. |
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Afiliação: |
F. R. F. Teixeira, UFV; M. Nascimento, UFV; A. C. C. Nascimento, UFV; F. F. e Silva, UFV; C. D. Cruz, UFV; C. F. Azevedo, UFV; D. M. Paixão, UFV; L. M. A. Barroso, UFV; L. L. Verardo, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; S. E. F. Guimarães, UFV; P. S. Lopes, UFV. |
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Título: |
Factor analysis applied to genome prediction for high-dimensional phenotypes in pigs. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
Genetics and Molecular Research, v. 15, n. 2, 2016. 10 p. |
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DOI: |
http://dx.doi.org/10.4238/gmr.15028231 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
The aim of the present study was to propose and evaluate the use of factor analysis (FA) in obtaining latent variables (factors) that represent a set of pig traits simultaneously, for use in genome-wide selection (GWS) studies. We used crosses between outbred F2 populations of Brazilian Piau X commercial pigs. Data were obtained on 345 F2 pigs, genotyped for 237 SNPs, with 41 traits. FA allowed us to obtain four biologically interpretable factors: ?weight?, ?fat?, ?loin?, and ?performance?. These factors were used as dependent variables in multiple regression models of genomic selection (Bayes A, Bayes B, RR-BLUP, and Bayesian LASSO). The use of FA is presented as an interesting alternative to select individuals for multiple variables simultaneously in GWS studies; accuracy measurements of the factors were similar to those obtained when the original traits were considered individually. The similarities between the top 10% of individuals selected by the factor, and those selected by the individual traits, were also satisfactory. Moreover, the estimated markers effects for the traits were similar to those found for the relevant factor. |
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Palavras-Chave: |
Análise multivariada; Genome enabled prediction; SNP effects. |
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Thesagro: |
Estatística; Melhoramento genético animal; Seleção genética. |
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Thesaurus NAL: |
Animal breeding; Multivariate analysis. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/144605/1/2016-M.Deon-GMR-FactorAnalysis.pdf
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Marc: |
LEADER 02251naa a2200361 a 4500
001 2047516
005 2016-06-21
008 2016 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttp://dx.doi.org/10.4238/gmr.15028231$2DOI
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650 $aAnimal breeding
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653 $aAnálise multivariada
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700 1 $aNASCIMENTO, M.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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