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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Café. |
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Data corrente: |
19/01/2022 |
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Data da última atualização: |
19/01/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
COSTA, J. A. da; AZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F.; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, A. C. C. |
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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. |
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Título: |
Determination of optimal number of independent components in yield traits in rice. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
Scientia Agricola, v. 79, n. 6, p. 1-8, 2022. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1590/1678-992X-2020-0397 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
The principal component regression (PCR) and the independent component regression (ICR) are dimensionality reduction methods and extremely important in genomic prediction. These methods require the choice of the number of components to be inserted into the model. For PCR, there are formal criteria; however, for ICR, the adopted criterion chooses the number of independent components (ICs) associated to greater accuracy and requires high computational time. In this study, seven criteria based on the number of principal components (PCs) and methods of variable selection to guide this choice in ICR are proposed and evaluated in simulated and real data. For both datasets, the most efficient criterion and that drastically reduced computational time determined that the number of ICs should be equal to the number of PCs to reach a higher accuracy value. In addition, the criteria did not recover the simulated heritability and generated biased genomic values. |
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Thesagro: |
Arroz; Melhoramento Genético Vegetal; Produtividade. |
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Thesaurus Nal: |
Genomics; Plant breeding; Rice; Yields. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/230385/1/determination-of-optimal-number.pdf
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Marc: |
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100 1 $aCOSTA, J. A. da
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520 $aThe principal component regression (PCR) and the independent component regression (ICR) are dimensionality reduction methods and extremely important in genomic prediction. These methods require the choice of the number of components to be inserted into the model. For PCR, there are formal criteria; however, for ICR, the adopted criterion chooses the number of independent components (ICs) associated to greater accuracy and requires high computational time. In this study, seven criteria based on the number of principal components (PCs) and methods of variable selection to guide this choice in ICR are proposed and evaluated in simulated and real data. For both datasets, the most efficient criterion and that drastically reduced computational time determined that the number of ICs should be equal to the number of PCs to reach a higher accuracy value. In addition, the criteria did not recover the simulated heritability and generated biased genomic values.
650 $aGenomics
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650 $aRice
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650 $aProdutividade
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700 1 $aNASCIMENTO, A. C. C.
773 $tScientia Agricola$gv. 79, n. 6, p. 1-8, 2022.
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Registro original: |
Embrapa Café (CNPCa) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agropecuária Oeste. |
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Data corrente: |
04/09/2023 |
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Data da última atualização: |
04/09/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 2 |
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Autoria: |
GUIMARÃES, A. G.; CECCON, G.; CAPRISTO, D. P.; OLIVEIRA. O. H. de; FACHINELLI, R. |
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Afiliação: |
AMANDA GONÇALVES GUIMARÃES, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA, CURITIBANOS, SC; GESSI CECCON, CPAO; DENISE PREVEDEL CAPRISTO, UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS, DOURADOS; ODAIR HONORATO DE OLIVEIRA, UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS, DOURADOS; RICARDO FACHINELLI, UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS, DOURADOS. |
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Título: |
Dose of Azospirillum brasilense in single maize and intercropped with brachiaria in different soils. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Ciências Agrárias, v. 18, n. 2, e3097, 2023. |
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DOI: |
DOI: 10.5039/agraria.v18i2a3097 |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Bactérias promotoras de crescimento. |
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Thesagro: |
Bactéria; Milho. |
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Categoria do assunto: |
A Sistemas de Cultivo |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/255636/1/Artigo-Amanda-RevistaCienciasAgrarias-Azospirillum.pdf
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Marc: |
LEADER 00681naa a2200205 a 4500
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245 $aDose of Azospirillum brasilense in single maize and intercropped with brachiaria in different soils.$h[electronic resource]
260 $c2023
650 $aBactéria
650 $aMilho
653 $aBactérias promotoras de crescimento
700 1 $aCECCON, G.
700 1 $aCAPRISTO, D. P.
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700 1 $aFACHINELLI, R.
773 $tRevista Brasileira de Ciências Agrárias$gv. 18, n. 2, e3097, 2023.
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Registro original: |
Embrapa Agropecuária Oeste (CPAO) |
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