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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Leite; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
23/08/2010 |
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Data da última atualização: |
10/08/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
SOUZA SOBRINHO, F. de; BORGES, V.; LEDO, F. J. da S.; KOPP, M. M. |
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Afiliação: |
FAUSTO DE SOUZA SOBRINHO, CNPGL; VANDERLEY BORGES; FRANCISCO JOSE DA SILVA LEDO, CNPGL; MAURICIO MARINI KOPP, CNPGL. |
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Título: |
Repetibilidade de características agronômicas e número de cortes necessários para seleção de Urochloa ruziziensis. |
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Ano de publicação: |
2010 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 45, n. 6, p. 579-584, 2010. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1590/S0100-204X2010000600007 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
RESUMO - O objetivo deste trabalho foi estimar a repetibilidade de características agronômicas e determinar a quantidade adequada de cortes para seleção de Urochloa ruziziensis. Foram avaliadas 118 progênies de meio-irmãos de U. ruziziensis, além das cultivares Basilisk (U. decumbens), Marandu (U. brizantha), Comum (U. ruziziensis) e um acesso de Urochloa sp. como testemunhas. Utilizou-se o delineamento em blocos ao acaso, com duas repetições, parcelas de uma linha com 3,0 m e espaçamento de 1,0x0,5 m. Foram realizados sete cortes, em intervalos médios de 60 e 90 dias, nas épocas chuvosas e secas, respectivamente. Avaliaram-se: altura de planta, massa de matéria seca (MS), massa de matéria verde (MV) e percentagem de matéria seca (PMS). A repetibilidade foi estimada pelos seguintes métodos: análise de variância; componentes principais, pela matriz de covariâncias e pela matriz de correlações; e análise estrutural pela matriz de correlações. As estimativas de repetibilidade variaram de 0,31?0,38 para altura de plantas, 0,31?0,43 para MV, 0,16?0,50 para PMS, e 0,23?0,43 para MS; com coeficientes de determinação entre 57?87%. O número de cortes necessários para estimar o valor real das características variou entre 7?8 para MV e altura de plantas, e 10?14 para MS e PMS, com coeficientes de determinação igual ou superior a 80% ABSTRACT - The objective of this work was to estimate the repeatability of agronomic traits and to determine the appropriate number of cuts for selectig Urochloa ruziziensis. One hundred and eighteen progenies of half-sib U. ruziziensis and four checks, the cultivars Basilisk (U. decumbens), Marandu (U. brizantha), Comum (U.ruziziensis) and one access Urochloa sp. were evaluated. Arandomized complete block with two replications and plots in a 3.0-m line with 1.0x0.5-m spacing was used. Seven cuts were made at intervals of 60 and 90 days in wet and dry seasons, respectively. The evaluated characteristics were: plant height, dry matter weight (DM), fresh matter weight (FM) and percentage of dry matter (PDM). The repeatability was estimated by analysis of variance, principal components of the covariance matrix and of the correlation matrix, and structural analysis using the correlation matrix. Repeatability estimates varied from 0.31?0.38 for plant height, 0.31?0.43 for FM, 0.16?0.50 for PDM and 0.23?0.43 for DM, with coefficients of determination between 57?87%. The number of cuts necessary to assess the actual value of the characteristics ranged between 7?8 cuts for FM and plant height, and 10?14 for DM and PDM, with coefficients of determination greater than 80%. MenosRESUMO - O objetivo deste trabalho foi estimar a repetibilidade de características agronômicas e determinar a quantidade adequada de cortes para seleção de Urochloa ruziziensis. Foram avaliadas 118 progênies de meio-irmãos de U. ruziziensis, além das cultivares Basilisk (U. decumbens), Marandu (U. brizantha), Comum (U. ruziziensis) e um acesso de Urochloa sp. como testemunhas. Utilizou-se o delineamento em blocos ao acaso, com duas repetições, parcelas de uma linha com 3,0 m e espaçamento de 1,0x0,5 m. Foram realizados sete cortes, em intervalos médios de 60 e 90 dias, nas épocas chuvosas e secas, respectivamente. Avaliaram-se: altura de planta, massa de matéria seca (MS), massa de matéria verde (MV) e percentagem de matéria seca (PMS). A repetibilidade foi estimada pelos seguintes métodos: análise de variância; componentes principais, pela matriz de covariâncias e pela matriz de correlações; e análise estrutural pela matriz de correlações. As estimativas de repetibilidade variaram de 0,31?0,38 para altura de plantas, 0,31?0,43 para MV, 0,16?0,50 para PMS, e 0,23?0,43 para MS; com coeficientes de determinação entre 57?87%. O número de cortes necessários para estimar o valor real das características variou entre 7?8 para MV e altura de plantas, e 10?14 para MS e PMS, com coeficientes de determinação igual ou superior a 80% ABSTRACT - The objective of this work was to estimate the repeatability of agronomic traits and to determine the appropriate number of cuts for selectig Ur... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Efficiency of selection; Eficiência de seleção; Forage breeding; Melhoramento de forrageiras. |
