|
|
Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
Data corrente: |
21/06/2016 |
Data da última atualização: |
21/06/2016 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
TEIXEIRA, F. R. F.; NASCIMENTO, M.; NASCIMENTO, A. C. C.; SILVA, F. F. e; CRUZ, C. D.; AZEVEDO, C. F.; PAIXÃO, D. M.; BARROSO, L. M. A.; VERARDO, L. L.; RESENDE, M. D. V. de; GUIMARÃES, S. E. F.; LOPES, P. S. |
Afiliação: |
F. R. F. Teixeira, UFV; M. Nascimento, UFV; A. C. C. Nascimento, UFV; F. F. e Silva, UFV; C. D. Cruz, UFV; C. F. Azevedo, UFV; D. M. Paixão, UFV; L. M. A. Barroso, UFV; L. L. Verardo, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; S. E. F. Guimarães, UFV; P. S. Lopes, UFV. |
Título: |
Factor analysis applied to genome prediction for high-dimensional phenotypes in pigs. |
Ano de publicação: |
2016 |
Fonte/Imprenta: |
Genetics and Molecular Research, v. 15, n. 2, 2016. 10 p. |
DOI: |
http://dx.doi.org/10.4238/gmr.15028231 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
The aim of the present study was to propose and evaluate the use of factor analysis (FA) in obtaining latent variables (factors) that represent a set of pig traits simultaneously, for use in genome-wide selection (GWS) studies. We used crosses between outbred F2 populations of Brazilian Piau X commercial pigs. Data were obtained on 345 F2 pigs, genotyped for 237 SNPs, with 41 traits. FA allowed us to obtain four biologically interpretable factors: ?weight?, ?fat?, ?loin?, and ?performance?. These factors were used as dependent variables in multiple regression models of genomic selection (Bayes A, Bayes B, RR-BLUP, and Bayesian LASSO). The use of FA is presented as an interesting alternative to select individuals for multiple variables simultaneously in GWS studies; accuracy measurements of the factors were similar to those obtained when the original traits were considered individually. The similarities between the top 10% of individuals selected by the factor, and those selected by the individual traits, were also satisfactory. Moreover, the estimated markers effects for the traits were similar to those found for the relevant factor. |
Palavras-Chave: |
Análise multivariada; Genome enabled prediction; SNP effects. |
Thesagro: |
Estatística; Melhoramento genético animal; Seleção genética. |
Thesaurus Nal: |
Animal breeding; Multivariate analysis. |
Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/144605/1/2016-M.Deon-GMR-FactorAnalysis.pdf
|
Marc: |
LEADER 02251naa a2200361 a 4500 001 2047516 005 2016-06-21 008 2016 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttp://dx.doi.org/10.4238/gmr.15028231$2DOI 100 1 $aTEIXEIRA, F. R. F. 245 $aFactor analysis applied to genome prediction for high-dimensional phenotypes in pigs.$h[electronic resource] 260 $c2016 520 $aThe aim of the present study was to propose and evaluate the use of factor analysis (FA) in obtaining latent variables (factors) that represent a set of pig traits simultaneously, for use in genome-wide selection (GWS) studies. We used crosses between outbred F2 populations of Brazilian Piau X commercial pigs. Data were obtained on 345 F2 pigs, genotyped for 237 SNPs, with 41 traits. FA allowed us to obtain four biologically interpretable factors: ?weight?, ?fat?, ?loin?, and ?performance?. These factors were used as dependent variables in multiple regression models of genomic selection (Bayes A, Bayes B, RR-BLUP, and Bayesian LASSO). The use of FA is presented as an interesting alternative to select individuals for multiple variables simultaneously in GWS studies; accuracy measurements of the factors were similar to those obtained when the original traits were considered individually. The similarities between the top 10% of individuals selected by the factor, and those selected by the individual traits, were also satisfactory. Moreover, the estimated markers effects for the traits were similar to those found for the relevant factor. 650 $aAnimal breeding 650 $aMultivariate analysis 650 $aEstatística 650 $aMelhoramento genético animal 650 $aSeleção genética 653 $aAnálise multivariada 653 $aGenome enabled prediction 653 $aSNP effects 700 1 $aNASCIMENTO, M. 700 1 $aNASCIMENTO, A. C. C. 700 1 $aSILVA, F. F. e 700 1 $aCRUZ, C. D. 700 1 $aAZEVEDO, C. F. 700 1 $aPAIXÃO, D. M. 700 1 $aBARROSO, L. M. A. 700 1 $aVERARDO, L. L. 700 1 $aRESENDE, M. D. V. de 700 1 $aGUIMARÃES, S. E. F. 700 1 $aLOPES, P. S. 773 $tGenetics and Molecular Research$gv. 15, n. 2, 2016. 10 p.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
