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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
Data corrente: |
02/01/2018 |
Data da última atualização: |
02/01/2018 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; NASCIMENTO, M.; VIANA, J. M. S.; VALENTE, M. S. F. |
Afiliação: |
Camila Ferreira Azevedo, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; Fabyano Fonseca e Silva, UFV; Moysés Nascimento, UFV; José Marcelo Soriano Viana, UFV; Magno Sávio Ferreira Valente, UFV. |
Título: |
Population structure correction for genomic selection through eigenvector covariates. |
Ano de publicação: |
2017 |
Fonte/Imprenta: |
Crop Breeding and Applied Biotechnology, Viçosa, v. 17, n. 4, p.350-358, Oct./Dec. 2017. |
DOI: |
10.1590/1984- 70332017v17n4a53 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
We proposed a population structure correction for genome-wide selection based on covariance analysis via eigenvector (EVG) decomposition. The agreement between the predicted and true breeding values was evaluated by independent cross-validation data sets. Other correction methods such as correction via principal components, best linear unbiased prediction, and deregressed phenotype were also evaluated. Based on different simulation scenarios, the proposed EVG out performed the other methods in the prediction of accuracy. |
Palavras-Chave: |
Deregressed phenotype; Mendelian segregation; Principal component; Short-term genomic prediction. |
Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/170156/1/2017-M.Deon-CBAB-Population.pdf
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Marc: |
LEADER 01323naa a2200241 a 4500 001 2084041 005 2018-01-02 008 2017 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $a10.1590/1984- 70332017v17n4a53$2DOI 100 1 $aAZEVEDO, C. F. 245 $aPopulation structure correction for genomic selection through eigenvector covariates.$h[electronic resource] 260 $c2017 520 $aWe proposed a population structure correction for genome-wide selection based on covariance analysis via eigenvector (EVG) decomposition. The agreement between the predicted and true breeding values was evaluated by independent cross-validation data sets. Other correction methods such as correction via principal components, best linear unbiased prediction, and deregressed phenotype were also evaluated. Based on different simulation scenarios, the proposed EVG out performed the other methods in the prediction of accuracy. 653 $aDeregressed phenotype 653 $aMendelian segregation 653 $aPrincipal component 653 $aShort-term genomic prediction 700 1 $aRESENDE, M. D. V. de 700 1 $aSILVA, F. F. e 700 1 $aNASCIMENTO, M. 700 1 $aVIANA, J. M. S. 700 1 $aVALENTE, M. S. F. 773 $tCrop Breeding and Applied Biotechnology, Viçosa$gv. 17, n. 4, p.350-358, Oct./Dec. 2017.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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