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Thesagro: |
Brachiaria ruziziensis; Planta forrageira. |
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Thesaurus Nal: |
Forage crops; Urochloa ruziziensis. |
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Categoria do assunto: |
--
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/105877/1/Repetibilidade.pdf
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Marc: |
LEADER 03529naa a2200265 a 4500
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650 $aForage crops
650 $aUrochloa ruziziensis
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650 $aPlanta forrageira
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653 $aEficiência de seleção
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Registro original: |
Embrapa Gado de Leite (CNPGL) |
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Tipo/Formato |
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Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sudeste; Embrapa Pesca e Aquicultura. |
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Data corrente: |
09/07/2019 |
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Data da última atualização: |
08/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
FERREIRA FILHO, D.; BUENO FILHO, J. S. de S.; REGITANO, L. C. de A.; ALENCAR, M. M. de; ALVES, R. R.; BAENA, M. M.; MEIRELLES, S. L. C. |
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Afiliação: |
Diógenes Ferreira Filho, UFRRJ; Júio Sílvio de Sousa Bueno Filho, UFLA; LUCIANA CORREIA DE ALMEIDA REGITANO, CPPSE; MAURICIO MELLO DE ALENCAR, CPPSE; ROSIANA RODRIGUES ALVES, CNPASA; Marielle Moura Baena, UFLA; Sarah Laguna Conceição Meirelles, UFLA. |
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Título: |
Tournaments between markers as a strategy to enhance genomic predictions. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Plos One, v. 14, n. 7, e0219448, p. 1-17, 2019. |
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DOI: |
10.1371/journal.pone.0219448 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Analysis of a large number of markers is crucial in both genome-wide association studies (GWAS) and genome-wide selection (GWS). However there are two methodological issues that restrict statistical analysis: high dimensionality (p>>n) and multicollinearity. Although there are methodologies that can be used to fit models for data with high dimensionality (eg,the Bayesian Lasso), a big problem that can occurs in this cases is that the predictive ability of the model should perform well for the individuals used to fit the model, but should not perform well for other individuals, restricting the applicability of the model. This problem can be circumvent by applying some selection methodology to reduce the number of markers (but keeping the markers associated with the phenotypic trait) before adjusting a model to predict GBVs. We revisit a tournament-based strategy between marker samples, where each sample has good statistical properties for estimation: n>p and low collinearity. Such tournaments are elaborated using multiple linear regression to eliminate markers. This method is adapted from previous works found in the literature. We used simulated data as well as real data derived from a study with SNPs in beef cattle. Tournament strategies not only circumvent the p>>n issue, but also minimize spurious associations. For real data, when we selected a few more than 20 markers, we obtained correlations greater than 0.70 between predicted Genomic Breeding Values (GBVs) and phenotypes in validation groups of a cross-validation scheme; and when we selected a larger number of markers (more than 100), the correlations exceeded 0.90, showing the efficiency in identifying relevant SNPs (or segregations) for both GWAS and GWS. In the simulation study, we obtained similar results. MenosAnalysis of a large number of