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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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 | 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: |
30/08/2018 |
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Data da última atualização: |
11/02/2019 |
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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: |
DUARTE, D. A. S.; FORTES, M. R. S.; DUARTE, M. de S.; GUIMARÃES, S. E. F.; VERARDO, L. L.; VERONEZE, R.; RIBEIRO, A. M. F.; LOPES, P. S.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e. |
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Afiliação: |
Darlene Ana S. Duarte, UFV; Marina Rufino S. Fortes, University of Queensland; Marcio de Souza Duarte, UFV; Simone E. F. Guimarães, UFV; Lucas L. Verardo, UFV; Renata Veroneze, UFV; Andre Mauric F. Ribeiro, UFV; Paulo Sávio Lopes, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; Fabyano Fonseca e Silva, UFV. |
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Título: |
Genome-wide association studies, meta-analyses and derived gene network for meat quality and carcass traits in pigs. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
Animal Production Science, v. 58, n. 6, p. 1100-1008, May 2018. |
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DOI: |
dx.doi.org/10.1071/AN16018 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
A large number of quantitative trait loci (QTL) for meat quality and carcass traits has been reported in pigs over the past 20 years. However, few QTL have been validated and the biological meaning of the genes associated to these QTL has been underexploited. In this context, a meta-analysis was performed to compare the significant markers with meta-QTL previously reported in literature. Genome association studies were performed for 12 traits, from which 144 SNPs were found out to be significant (P < 0.05). They were validated in the meta-analysis and used to build the Association Weight Matrix, a matrix framework employed to investigate co-association of pairwise SNP across phenotypes enabling to derive a gene network. A total of 45 genes were selected from the Association Weight Matrix analysis, from which 25 significant transcription factors were identified and used to construct the networks associated to meat quality and carcass traits. These networks allowed the identification of key transcription factors, such as SOX5 and NKX2–5, gene–gene interactions (e.g. ATP5A1, JPH1, DPT and NEDD4) and pathways related to the regulation of adipose tissue metabolism and skeletal muscle development. Validated SNPs and knowledge of key genes driving these important industry traits might assist future strategies in pig breeding. |
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Palavras-Chave: |
Biological pathways; Post-GWAS; SNP-derived gene networks. |
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Thesagro: |
Melhoramento Genético Animal; Suíno. |
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Thesaurus NAL: |
Animal breeding; Pork. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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Marc: |
LEADER 02343naa a2200325 a 4500
001 2094834
005 2019-02-11
008 2018 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $adx.doi.org/10.1071/AN16018$2DOI
100 1 $aDUARTE, D. A. S.
245 $aGenome-wide association studies, meta-analyses and derived gene network for meat quality and carcass traits in pigs.$h[electronic resource]
260 $c2018
520 $aA large number of quantitative trait loci (QTL) for meat quality and carcass traits has been reported in pigs over the past 20 years. However, few QTL have been validated and the biological meaning of the genes associated to these QTL has been underexploited. In this context, a meta-analysis was performed to compare the significant markers with meta-QTL previously reported in literature. Genome association studies were performed for 12 traits, from which 144 SNPs were found out to be significant (P < 0.05). They were validated in the meta-analysis and used to build the Association Weight Matrix, a matrix framework employed to investigate co-association of pairwise SNP across phenotypes enabling to derive a gene network. A total of 45 genes were selected from the Association Weight Matrix analysis, from which 25 significant transcription factors were identified and used to construct the networks associated to meat quality and carcass traits. These networks allowed the identification of key transcription factors, such as SOX5 and NKX2–5, gene–gene interactions (e.g. ATP5A1, JPH1, DPT and NEDD4) and pathways related to the regulation of adipose tissue metabolism and skeletal muscle development. Validated SNPs and knowledge of key genes driving these important industry traits might assist future strategies in pig breeding.
650 $aAnimal breeding
650 $aPork
650 $aMelhoramento Genético Animal
650 $aSuíno
653 $aBiological pathways
653 $aPost-GWAS
653 $aSNP-derived gene networks
700 1 $aFORTES, M. R. S.
700 1 $aDUARTE, M. de S.
700 1 $aGUIMARÃES, S. E. F.
700 1 $aVERARDO, L. L.
700 1 $aVERONEZE, R.
700 1 $aRIBEIRO, A. M. F.
700 1 $aLOPES, P. S.
700 1 $aRESENDE, M. D. V. de
700 1 $aSILVA, F. F. e
773 $tAnimal Production Science$gv. 58, n. 6, p. 1100-1008, May 2018.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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