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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
Data corrente: |
03/01/2018 |
Data da última atualização: |
11/01/2018 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
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. |
Afiliação: |
M. Nascimento, UFV; F. F. e Silva, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; C. D. Cruz, UFV; A. C. C. Nascimento, UFV; J. M. S. Viana, UFV; C. F. Azevedo, UFV; L. M. A. Barroso, UFV. |
Título: |
Regularized quantile regression applied to genome-enabled prediction of quantitative traits. |
Ano de publicação: |
2017 |
Fonte/Imprenta: |
Genetics and Molecular Research, v. 16, n. 1, gmr16019538, 2017. |
Páginas: |
12 p. |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Genomic selection (GS) is a variant of marker-assisted selection, in which genetic markers covering the whole genome predict individual genetic merits for breeding. GS increases the accuracy of breeding values (BV) prediction. Although a variety of statistical models have been proposed to estimate BV in GS, few methodologies have examined statistical challenges based on non-normal phenotypic distributions, e.g., skewed distributions. Traditional GS models estimate changes in the phenotype distribution mean, i.e., the function is defined for the expected value of trait-conditional on markers, E(Y|X). We proposed an approach based on regularized quantile regression (RQR) for GS to improve the estimation of marker effects and the consequent genomic estimated BV (GEBV). The RQR model is based on conditional quantiles, Qt(Y|X), enabling models that fit all portions of a trait probability distribution. This allows RQR to choose one quantile function that ?best? represents the relationship between the dependent and independent variables. Data were simulated for 1000 individuals. The genome included 1500 markers; most had a small effect and only a few markers with a sizable effect were simulated. We evaluated three scenarios according to symmetrical, positively, and negatively skewed distributions. Analyses were performed using Bayesian LASSO (BLASSO) and RQR considering three quantiles (0.25, 0.50, and 0.75). The use of RQR to estimate GEBV was efficient; the RQR method achieved better results than BLASSO, at least for one quantile model fit for all evaluated scenarios. The gains in relation to BLASSO were 86.28 and 55.70% for positively and negatively skewed distributions, respectively. MenosGenomic selection (GS) is a variant of marker-assisted selection, in which genetic markers covering the whole genome predict individual genetic merits for breeding. GS increases the accuracy of breeding values (BV) prediction. Although a variety of statistical models have been proposed to estimate BV in GS, few methodologies have examined statistical challenges based on non-normal phenotypic distributions, e.g., skewed distributions. Traditional GS models estimate changes in the phenotype distribution mean, i.e., the function is defined for the expected value of trait-conditional on markers, E(Y|X). We proposed an approach based on regularized quantile regression (RQR) for GS to improve the estimation of marker effects and the consequent genomic estimated BV (GEBV). The RQR model is based on conditional quantiles, Qt(Y|X), enabling models that fit all portions of a trait probability distribution. This allows RQR to choose one quantile function that ?best? represents the relationship between the dependent and independent variables. Data were simulated for 1000 individuals. The genome included 1500 markers; most had a small effect and only a few markers with a sizable effect were simulated. We evaluated three scenarios according to symmetrical, positively, and negatively skewed distributions. Analyses were performed using Bayesian LASSO (BLASSO) and RQR considering three quantiles (0.25, 0.50, and 0.75). The use of RQR to estimate GEBV was efficient; the RQR method achieved be... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Genomic selection; Regularized regression; Seleção genômica; SNP effects. |
Thesagro: |
Estatística. |
Thesaurus Nal: |
Marker-assisted selection; Simulation models; Statistics. |
Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/170209/1/2017-M.Deon-GMR-Regularized.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Oriental. |
Data corrente: |
30/11/1999 |
Data da última atualização: |
01/04/2024 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
SÁ, T. D. de A.; ARAUJO, A. C. de; MÖLLER, M. R. F.; HOLSCHER, D.; BASTOS, T. X. |
Afiliação: |
TATIANA DEANE DE ABREU SA, CPATU; ALESSANDRO CARIOCA DE ARAUJO, Bolsista PIBIC/CNPq/FCAP, atualmente técnico da FUNBEL; MARIA REGINA FREIRE MOLLER, CPATU; DIRK HÖLSCHER, Universidade de Kassel; THEREZINHA XAVIER BASTOS, CPATU. |
Título: |
Chuva sob dossel ao longo de sucessões vegetais: capoeiras do nordeste do Pará. |
Ano de publicação: |
1999 |
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 11.; REUNIÃO LATINO AMERICANA DE AGROMETEOROLOGIA, 2., 1999, Florianópolis. Programa e resumo de anais. Florianópolis: Sociedade Brasileira de Agrometeorologia, 1999. |
Páginas: |
p. 506. |
Descrição Física: |
CD-ROM. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
É apresentada uma análise da variação da chuva sob dossel (CSD) durante 55 meses, em duas vegetações secundárias (capoeiras), respectivamente de 2,5 (A) e 10 (B) anos em pousio. O monitoramento foi realizado, em cada vegetação, mediante quinze coletores periodicamente realocados aleatoriamente. Os valores médios de CSD foram de, respectivamente, 69,7±0,99 e 53,4±1,05% da chuva bruta (CB), para as capoeiras A e B, considerando o período completo. No início do estudo, contudo, maior quantidade de chuva alcançava o solo via CSD na capoeira A (78,5±2,85%) em comparação com a capoeira B (35,8±2,19%), enquanto que no final, houve uma inversão de comportamento (57,6±2,12 em A e 67,7±1,51% em B). Maior amplitude de variação em CSD foi observada em classes de baixa oferta de de CB. |
Palavras-Chave: |
Brasil; Pará. |
Thesagro: |
Capoeira; Chuva; Vegetação Secundária. |
Thesaurus NAL: |
Amazonia; rain; secondary forests. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/200062/1/ANAIS-1-1212-1216.pdf
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Marc: |
LEADER 01701naa a2200277 a 4500 001 1395109 005 2024-04-01 008 1999 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aSÁ, T. D. de A. 245 $aChuva sob dossel ao longo de sucessões vegetais$bcapoeiras do nordeste do Pará. 260 $c1999 300 $ap. 506.$cCD-ROM. 520 $aÉ apresentada uma análise da variação da chuva sob dossel (CSD) durante 55 meses, em duas vegetações secundárias (capoeiras), respectivamente de 2,5 (A) e 10 (B) anos em pousio. O monitoramento foi realizado, em cada vegetação, mediante quinze coletores periodicamente realocados aleatoriamente. Os valores médios de CSD foram de, respectivamente, 69,7±0,99 e 53,4±1,05% da chuva bruta (CB), para as capoeiras A e B, considerando o período completo. No início do estudo, contudo, maior quantidade de chuva alcançava o solo via CSD na capoeira A (78,5±2,85%) em comparação com a capoeira B (35,8±2,19%), enquanto que no final, houve uma inversão de comportamento (57,6±2,12 em A e 67,7±1,51% em B). Maior amplitude de variação em CSD foi observada em classes de baixa oferta de de CB. 650 $aAmazonia 650 $arain 650 $asecondary forests 650 $aCapoeira 650 $aChuva 650 $aVegetação Secundária 653 $aBrasil 653 $aPará 700 1 $aARAUJO, A. C. de 700 1 $aMÖLLER, M. R. F. 700 1 $aHOLSCHER, D. 700 1 $aBASTOS, T. X. 773 $tIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 11.; REUNIÃO LATINO AMERICANA DE AGROMETEOROLOGIA, 2., 1999, Florianópolis. Programa e resumo de anais. Florianópolis: Sociedade Brasileira de Agrometeorologia, 1999.
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Oriental (CPATU) |
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