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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
16/12/2019 |
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Data da última atualização: |
16/12/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
SILVEIRA, L. S.; MARTINS FILHO, S.; AZEVEDO, C. F.; BARBOSA, E. C.; RESENDE, M. D. V. de; TAKAHASHI, E. K. |
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Afiliação: |
L. S. Silveira, UFV; S. Martins Filho, UFV; C. F. Azevedo, UFV; E. C. Barbosa, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; E. K. Takahashi, CENIBRA. |
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Título: |
Bayesian models applied to genomic selection for categorical traits. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Genetics and Molecular Research, v. 18, n. 4: gmr18490, 2019. 10 p. |
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DOI: |
10.4238/gmr18490 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
We compared two statistical methodologies applied to genetic and genomic analyses of categorical traits. The first one consists of a Bayesian approach to the Bayesian Linear Mixed Model (BLMM), which addresses the statistical problems of genomic prediction. The second methodology, called Bayesian Generalized Linear Mixed Model (BGLMM) is similar, but it is used when the distribution of the response variable is not Gaussian, as in the case of disease resistance phenotype categories. These models were compared according to predictive ability, bias, computational time and cross validation error rate (CVER). Additionally, an alternative classification method for the BLMM was proposed, which allowed us to obtain the CVER for this model. Estimates of the genetic parameters were obtained using BLASSO (Bayesian Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) and Bayesian G-BLUP (Genomic Best Linear Unbiased Prediction) estimation methods applied to BLMM and BGLMM. The models were applied in two scenarios, with two and four classes for the phenotype of resistance to rust disease caused by the pathogen Puccinia psidii and classified as reaction types (two classes) and infection levels (four classes) recorded for 559 trees of Eucalyptus urophylla with 24,806 SNP markers. Modeling this trait through SNPs allow the next generation of plants to be selected early, reducing time and costs. We found the same predictive ability for both models and a bias value closer to the ideal for BLMM (GBLUP). The BGLMM had the best CVER (0.29 against 0.32 and 0.47 against 0.51 for 2 and 4 categories, respectively), BLMM had a three times shorter computational time, and though BLMM is not the most appropriate model for handling categorical data, this model presented similar responses to BGLMM. Thus, we consider it as an appropriate alternative for categorical data modeling. MenosWe compared two statistical methodologies applied to genetic and genomic analyses of categorical traits. The first one consists of a Bayesian approach to the Bayesian Linear Mixed Model (BLMM), which addresses the statistical problems of genomic prediction. The second methodology, called Bayesian Generalized Linear Mixed Model (BGLMM) is similar, but it is used when the distribution of the response variable is not Gaussian, as in the case of disease resistance phenotype categories. These models were compared according to predictive ability, bias, computational time and cross validation error rate (CVER). Additionally, an alternative classification method for the BLMM was proposed, which allowed us to obtain the CVER for this model. Estimates of the genetic parameters were obtained using BLASSO (Bayesian Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) and Bayesian G-BLUP (Genomic Best Linear Unbiased Prediction) estimation methods applied to BLMM and BGLMM. The models were applied in two scenarios, with two and four classes for the phenotype of resistance to rust disease caused by the pathogen Puccinia psidii and classified as reaction types (two classes) and infection levels (four classes) recorded for 559 trees of Eucalyptus urophylla with 24,806 SNP markers. Modeling this trait through SNPs allow the next generation of plants to be selected early, reducing time and costs. We found the same predictive ability for both models and a bias value closer to the ideal for BLMM (G... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Bayesian inference; Statistical methods. |
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Thesagro: |
Melhoramento Genético Vegetal. |
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Thesaurus Nal: |
Genetic improvement; Plant breeding. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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Marc: |
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520 $aWe compared two statistical methodologies applied to genetic and genomic analyses of categorical traits. The first one consists of a Bayesian approach to the Bayesian Linear Mixed Model (BLMM), which addresses the statistical problems of genomic prediction. The second methodology, called Bayesian Generalized Linear Mixed Model (BGLMM) is similar, but it is used when the distribution of the response variable is not Gaussian, as in the case of disease resistance phenotype categories. These models were compared according to predictive ability, bias, computational time and cross validation error rate (CVER). Additionally, an alternative classification method for the BLMM was proposed, which allowed us to obtain the CVER for this model. Estimates of the genetic parameters were obtained using BLASSO (Bayesian Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) and Bayesian G-BLUP (Genomic Best Linear Unbiased Prediction) estimation methods applied to BLMM and BGLMM. The models were applied in two scenarios, with two and four classes for the phenotype of resistance to rust disease caused by the pathogen Puccinia psidii and classified as reaction types (two classes) and infection levels (four classes) recorded for 559 trees of Eucalyptus urophylla with 24,806 SNP markers. Modeling this trait through SNPs allow the next generation of plants to be selected early, reducing time and costs. We found the same predictive ability for both models and a bias value closer to the ideal for BLMM (GBLUP). The BGLMM had the best CVER (0.29 against 0.32 and 0.47 against 0.51 for 2 and 4 categories, respectively), BLMM had a three times shorter computational time, and though BLMM is not the most appropriate model for handling categorical data, this model presented similar responses to BGLMM. Thus, we consider it as an appropriate alternative for categorical data modeling.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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| Registros recuperados : 26 | |
