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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
24/10/2013 |
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Data da última atualização: |
24/10/2013 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
SILVA, F. F. e; VIANA, J. M. S.; FARIA, V. R.; RESENDE, M. D. V. de. |
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Afiliação: |
Fabyano Fonseca e Silva, UFV; José Marcelo Soriano Viana, UFV; Vinícius Ribeiro Faria, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF. |
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Título: |
Bayesian inference of mixed models in quantitative genetics of crop species. |
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Ano de publicação: |
2013 |
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Fonte/Imprenta: |
Theoretical and Applied Genetics, v. 126, p. 1749-1761, 2013. |
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DOI: |
10.1007/s00122-013-2089-6 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
The objectives of this study were to implement a Bayesian framework for mixed models analysis in crop species breeding and to exploit alternatives for informative prior elicitation. Bayesian inference for genetic evaluation in annual crop breeding was illustrated with the first two half-sib selection cycles in a popcorn population. The Bayesian framework was based on the Just Another Gibbs Sampler software and the R2jags package. For the first cycle, a non-informative prior for the inverse of the variance components and an informative prior based on meta-analysis were used. For the second cycle, a noninformative prior and an informative prior defined as the posterior from the non-informative and informative analyses of the first cycle were used. Regarding the first cycle, the use of an informative prior from the meta-analysis provided clearly distinct results relative to the analysis with a non-informative prior only for the grain yield. Regarding the second cycle, the results for the expansion volume and grain yield showed differences among the three analyses. The differences between the non-informative and informative prior analyses were restricted to variance components and heritability. The correlations between the predicted breeding values from these analyses were almost perfect. |
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Palavras-Chave: |
Bayesian inference; BLUP; Genética quantitativa; Inferência Bayesiana; Mixed models; Modelo mixto; REML. |
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Thesaurus Nal: |
quantitative genetics. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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| Registros recuperados : 513 | |
| 101. |  | RESENDE, M. D. V. de; HIGA, A. R.; AUER, C. G.; HELLER, J. B. Análise binomial da resistência genética a gomose em acácia negra (Acacia mearnsii De Wild). Revista Brasileira de Genetica, v. 16, n. 3, p. 369, set. 1993. Suplemento. Edição do Programa e Resumos do Congresso Nacional de Genética, 39., 1993, Caxambu.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 106. | | 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.| Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 107. | | 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.| Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 108. | | RESENDE, M. D. V. de; HIGA, A. R.; HELLER, J. B. Análise quantitativa da resistência genética ao serrador (Oncideres impluviata) em acácia negra (Acacia mearnsii De Wild). Revista Brasileira de Genética. Suplemento, v. 16, n. 3, p. 369, set. 1993. Congresso Nacional de Genetica, 39., 1993, Caxambu.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
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