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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
13/11/2008 |
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Data da última atualização: |
05/02/2009 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
FARIA, C. U. de; MAGNABOSCO, C. U.; ALBUQUERQUE, L. G. de; REYES, A. de los; BEZERRA, L. A. F.; LOBO, R. B. |
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Afiliação: |
Carina Ubirajara de Faria, UFG; Cláudio Ulhôa Magnabosco, CPAC; Lúcia Galvão de Albuquerque, UNESP; Arcadio de los Reyes, UFG; Luiz Antônio Framartino Bezerra, USP; Raysildo Barbosa Lobo, ANCP. |
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Título: |
Análise genética de escores de avaliação visual de bovinos com modelos bayesianos de limiar e linear. |
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Ano de publicação: |
2008 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 43, n. 7, p. 835-841, jul. 2008. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi comparar as estimativas de parâmetros genéticos obtidas em análises bayesianas uni-característica e bi-característica, em modelo animal linear e de limiar, considerando-se as características categóricas morfológicas de bovinos da raça Nelore. Os dados de musculosidade, estrutura física e conformação foram obtidos entre 2000 e 2005, em 3.864 animais de 13 fazendas participantes do Programa Nelore Brasil. Foram realizadas análises bayesianas uni e bi-características, em modelos de limiar e linear. De modo geral, os modelos de limiar e linear foram eficientes na estimação dos parâmetros genéticos para escores visuais em análises bayesianas uni-características. Nas análises bi-características, observou-se que: com utilização de dados contínuos e categóricos, o modelo de limiar proporcionou estimativas de correlação genética de maior magnitude do que aquelas do modelo linear; e com o uso de dados categóricos, as estimativas de herdabilidade foram semelhantes. A vantagem do modelo linear foi o menor tempo gasto no processamento das análises. Na avaliação genética de animais para escores visuais, o uso do modelo de limiar ou linear não influenciou a classificação dos animais, quanto aos valores genéticos preditos, o que indica que ambos os modelos podem ser utilizados em programas de melhoramento genético. |
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Palavras-Chave: |
Amostra de Gibbs; amostragem de Gibbs; breeding values; características morfológicas; Gibbs sampling; morphological traits; Valor genético; valores genéticos. |
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Thesagro: |
Gado de Corte. |
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Thesaurus Nal: |
beef cattle. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/AI-SEDE-2009-09/44850/1/43n07a07.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Cerrados (CPAC) |
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Biblioteca |
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Registro |
Volume |
Status |
URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
10/02/2011 |
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Data da última atualização: |
13/04/2011 |
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Tipo da produção científica: |
Software |
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Autoria: |
MASSRUHÁ, S. M. F. S.; LIMA, H. P. de; RICCIOTTI, R. F. |
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Afiliação: |
SÍLVIA MARIA FONSECA SILVEIRA MASSRUHÁ, CNPTIA; HELANO PÓVOAS DE LIMA, CNPTIA; RAPHAEL FUINI RICCIOTTI, Estagiário/CNPTIA. |
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Título: |
DiagData - Uma arquitetura para geração de sistemas inteligentes preditivos. Versão 2.0. |
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Ano de publicação: |
2010 |
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Fonte/Imprenta: |
Campinas, 2010. |
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Descrição Física: |
1 CD-ROM. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O SW denominado DiagData, é uma plataforma para geração de sistemas inteligentes preditivos. O SW utiliza o algoritmo de árvore de decisão J48 (C4.5) do Weka para extrair conhecimento da base de dados. Para inferir o resultado com base nesses dados gerados pelo algoritmo o SW utiliza um sistema de inferência fuzzy. Foi desenvolvido também um sistema Web para inferir o resultado. |
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Palavras-Chave: |
Árvore de decisão; Inferência fuzzy; Sistema web; Sistemas inteligentes preditivos; Software. |
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Thesaurus NAL: |
Expert systems; Prediction. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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520 $aO SW denominado DiagData, é uma plataforma para geração de sistemas inteligentes preditivos. O SW utiliza o algoritmo de árvore de decisão J48 (C4.5) do Weka para extrair conhecimento da base de dados. Para inferir o resultado com base nesses dados gerados pelo algoritmo o SW utiliza um sistema de inferência fuzzy. Foi desenvolvido também um sistema Web para inferir o resultado.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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