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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Meio-Norte; Embrapa Unidades Centrais. |
Data corrente: |
09/09/2010 |
Data da última atualização: |
10/10/2018 |
Autoria: |
EMBRAPA GADO DE LEITE. |
Título: |
Investigación, innovación, asistencia tecnológica, buenas prácticas agropecuarias y desarrollo sustentable para el agro negocio de la leche. |
Ano de publicação: |
2009 |
Fonte/Imprenta: |
Juiz de Fora, 2009. |
Páginas: |
Não paginado. |
Descrição Física: |
il. Color. |
Idioma: |
Espanhol |
Palavras-Chave: |
Embrapa Gado de Leite; Missão. |
Thesagro: |
Instituição de Pesquisa. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 00504nam a2200145 a 4500 001 2097178 005 2018-10-10 008 2009 bl uuuu u0uu1 u #d 100 1 $aEMBRAPA GADO DE LEITE. 245 $aInvestigación, innovación, asistencia tecnológica, buenas prácticas agropecuarias y desarrollo sustentable para el agro negocio de la leche. 260 $aJuiz de Fora$c2009 300 $aNão paginado.$cil. Color. 650 $aInstituição de Pesquisa 653 $aEmbrapa Gado de Leite 653 $aMissão
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
Data corrente: |
02/12/2015 |
Data da última atualização: |
03/01/2018 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 1 |
Autoria: |
AZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F.; RESENDE, M. D. V. de; LOPES, P. S.; GUIMARÃES, S. E. F.; GLÓRIA, L. S. |
Afiliação: |
C. F. AZEVEDO, Universidade Federal de Viçosa; M. NASCIMENTO, Universidade Federal de Viçosa; F. F. SILVA, Universidade Federal de Viçosa; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; P. S. LOPES, Universidade Federal de Viçosa; S. E. F. GUIMARÃES, Universidade Federal de Viçosa; L. S. GLÓRIA, Universidade Federal de Viçosa. |
Título: |
Comparison of dimensionality reduction methods to predict genomic breeding values for carcass traits in pigs. |
Ano de publicação: |
2015 |
Fonte/Imprenta: |
Genetics and Molecular Research, Ribeirão Preto, v. 14, n. 4, p. 12217-12227, 2015. |
DOI: |
http://dx.doi.org/10.4238/2015.October.9.10 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
A significant contribution of molecular genetics is the direct use of DNA information to identify genetically superior individuals. With this approach, genome-wide selection (GWS) can be used for this purpose. GWS consists of analyzing a large number of single nucleotide polymorphism markers widely distributed in the genome; however, because the number of markers is much larger than the number of genotyped individuals, and such markers are highly correlated, special statistical methods are widely required. Among these methods, independent component regression, principal component regression, partial least squares, and partial principal components stand out. Thus, the aim of this study was to propose an application of the methods of dimensionality reduction to GWS of carcass traits in an F2 (Piau x commercial line) pig population. The results show similarities between the principal and the independent component methods and provided the most accurate genomic breeding estimates for most carcass traits in pigs. |
Palavras-Chave: |
Componente de regressão independente; Componente principal de regressão; Componente principal parcial; Independent component regression; Partial least squares; Partial principal component; Principal component regression; Quadrados mínimos parciais. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/134673/1/2015-M.Deon-GMR-Comparison.pdf
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Marc: |
LEADER 02094naa a2200301 a 4500 001 2030362 005 2018-01-03 008 2015 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttp://dx.doi.org/10.4238/2015.October.9.10$2DOI 100 1 $aAZEVEDO, C. F. 245 $aComparison of dimensionality reduction methods to predict genomic breeding values for carcass traits in pigs.$h[electronic resource] 260 $c2015 520 $aA significant contribution of molecular genetics is the direct use of DNA information to identify genetically superior individuals. With this approach, genome-wide selection (GWS) can be used for this purpose. GWS consists of analyzing a large number of single nucleotide polymorphism markers widely distributed in the genome; however, because the number of markers is much larger than the number of genotyped individuals, and such markers are highly correlated, special statistical methods are widely required. Among these methods, independent component regression, principal component regression, partial least squares, and partial principal components stand out. Thus, the aim of this study was to propose an application of the methods of dimensionality reduction to GWS of carcass traits in an F2 (Piau x commercial line) pig population. The results show similarities between the principal and the independent component methods and provided the most accurate genomic breeding estimates for most carcass traits in pigs. 653 $aComponente de regressão independente 653 $aComponente principal de regressão 653 $aComponente principal parcial 653 $aIndependent component regression 653 $aPartial least squares 653 $aPartial principal component 653 $aPrincipal component regression 653 $aQuadrados mínimos parciais 700 1 $aNASCIMENTO, M. 700 1 $aSILVA, F. F. 700 1 $aRESENDE, M. D. V. de 700 1 $aLOPES, P. S. 700 1 $aGUIMARÃES, S. E. F. 700 1 $aGLÓRIA, L. S. 773 $tGenetics and Molecular Research, Ribeirão Preto$gv. 14, n. 4, p. 12217-12227, 2015.
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Registro original: |
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