Registros recuperados : 30 | |
21. | | AZEVEDO, C. F.; FERRÃO, L. F. V.; BENEVENUTO, J.; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, M.; NASCIMENTO, A. C. C.; MUNOZ, P. R. Using visual scores for genomic prediction of complex traits in breeding programs. Theoretical and Applied Genetics, v. 137, n. 1, 2024. 16 p.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Café. |
| |
22. | | SANTOS, P. M. dos; NASCIMENTO, A. C. C.; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F.; MOTA, R. R.; GUIMARÃES, S. E. F.; LOPES, P. S. Use of regularized quantile regression to predict the genetic merit of pigs for asymmetric carcass traits. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 53, n. 9, p. 1011-1017, Sept. 2018. Título em português: Uso da regressão quantílica regularizada para predição de mérito genético em suínos quanto a características assimétricas de carcaça.Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
| |
23. | | TEIXEIRA, F. R. F.; NASCIMENTO, M.; CECON, P. R.; CRUZ, C. D.; SILVA, F. F. e; NASCIMENTO, A. C. C.; AZEVEDO, C. F.; MARQUES, D. B. D.; SILVA, M. V. G. B.; CARNEIRO, A. P. S.; PAIXAO, D. M. Genomic prediction of lactation curves of Girolando cattle based on nonlinear mixed models. Genetics and Molecular Research, v. 20, n. 1, gmr18691, 2021.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
| |
24. | | SOUSA, I. C. de; NASCIMENTO, M.; SILVA, G. N.; NASCIMENTO, A. C. C.; CRUZ, C. D.; SILVA, F. F. e; ALMEIDA, D. P. de; PESTANA, K. N.; AZEVEDO, C. F.; ZAMBOLIM, L.; CAIXETA, E. T. Genomic prediction of leaf rust resistance to Arabica coffee using machine learning algorithms. Scientia Agricola, v. 78, n. 4, e20200021, 2021.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Café. |
| |
25. | | BARRETO, C. A. V.; DIAS, K. O. das G.; SOUSA, I. C. de; AZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, A. C. C.; GUIMARAES, L. J. M.; GUIMARÃES, C. T.; PASTINA, M. M.; NASCIMENTO, M. Genomic prediction in multi-environment trials in maize using statistical and machine learning methods. Scientific Reports, v. 14, 1062, 2024.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
| |
26. | | NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; CRUZ, C. D.; NASCIMENTO, A. C. C.; VIANA, J. M. S.; AZEVEDO, C. F.; BARROSO, L. M. A. Regularized quantile regression applied to genome-enabled prediction of quantitative traits. Genetics and Molecular Research, v. 16, n. 1, gmr16019538, 2017. 12 p.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
27. | | BARROSO, L. M. A.; NASCIMENTO, M.; NASCIMENTO, A. C. C.; SILVA, F. F.; SERÃO, N. V. L.; CRUZ, C. D.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. L.; AZEVEDO, C. F.; LOPES, P. S.; GUIMARÃES, S. E. F. Regularized quantile regression for SNP marker estimation of pig growth curves. Journal of Animal Science and Biotechnology, v. 8, n. 59, 2017. 9 p.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
28. | | OLIVEIRA, G. F.; NASCIMENTO, A. C. C.; AZEVEDO, C. F.; CELERI, M. de O.; BARROSO, L. M. A.; SANT’ANNA, I. de C.; VIANA, J. M. S.; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, M. Population size in QTL detection using quantile regression in genome‑wide association studies. Scientific Reports, v. 13, Article 9585, 2023. 10 p.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Café. |
| |
29. | | SOUSA, I. C. de; NASCIMENTO, M.; SANT’ANNA, I. de C.; CAIXETA, E. T.; AZEVEDO, C. F.; CRUZ, C. D.; SILVA, F. L. da; ALKIMIM, E. R.; NASCIMENTO, A. C. C.; SERÃO, N. V. L. Marker effects and heritability estimates using additive-dominance genomic architectures via artificial neural networks in Coffea canephora. Plos One, v. 17, n.1, e0262055, 2022.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Café. |
| |
30. | | TEIXEIRA, F. R. F.; NASCIMENTO, M.; NASCIMENTO, A. C. C.; SILVA, F. F. e; CRUZ, C. D.; AZEVEDO, C. F.; PAIXÃO, D. M.; BARROSO, L. M. A.; VERARDO, L. L.; RESENDE, M. D. V. de; GUIMARÃES, S. E. F.; LOPES, P. S. Factor analysis applied to genome prediction for high-dimensional phenotypes in pigs. Genetics and Molecular Research, v. 15, n. 2, 2016. 10 p.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
Registros recuperados : 30 | |
|
Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|