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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Café. |
Data corrente: |
21/01/2022 |
Data da última atualização: |
21/01/2022 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
COSTA, J. A. da; AZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, A. C. C. |
Afiliação: |
JAQUICELE APARECIDA DA COSTA, UFV; CAMILA FERREIRA AZEVEDO, UFV; MOYSÉS NASCIMENTO, UFV; FABYANO FONSECA E SILVA, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPCa; ANA CAROLINA CAMPANA NASCIMENTO, UFV. |
Título: |
A comparison of regression methods based on dimensional reduction for genomic prediction. |
Ano de publicação: |
2021 |
Fonte/Imprenta: |
Genetics and Molecular Research, v. 20, n. 2, p. 1-15, 2021. |
DOI: |
https://doi.org/10.4238/gmr18877 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
multicollinearity and high dimensionality problems, making it impossible to obtain stable estimates through the traditional method of estimation based on ordinary least squares. To overcome such challenges, dimensionality reduction methods have been proposed, because of their simple theory and easy application. We compared three dimensionality reduction methods: Principal Components Regression (PCR), Partial Least Squares (PLS), and Independent Components Regression (ICR). An important step for dimensionality reduction and prediction is selecting the number of components, as it affects the linear combinations of the explanatory variables. The linear combinations are inserted into the model to predict the response based on a reduced number of parameters. We examined the criteria for the selection of the number of components. The dimensionality reduction methods were applied to genomic and phenotype data. We evaluated 370 accessions of Asian rice, Oryza sativa, which were genotyped for 36,901 SNPs markers considered to predict the genomic values for the number of panicles per plant trait.This data set presented multicollinearity and high dimensionality. The computational time for each method was also recorded. Among the methods, PCR and ICR gave the highest accuracy values, with ICR standing out for presenting estimates of the least biased genomic values. However, ICR required more computational time than the other methodologies. |
Thesaurus Nal: |
Genomics; Regression analysis. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/230432/1/A-comparison-of-regression-methods.pdf
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Marc: |
LEADER 02131naa a2200217 a 4500 001 2139234 005 2022-01-21 008 2021 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.4238/gmr18877$2DOI 100 1 $aCOSTA, J. A. da 245 $aA comparison of regression methods based on dimensional reduction for genomic prediction.$h[electronic resource] 260 $c2021 520 $amulticollinearity and high dimensionality problems, making it impossible to obtain stable estimates through the traditional method of estimation based on ordinary least squares. To overcome such challenges, dimensionality reduction methods have been proposed, because of their simple theory and easy application. We compared three dimensionality reduction methods: Principal Components Regression (PCR), Partial Least Squares (PLS), and Independent Components Regression (ICR). An important step for dimensionality reduction and prediction is selecting the number of components, as it affects the linear combinations of the explanatory variables. The linear combinations are inserted into the model to predict the response based on a reduced number of parameters. We examined the criteria for the selection of the number of components. The dimensionality reduction methods were applied to genomic and phenotype data. We evaluated 370 accessions of Asian rice, Oryza sativa, which were genotyped for 36,901 SNPs markers considered to predict the genomic values for the number of panicles per plant trait.This data set presented multicollinearity and high dimensionality. The computational time for each method was also recorded. Among the methods, PCR and ICR gave the highest accuracy values, with ICR standing out for presenting estimates of the least biased genomic values. However, ICR required more computational time than the other methodologies. 650 $aGenomics 650 $aRegression analysis 700 1 $aAZEVEDO, C. F. 700 1 $aNASCIMENTO, M. 700 1 $aSILVA, F. F. e 700 1 $aRESENDE, M. D. V. de 700 1 $aNASCIMENTO, A. C. C. 773 $tGenetics and Molecular Research$gv. 20, n. 2, p. 1-15, 2021.
