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Registros recuperados : 32 | |
3. | | CARVALHO, H. W. L. de; SANTOS, D. M. dos; SANTOS, M. X. dos; SOUZA, E. M. de. Comportamento de híbridos de milho nos Tabuleiros Costeiros e Agreste Estados de Sergipe e Alagoas no ano agrícola de 2003. In: CONGRESSO NACIONAL DE MILHO E SORGO, 25.; SIMPOSIO BRASILEIRO SOBRE A LAGARTA-DO-CARTUCHO, SPODOPTERA FRUGIPERDA, 1., 2004, Cuiabá, MT. Da agricultura familiar ao agronegócio: tecnologia, competitividade e sustentabilidade: resumos. Sete Lagoas: ABMS: Embrapa Milho e Sorgo; Cuiabá: Empaer, 2004. p. 281. Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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6. | | FILIZOLA, H. F.; LAMOTTE, M.; FRITSCH, E.; BOULET, R.; ARAÚJO FILHO, J. C.; SILVA, F. B. R.; LEPRUN, J. C. Os fragipãs e duripãs das depressões dos Tabuleiros Costeiros do Nordeste brasileiro: uma proposta de evolução Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, MG v. 25, n. 4, p. 947-963, out./dez. 2001. Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente; Embrapa Solos; Embrapa Solos / UEP-Recife. |
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9. | | LARA, L. A. de C.; CAVALCANTE, D. N. C.; DÉO, T. G.; SANTOS, M. F.; CHIARI, L.; JANK, L.; VILELA, M. de M.; ZENG, Z. B.; GARCIA, A. A. F. Genotipagem por sequenciamento e dosagem alélica em Panicum maximum. In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA GADO DE CORTE, 12., 2016, Campo Grande, MS. p. 54-55. Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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13. | | SILVA, J. C. da; PINHEIRO JR, J. C.; SILVA, M. J.; SCALOPPI JR, E. J.; GONÇALVES, P. de S.; MATTOSO, L. H. C.; MARTINS, M. A. Avaliação das propriedades da borracha natural de novos clones de seringueira da série RRIM do Paraná. In: JORNADA CIENTÍFICA - EMBRAPA SÃO CARLOS, 10., 2018, São Carlos, SP. Anais... São Carlos: Embrapa Instrumentação: Embrapa Pecuária Sudeste, 2018. p. 83. Editores técnicos: Daniel Souza Corrêa, Elaine Cristina Paris, Maria Alice Martins, Paulino Ribeiro Villas Boas, Wilson Tadeu Lopes da Silva. (Embrapa Instrumentação. Documentos, 68). (Embrapa Instrumentação. Documentos, 68). Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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Registros recuperados : 32 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Acre. |
Data corrente: |
14/01/2008 |
Data da última atualização: |
28/07/2021 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
Internacional - A |
Autoria: |
ASSIS, G. M. L. de; CARNEIRO JUNIOR, J. M.; EUCLYDES, R. F.; TORRES, R. de A.; LOPES, P. S. |
Afiliação: |
GISELLE MARIANO LESSA DE ASSIS, CPAF-AC; JOSE MARQUES CARNEIRO JUNIOR, CPAF-AC; Ricardo Frederico Euclydes, Universidade Federal de Viçosa (UFV), MG; Robledo de AlmeidaTorres, Universidade Federal de Viçosa (UFV), MG; Paulo Sávio Lopes, Universidade Federal de Viçosa (UFV), MG. |
Título: |
Estimação de componentes de variância sob influência de genes de efeito principal, comparando-se metodologias Baynesiana e clássica sob diferentes cenários. |
Ano de publicação: |
2007 |
Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Zootecnia, Piracicaba, v. 36, n. 5, p. 1266-1274, 2007. |
ISSN: |
1516-3598 (impresso) / 1806-9290 (online) |
DOI: |
