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| Registros recuperados : 125 | |
| 1. |  | RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e. Análise estatística da interação genótipo x ambientes e normas de reação. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 369-394.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 3. | | RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e. Modelos lineares generalizados e dados categóricos. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 559-594.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 5. | | SILVEIRA, F. G. da; SILVA, F. F. e; CARNEIRO, P. L. S.; MALHADO, C. H. M. Classificação multivariada de modelos de crescimento para grupos genéticos de ovinos de corte. Revista Brasileira de Saúde e Produção Animal, Salvador, v. 13, n. 1, p. 62-73, jan./mar., 2012.| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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| 7. | | SILVA, F. F. e; SÁFADI, T.; MUNIZ, J. A.; AQUINO, L. H. de; MOURÃO, G. B. Comparação bayesiana de modelos de previsão de diferenças esperadas nas progênies no melhoramento genético de gado Nelore. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 43, n. 1, p. 37-45, jan. 2008| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 8. | | RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e. Softwares ASREML e R. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 769-807.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 10. | | RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e. Inferência bayesiana. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 449-503.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 13. | | SILVA, F. F. e; MUNIZ, J. A.; AQUINO, L. H. de; SÁFADI, T. Abordagem Bayesiana da curva de lactação de cabras Saanen de primeira e segunda ordem de parto. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 40, n. 1, p. 27-33, jan. 2005 Título em inglês: Bayesian approach in the lactation curve of Saanen goats from first and second calving orders.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 14. | | RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e. Análise estatística de dados longitudinais. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 312-368.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 16. | | ROSSI, R. M.; MARTINS, E. N.; LOPES, P. S.; SILVA, F. F. e. Análise bayesiana univariada e bivariada para a conversão alimentar de suínos da raça Piau. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 49, n. 10, p. 754-761, out. 2014. Título em inglês: Univariate and bivariate Bayesian analysis for feed conversion of the Piau swine breed.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 17. | | RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Análise de sobrevivência e dados censurados. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 595-626.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 18. | | RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. 882 p.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 19. | | SILVA, H. T.; COSTA, C. N.; LOPES, P. S.; VERONEZE, R.; SILVA, F. F. e. Parâmetros genéticos para Stayabilityem bovinos da raça holandesa no Brasil. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO ANIMAL, 14., 2021, Santa Catarina. Passado, presente e futuro: anais. Santa Catarina: Sociedade Brasileira de Melhoramento Animal, 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 20. | | RENHE, I. R. T.; STRINCHETA, P. C.; SILVA, F. F. e; OLIVEIRA, T. V. de. Obtenção de corante natural azul extraído de frutos de jenipapo. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 44, n. 6, p. 649-652, jun. 2009. Notas científicas.
Título em inglês: Obtention of blue colorant from jenipapo fruit.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Unidades Centrais. |
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| Registros recuperados : 125 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Florestas. Para informações adicionais entre em contato com cnpf.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
18/01/2017 |
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Data da última atualização: |
18/01/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 1 |
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Autoria: |
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. |
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Afiliação: |
Leonardo Siqueira Glória, UFV; Cosme Damião Cruz, UFV; Ricardo Augusto Mendonça Vieira, Universidade Estadual do Norte Fluminense; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; Paulo Sávio Lopes, UFV; Otávio H. G. B. Dias de Siqueira, UFV; Fabyano Fonseca e Silva, UFV. |
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Título: |
Accessing marker effects and heritability estimates from genome prediction by Bayesian regularized neural networks. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
Livestock Science, v. 191, p. 91-96, Sept. 2016. |
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DOI: |
http://dx.doi.org/10.1016/j.livsci.2016.07.015 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Recently, there is an increasing interest on semi- and non-parametric methods for genome-enabled prediction, among which the Bayesian regularized artificial neural networks (BRANN) stand. We aimed to evaluate the predictive performance of BRANN and to exploit SNP effects and heritability estimates using two different approaches (relative importance-RI, and relative contribution-RC). Additionally, we aimed also to compare BRANN with the traditional RR-BLUP and BLASSO by using simulated datasets. The simplest BRANN (net1), RR-BLUP and BLASSO methods outperformed other more parameterized BRANN (net2, net3, ? net6) in terms of predictive ability. For both simulated traits (Y1 and Y2) the net1 provided the best h2 estimates (0.33 for both, being the true h2=0.35), whereas RR-BLUP (0.18 and 0.22 for Y1 and Y2, respectively) and BLASSO (0.20 and 0.26 for Y1 and Y2, respectively) underestimated h2. The marker effects estimated from net1 (using RI and RC approaches) and RR-BLUP were similar, but the shrinkage strength was remarkable for BLASSO on both traits. For Y1, the correlation between the true fifty QTL effects and the effects estimated for the SNPs located in the same QTL positions were 0.61, 0.60, 0.60 and 0.55, for RI, RC, RR-BLUP and BLASSO; and for Y2, these correlations were 0.81, 0.81, 0.81 and 0.71, respectively. In summary, we believe that estimates of SNP effects are promising quantitative tools to bring discussions on chromosome regions contributing most effectively to the phenotype expression when using ANN for genomic predictions. MenosRecently, there is an increasing interest on semi- and non-parametric methods for genome-enabled prediction, among which the Bayesian regularized artificial neural networks (BRANN) stand. We aimed to evaluate the predictive performance of BRANN and to exploit SNP effects and heritability estimates using two different approaches (relative importance-RI, and relative contribution-RC). Additionally, we aimed also to compare BRANN with the traditional RR-BLUP and BLASSO by using simulated datasets. The simplest BRANN (net1), RR-BLUP and BLASSO methods outperformed other more parameterized BRANN (net2, net3, ? net6) in terms of predictive ability. For both simulated traits (Y1 and Y2) the net1 provided the best h2 estimates (0.33 for both, being the true h2=0.35), whereas RR-BLUP (0.18 and 0.22 for Y1 and Y2, respectively) and BLASSO (0.20 and 0.26 for Y1 and Y2, respectively) underestimated h2. The marker effects estimated from net1 (using RI and RC approaches) and RR-BLUP were similar, but the shrinkage strength was remarkable for BLASSO on both traits. For Y1, the correlation between the true fifty QTL effects and the effects estimated for the SNPs located in the same QTL positions were 0.61, 0.60, 0.60 and 0.55, for RI, RC, RR-BLUP and BLASSO; and for Y2, these correlations were 0.81, 0.81, 0.81 and 0.71, respectively. In summary, we believe that estimates of SNP effects are promising quantitative tools to bring discussions on chromosome regions contributing most effectively ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Genetic parameters; QTL; Redes neurais. |
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Thesagro: |
Parâmetro Genético. |
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Thesaurus NAL: |
Marker-assisted selection; Neural networks. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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Marc: |
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650 $aNeural networks
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653 $aGenetic parameters
653 $aQTL
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700 1 $aVIEIRA, R. A. M.
700 1 $aRESENDE, M. D. V. de
700 1 $aLOPES, P. S.
700 1 $aSIQUEIRA, O. H. G. B. D. de
700 1 $aSILVA, F. F. e
773 $tLivestock Science$gv. 191, p. 91-96, Sept. 2016.
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