| 5. |  | PAOLINELLI, G. P.; ARANTES, N. E.; MARTINS FILHO, S. Selecao de linhagens de soja para o carater qualidade fisiologica de sementes, em duas regioes do Triangulo Mineiro. Informativo ABRATES, Londrina, v. 3, n. 3, p. 53, jun. 1993. res. 066. Resumo apresentado no VIII Congresso Brasileiro de Sementes, Foz do Iguacu, 1993.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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| 7. | | MARTINS FILHO, S. E. C.; LEÃO, N. V. M.; SIQUEIRA, V. C. Germinação de sementes de jacarandá do pará (Dalbergia spruceana Benth.), coletadas em belterra - PA. In: CONGRESSO NACIONAL DE BOTÂNICA, 54.; REUNIÃO AMAZÔNICA DE BOTÂNICA, 3., 2003, Belém, PA. Botânica: desafios da botânica brasileira no novo milênio: inventário, sistematização, conservação e uso da diversidade vegetal: resumos. Belém, PA: Sociedade Botânica do Brasil: UFRA: Museu Paraense Emílio Goeldi: Embrapa Amazônia Oriental, 2003. 1 CD-ROM.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 8. | | MARTINS FILHO, S.; PAOLINELLI, G. P.; ARANTES, N. E.; NOGUEIRA, P. R. Estudo da qualidade fisiologica de semente para avaliacao de linhagens de soja (Glycine max (L.) Merrill), pela analise de variaveis canonicas. Informativo ABRATES, Londrina, v. 3, n. 3, p. 163, jun. 1993. res. 285. Resumo apresentado no VIII Congresso Brasileiro de Sementes, Foz do Iguacu, 1993.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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| 9. | | GRAVINA, G. de A.; MARTINS FILHO, S.; SEDIYAMA, C. S.; CRUZ, C. D. Parâmetros genéticos da resistência da soja a Cercospora sojina. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 39, n. 7, p. 653-659, jul. 2004 Título em inglês: Genetic parameters of soybean resistance to Cercospora sojina.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 11. | | ARANTES, N. E.; KIIHL, R. A. S.; ALMEIDA, L. A.; MARTINS FILHO, S. Resultados preliminares de trabalhos sobre o nematoide de cisto, Heterodera glycines. obtidos em Nova Ponte, MG. In: SEMINARIO NACIONAL SOBRE O NEMATOIDE DE CISTO DA SOJA HETERODERA GLYCINES, 1., 1993, Brasilia. Anais... Brasilia: EMBRAPA-SPI, 1994. p.152-157.| Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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| 12. | | SANTOS, V. S. dos; MARTINS FILHO, S.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de. Uma aplicação do modelo de sobrevivência de Cox na seleção genômica ampla de suínos. Revista Matemática e Estatística em foco, v. 1, n. 2, 2013. Edição especial dos anais do Encontro Mineiro de Estatística, 12., 2013, Uberlândia. Resumo.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 13. | | LEAO, N. V. M.; MARTINS FILHO, S. E. C.; SILVA, C. E.; SIQUEIRA, V. C.; ALMEIDA, J. de. Análises de laboratório em frutos e sementes de mogno (Swietenia macrophylla King), coletados na terra indígena parakanã, no Estado do Pará. In: CONGRESSO NACIONAL DE BOTÂNICA, 54.; REUNIÃO AMAZÔNICA DE BOTÂNICA, 3., 2003, Belém, PA. Botânica: desafios da botânica brasileira no novo milênio: inventário, sistematização, conservação e uso da diversidade vegetal: resumos. Belém, PA: Sociedade Botânica do Brasil: UFRA: Museu Paraense Emílio Goeldi: Embrapa Amazônia Oriental, 2003. 1 CD-ROM.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 16. | | GRAVINA, G. de A.; SEDIYAMA, C. S.; MARTINS FILHO, S.; MOREIRA, M. A.; BARROS, E. G. de. Diallel analysis for frogeye leaf spot resistance in soybean. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 38, n. 6, p. 673-680, jun. 2003 Título em português: Análise dialélica da resistência à mancha olho-de-rã em soja.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 17. | | FERREIRA, F. M.; RIBEIRO JUNIOR, J. I.; PACHECO, C. A. P.; SILVA, C. H. O.; MARTINS FILHO, S. Genetic components of combining ability in a complete diallel. Crop Breeding and Applied Biotechnology, Londrina, v. 4, n. 3, p. 338-343, 2004.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado |
| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 18. | | SANTOS, V. S. dos; MARTINS FILHO, S.; ALVES, R. M.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e. Genetic divergence among cupuaçu accessions by multiscale bootstrap resampling. Bragantia, Campinas, v. 74, n. 2, p. 169-175, Apr./June 2015.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 19. | | SANTOS, V. S. dos; MARTINS FILHO, S.; ALVES, R. M.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e. Genetic divergence among cupuaçu accessions by multiscale bootstrap resampling. Bragantia, Campinas, v. 74, n. 2, p. 169-175, Apr./June 2015.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 20. | | ZITO, R. K.; MARTINS FILHO, S.; BRITO, J. H.; YAMANAKA, C. H.; CORTES, H. R.; ARANTES, N. E. Estabilidade de rendimento de genotipos de soja de ciclo semiprecoce/medio, em diferentes epocas de semeadura. In: REUNIAO DE PESQUISA DE SOJA DA REGIAO CENTRAL DO BRASIL, 23., 2001, Londrina. Resumos... Londrina: Embrapa Soja, 2001. p.51-52. (Embrapa Soja. Documentos, 157).| Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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