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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
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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.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Leite. |
Data corrente: |
15/10/2018 |
Data da última atualização: |
15/10/2018 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
SANTOS, K. S.; OLIVEIRA, F. R.; MACHADO, M. A.; BENITES, F. R. G.; AZEVEDO, A. L. S. |
Afiliação: |
K. S. Santos; F. R. Machado; MARCO ANTONIO MACHADO, CNPGL; FLAVIO RODRIGO GANDOLFI BENITES, CNPGL; ANA LUISA SOUSA AZEVEDO, CNPGL. |
Título: |
Determinação da taxa de cruzamento em Cynodon ssp.. |
Ano de publicação: |
2018 |
Fonte/Imprenta: |
In: XXII Workshop de Iniciação Científica da Embrapa Gado de Leite. XXII. Anais. Juiz de Fora/MG. Embrapa Gado de Leite, 2018. 4 p |
Idioma: |
Português |
Palavras-Chave: |
Cynodon ssp; Taxa de cruzamento. |
Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
Marc: |
LEADER 00587naa a2200181 a 4500 001 2097331 005 2018-10-15 008 2018 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aSANTOS, K. S. 245 $aDeterminação da taxa de cruzamento em Cynodon ssp.. 260 $c2018 653 $aCynodon ssp 653 $aTaxa de cruzamento 700 1 $aOLIVEIRA, F. R. 700 1 $aMACHADO, M. A. 700 1 $aBENITES, F. R. G. 700 1 $aAZEVEDO, A. L. S. 773 $tIn: XXII Workshop de Iniciação Científica da Embrapa Gado de Leite. XXII. Anais. Juiz de Fora/MG. Embrapa Gado de Leite, 2018. 4 p
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