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Registro original: |
Embrapa Café (CNPCa) |
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Registros recuperados : 77 | |
21. | | TEODORO, P. E.; FARIAS, F. J. C.; CARVALHO, L. P. de; RIBEIRO, L. P.; NASCIMENTO, M.; AZEVEDO, C. F.; CRUZ, C. D.; BHERING, L. L. Adaptability and stability of cotton genotypes regarding fiber yield and quality traits. Crop Science, v. 59, p. 518?524, March?April 2019.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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22. | | RESENDE, R. T.; RESENDE, M. D. V.; SILVA, F. F.; AZEVEDO, C. F.; TAKAHASHI, E. K.; SILVA JUNIOR, O. B.; GRATTAPAGLIA, D. Assessing the expected response to genomic selection of individuals and families in Eucalyptus breeding with an additive-dominant model. Heredity, v. 119, p. 245-255, 2017.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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23. | | PEREIRA, V. C. S.; DIAS, R. V.; AZEVEDO, C. F. e O.; PEREIRA, I. S.; HONDA, L. S.; PINHEIRO, E. F. M.; CAMPOS, D. V. B. de. Agregação do solo sob diferentes usos e cobertura vegetal no bioma Cerrado. In: CONGRESSO LATINO-AMERICANO DE CIÊNCIA DO SOLO, 23.; CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 38., 2023, Florianópolis. Anais [...]. Florianópolis: Epagri, 2023. p. 949. Ref. ID 1339.Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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25. | | AZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F.; RESENDE, M. D. V. de; LOPES, P. S.; GUIMARÃES, S. E. F.; GLÓRIA, L. S. Comparison of dimensionality reduction methods to predict genomic breeding values for carcass traits in pigs. Genetics and Molecular Research, Ribeirão Preto, v. 14, n. 4, p. 12217-12227, 2015.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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26. | | COSTA, J. A. da; AZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, A. C. C. A comparison of regression methods based on dimensional reduction for genomic prediction. Genetics and Molecular Research, v. 20, n. 2, p. 1-15, 2021.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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27. | | LAGROTTA, M. R.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, M.; DUARTE, D. A. S.; AZEVEDO, C. F.; MOTA, R. R. Computação paralela aplicada à seleção genômica via inferência Bayesiana. Revista Brasileira de Biometria, Lavras, v. 35, n. 3, p. 440-448, 2017.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 4 |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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30. | | SUELA, M. M.; AZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, A. C. C.; MOMEN, M.; OLIVEIRA, A. C. B. de; CAIXETA, E. T.; MOROTA, G.; NASCIMENTO, M. Genome-wide association study for morphological, physiological, and productive traits in Coffea arabica using structural equation models. Tree Genetics & Genomes, v. 19, n. 3, 2023. 17 p.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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31. | | GOIS, I. B.; BORÉM, A.; CRISTOFANI-YALY, M.; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; BASTIANEL, M.; NOVELLI, V. M.; MACHADO, M. A. Genome wide selection in citrus breeding. Genetics and Molecular Research, v. 15, n. 4, gmr15048863, Oct. 2016.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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32. | | SANTOS, V. S.; MARTINS FILHO, S.; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; LOPES, P. S.; GUIMARÃES, S. E. F.; SILVA, F. F. Genomic prediction for additive and dominance effects of censored traits in pigs. Genetics and Molecular Research, v. 15, n. 4, gmr15048764, Oct. 2016.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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34. | | ESTOPA, R. A.; PALUDETO, J. G. Z.; MÜLLER, B. S. F.; OLIVEIRA, R. A. de; AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; TAMBARUSSI, E. V.; GRATTAPAGLIA, D. Genomic prediction of growth and wood quality traits in Eucalyptus benthamii using different genomic models and variable SNP genotyping density. New Forests, 54, 2023.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Café; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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35. | | SANTOS, V. S.; MARTINS FILHO, S.; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; LOPES, P. S.; GUIMARAES, S. E. F.; GLORIA, L. S.; SILVA, F. F. Genomic selection for slaughter age in pigs using the Cox frailty model. Genetics and Molecular Research, Ribeirão Preto, v. 14, n. 4, p. 12616-12627, 2015.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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36. | | COSTA, J. A. da; AZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F.; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, A. C. C. Determination of optimal number of independent components in yield traits in rice. Scientia Agricola, v. 79, n. 6, p. 1-8, 2022.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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37. | | AZEVEDO, C. F.; CARVALHO, I. R.; NASCIMENTO, M.; SILVA, J. A. G. da; NASCIMENTO, A, C. C.; CRUZ, C. D.; HUTH, C.; ALMEIDA, H. C. F. de. Informative prior distribution applied to linseed for the estimation of genetic parameters using a small sample size. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 57, e02793, 2022. Título em português: Distribuição a priori informativa aplicada à linhaça para estimação de parâmetros genéticos com uso de tamanho amostral reduzido.Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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38. | | ANDRADE, L. R. B. de; SOUSA, M. B. e; WOLFE, M.; JANNINK, J. L.; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; OLIVEIRA, E. J. de. Increasing cassava root yield: additive-dominant genetic models for selection of parents and clones. Frontiers in Plant Science, v. 13, article 1071156, 2022.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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39. | | COSTA, E. V.; DINIZ, D. B.; VERONEZE, R.; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; GUIMARÃES, S. E. F.; SILVA, F. F.; LOPES, P. S. Estimating additive and dominance variances for complex traits in pigs combining genomic and pedigree information. Genetics and Molecular Research, v. 14, n. 2, p. 6303-6311, June 2015.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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40. | | AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; NASCIMENTO, M.; VIANA, J. M. S.; VALENTE, M. S. F. Population structure correction for genomic selection through eigenvector covariates. Crop Breeding and Applied Biotechnology, Viçosa, v. 17, n. 4, p.350-358, Oct./Dec. 2017.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
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