markers is crucial in both genome-wide association studies (GWAS) and genome-wide selection (GWS). However there are two methodological issues that restrict statistical analysis: high dimensionality (p>>n) and multicollinearity. Although there are methodologies that can be used to fit models for data with high dimensionality (eg,the Bayesian Lasso), a big problem that can occurs in this cases is that the predictive ability of the model should perform well for the individuals used to fit the model, but should not perform well for other individuals, restricting the applicability of the model. This problem can be circumvent by applying some selection methodology to reduce the number of markers (but keeping the markers associated with the phenotypic trait) before adjusting a model to predict GBVs. We revisit a tournament-based strategy between marker samples, where each sample has good statistical properties for estimation: n>p and low collinearity. Such tournaments are elaborated using multiple linear regression to eliminate markers. This method is adapted from previous works found in the literature. We used simulated data as well as real data derived from a study with SNPs in beef cattle. Tournament strategies not only circumvent the p>>n issue, but also minimize spurious associations. For real data, when we selected a few more than 20 markers, we obtained correlations greater than 0.70 between predicted Genomic Breeding Values (GBVs) and phenotyp... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Genome-wide; Genomic Breeding Values; GWAS; GWS; SNPs. |
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Thesagro: |
Genoma; Genótipo; Marcador Genético; Seleção Genética. |
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Thesaurus NAL: |
Genetic markers; Genomics; Genotyping. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/199471/1/Tournaments-between-markers-as-a-strategy-correcao.pdf
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Marc: |
LEADER 02769naa a2200349 a 4500
001 2110534
005 2020-01-08
008 2019 bl uuuu u00u1 u #d
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100 1 $aFERREIRA FILHO, D.
245 $aTournaments between markers as a strategy to enhance genomic predictions.$h[electronic resource]
260 $c2019
520 $aAnalysis of a large number of markers is crucial in both genome-wide association studies (GWAS) and genome-wide selection (GWS). However there are two methodological issues that restrict statistical analysis: high dimensionality (p>>n) and multicollinearity. Although there are methodologies that can be used to fit models for data with high dimensionality (eg,the Bayesian Lasso), a big problem that can occurs in this cases is that the predictive ability of the model should perform well for the individuals used to fit the model, but should not perform well for other individuals, restricting the applicability of the model. This problem can be circumvent by applying some selection methodology to reduce the number of markers (but keeping the markers associated with the phenotypic trait) before adjusting a model to predict GBVs. We revisit a tournament-based strategy between marker samples, where each sample has good statistical properties for estimation: n>p and low collinearity. Such tournaments are elaborated using multiple linear regression to eliminate markers. This method is adapted from previous works found in the literature. We used simulated data as well as real data derived from a study with SNPs in beef cattle. Tournament strategies not only circumvent the p>>n issue, but also minimize spurious associations. For real data, when we selected a few more than 20 markers, we obtained correlations greater than 0.70 between predicted Genomic Breeding Values (GBVs) and phenotypes in validation groups of a cross-validation scheme; and when we selected a larger number of markers (more than 100), the correlations exceeded 0.90, showing the efficiency in identifying relevant SNPs (or segregations) for both GWAS and GWS. In the simulation study, we obtained similar results.
650 $aGenetic markers
650 $aGenomics
650 $aGenotyping
650 $aGenoma
650 $aGenótipo
650 $aMarcador Genético
650 $aSeleção Genética
653 $aGenome-wide
653 $aGenomic Breeding Values
653 $aGWAS
653 $aGWS
653 $aSNPs
700 1 $aBUENO FILHO, J. S. de S.
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700 1 $aALENCAR, M. M. de
700 1 $aALVES, R. R.
700 1 $aBAENA, M. M.
700 1 $aMEIRELLES, S. L. C.
773 $tPlos One$gv. 14, n. 7, e0219448, p. 1-17, 2019.
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sudeste (CPPSE) |
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