10.1590/S1516-35982007000600007. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Quatro diferentes tipos de população foram simulados com o objetivo de verificar a influência de genes de efeito principal e do tamanho da população na estimação de componentes de variância sob seleção. A estimação foi realizada por meio da utilização e comparação das metodologias clássica e Bayesiana (a Bayesiana com três níveis de informação a priori). As metodologias REML e Bayesiana com prior não-informativo, em geral, produziram resultados bastante semelhantes. Em populações cuja característica é governada por genes de efeito principal, as estimativas dos componentes de variância genética aditiva foram pouco acuradas, exceto quando se utilizou metodologia Bayesiana com prior informativo. A inclusão das informações de parentesco e dos registros de todos os indivíduos até a população-base mostrou-se necessária, exceto para populações grandes cuja característica é governada por elevado número de genes. |
Palavras-Chave: |
Amostragem de Gibbs; Análisis estadístico; Avaliação genética; Bayesian inference; Componentes de variância; Cruce de animales; Estimatica; Gene de efeito principal (NGEP); Genes mayores; Genetic parameters; Gibbs sampling; Heterogeneidad genética; Heterogeneidade de variância; Inferência Bayesiana; Informação a priori; Metodologia REML; Simulación por computadora; Sistema Genesys; Varianza genética. |
Thesagro: |
Análise estatística; Genoma; Melhoramento genético animal; Modelo de simulação; Parâmetro genético. |
Thesaurus NAL: |
Animal breeding; Computer simulation; Genetic heterogeneity; Genetic variance; Genome; Major genes; Statistical analysis. |
Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/115099/1/16796.pdf
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Marc: |
LEADER 02805naa a2200565 a 4500 001 1501455 005 2021-07-28 008 2007 bl uuuu u00u1 u #d 022 $a1516-3598 (impresso) / 1806-9290 (online) 024 7 $a10.1590/S1516-35982007000600007.$2DOI 100 1 $aASSIS, G. M. L. de 245 $aEstimação de componentes de variância sob influência de genes de efeito principal, comparando-se metodologias Baynesiana e clássica sob diferentes cenários.$h[electronic resource] 260 $c2007 520 $aQuatro diferentes tipos de população foram simulados com o objetivo de verificar a influência de genes de efeito principal e do tamanho da população na estimação de componentes de variância sob seleção. A estimação foi realizada por meio da utilização e comparação das metodologias clássica e Bayesiana (a Bayesiana com três níveis de informação a priori). As metodologias REML e Bayesiana com prior não-informativo, em geral, produziram resultados bastante semelhantes. Em populações cuja característica é governada por genes de efeito principal, as estimativas dos componentes de variância genética aditiva foram pouco acuradas, exceto quando se utilizou metodologia Bayesiana com prior informativo. A inclusão das informações de parentesco e dos registros de todos os indivíduos até a população-base mostrou-se necessária, exceto para populações grandes cuja característica é governada por elevado número de genes. 650 $aAnimal breeding 650 $aComputer simulation 650 $aGenetic heterogeneity 650 $aGenetic variance 650 $aGenome 650 $aMajor genes 650 $aStatistical analysis 650 $aAnálise estatística 650 $aGenoma 650 $aMelhoramento genético animal 650 $aModelo de simulação 650 $aParâmetro genético 653 $aAmostragem de Gibbs 653 $aAnálisis estadístico 653 $aAvaliação genética 653 $aBayesian inference 653 $aComponentes de variância 653 $aCruce de animales 653 $aEstimatica 653 $aGene de efeito principal (NGEP) 653 $aGenes mayores 653 $aGenetic parameters 653 $aGibbs sampling 653 $aHeterogeneidad genética 653 $aHeterogeneidade de variância 653 $aInferência Bayesiana 653 $aInformação a priori 653 $aMetodologia REML 653 $aSimulación por computadora 653 $aSistema Genesys 653 $aVarianza genética 700 1 $aCARNEIRO JUNIOR, J. M. 700 1 $aEUCLYDES, R. F. 700 1 $aTORRES, R. de A. 700 1 $aLOPES, P. S. 773 $tRevista Brasileira de Zootecnia, Piracicaba$gv. 36, n. 5, p. 1266-1274, 2007.
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Registro original: |
Embrapa Acre (CPAF-AC) |
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