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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
Data corrente: |
24/10/2013 |
Data da última atualização: |
24/10/2013 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
SILVA, F. F. e; VIANA, J. M. S.; FARIA, V. R.; RESENDE, M. D. V. de. |
Afiliação: |
Fabyano Fonseca e Silva, UFV; José Marcelo Soriano Viana, UFV; Vinícius Ribeiro Faria, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF. |
Título: |
Bayesian inference of mixed models in quantitative genetics of crop species. |
Ano de publicação: |
2013 |
Fonte/Imprenta: |
Theoretical and Applied Genetics, v. 126, p. 1749-1761, 2013. |
DOI: |
10.1007/s00122-013-2089-6 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
The objectives of this study were to implement a Bayesian framework for mixed models analysis in crop species breeding and to exploit alternatives for informative prior elicitation. Bayesian inference for genetic evaluation in annual crop breeding was illustrated with the first two half-sib selection cycles in a popcorn population. The Bayesian framework was based on the Just Another Gibbs Sampler software and the R2jags package. For the first cycle, a non-informative prior for the inverse of the variance components and an informative prior based on meta-analysis were used. For the second cycle, a noninformative prior and an informative prior defined as the posterior from the non-informative and informative analyses of the first cycle were used. Regarding the first cycle, the use of an informative prior from the meta-analysis provided clearly distinct results relative to the analysis with a non-informative prior only for the grain yield. Regarding the second cycle, the results for the expansion volume and grain yield showed differences among the three analyses. The differences between the non-informative and informative prior analyses were restricted to variance components and heritability. The correlations between the predicted breeding values from these analyses were almost perfect. |
Palavras-Chave: |
Bayesian inference; BLUP; Genética quantitativa; Inferência Bayesiana; Mixed models; Modelo mixto; REML. |
Thesaurus Nal: |
quantitative genetics. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 02085naa a2200265 a 4500 001 1969304 005 2013-10-24 008 2013 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $a10.1007/s00122-013-2089-6$2DOI 100 1 $aSILVA, F. F. e 245 $aBayesian inference of mixed models in quantitative genetics of crop species.$h[electronic resource] 260 $c2013 520 $aThe objectives of this study were to implement a Bayesian framework for mixed models analysis in crop species breeding and to exploit alternatives for informative prior elicitation. Bayesian inference for genetic evaluation in annual crop breeding was illustrated with the first two half-sib selection cycles in a popcorn population. The Bayesian framework was based on the Just Another Gibbs Sampler software and the R2jags package. For the first cycle, a non-informative prior for the inverse of the variance components and an informative prior based on meta-analysis were used. For the second cycle, a noninformative prior and an informative prior defined as the posterior from the non-informative and informative analyses of the first cycle were used. Regarding the first cycle, the use of an informative prior from the meta-analysis provided clearly distinct results relative to the analysis with a non-informative prior only for the grain yield. Regarding the second cycle, the results for the expansion volume and grain yield showed differences among the three analyses. The differences between the non-informative and informative prior analyses were restricted to variance components and heritability. The correlations between the predicted breeding values from these analyses were almost perfect. 650 $aquantitative genetics 653 $aBayesian inference 653 $aBLUP 653 $aGenética quantitativa 653 $aInferência Bayesiana 653 $aMixed models 653 $aModelo mixto 653 $aREML 700 1 $aVIANA, J. M. S. 700 1 $aFARIA, V. R. 700 1 $aRESENDE, M. D. V. de 773 $tTheoretical and Applied Genetics$gv. 126, p. 1749-1761, 2013.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação; Embrapa Pecuária Sudeste. |
Data corrente: |
30/08/2022 |
Data da última atualização: |
22/01/2024 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
B - 1 |
Autoria: |
BUENO, J. O. DE A.; CRESTANA, S.; PEZZOPANE, J. R. M.; BOURSCHEIDT, V.; BERNARDI, A. C. de C. |
Afiliação: |
JOSÉ OTÁVIO DE ALMEIDA BUENO, USP; SILVIO CRESTANA, CNPDIA; JOSE RICARDO MACEDO PEZZOPANE, CPPSE; VANDOIR BOURSCHEIDT, UFSCAR; ALBERTO CARLOS DE CAMPOS BERNARDI, CPPSE. |
Título: |
Comparação entre modelos digitais de terreno gerados por quatro fontes de dados diferentes. |
Ano de publicação: |
2022 |
Fonte/Imprenta: |
Concilium, v. 22, 2022. |
Páginas: |
14 p. |
ISSN: |
1414-7327 |
DOI: |
https://doi.org/10.53660/CLM-584-658 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
A superfície topográfica de uma determinada região do planeta pode ser representada por um modelo digital de terreno (MDT) o qual é uma importante fonte de dados cuja utilização se dá para diversos fins, tais como análises de características hidrológicas de bacias hidrográficas. A geração do MDT depende de uma fonte de dados que tenha na sua base valores de elevação da superfície terrestre. Os métodos clássicos para aquisição de dados de superfície e subsuperfície demandam muito tempo, custo ou ainda conhecimentos específicos de processamento para geração do MDT devido ao levantamento topográfico. Assim, o estudo comparou as variações entre as altitudes desses modelos obtidas por quatro fontes de dados, a saber: por meio de imagens capturadas por aeronave remotamente pilotada - drone; imagens capturadas utilizando veículo aéreo tripulado; imagem de satélite; e altitudes obtidas com GPS (Sistema de Posicionamento Global) geodésico, sendo que os resultados para essa análise mostraram que há variação entre os valores dos intervalos de altitude, todavia mesmo com as diferenças observadas nos números, as variações de ambos os MDTs se acompanham ao longo de toda área de estudo. |
Palavras-Chave: |
Análise de terreno; Drone; ILPF; Imagem de satélite. |
Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1148955/1/P-Comparacao-entre-modelos-digitais-de-terreno-gerados-por-quatro.pdf
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Marc: |
LEADER 01992naa a2200265 a 4500 001 2148955 005 2024-01-22 008 2022 bl uuuu u00u1 u #d 022 $a1414-7327 024 7 $ahttps://doi.org/10.53660/CLM-584-658$2DOI 100 1 $aBUENO, J. O. DE A. 245 $aComparação entre modelos digitais de terreno gerados por quatro fontes de dados diferentes.$h[electronic resource] 260 $c2022 300 $a14 p. 520 $aA superfície topográfica de uma determinada região do planeta pode ser representada por um modelo digital de terreno (MDT) o qual é uma importante fonte de dados cuja utilização se dá para diversos fins, tais como análises de características hidrológicas de bacias hidrográficas. A geração do MDT depende de uma fonte de dados que tenha na sua base valores de elevação da superfície terrestre. Os métodos clássicos para aquisição de dados de superfície e subsuperfície demandam muito tempo, custo ou ainda conhecimentos específicos de processamento para geração do MDT devido ao levantamento topográfico. Assim, o estudo comparou as variações entre as altitudes desses modelos obtidas por quatro fontes de dados, a saber: por meio de imagens capturadas por aeronave remotamente pilotada - drone; imagens capturadas utilizando veículo aéreo tripulado; imagem de satélite; e altitudes obtidas com GPS (Sistema de Posicionamento Global) geodésico, sendo que os resultados para essa análise mostraram que há variação entre os valores dos intervalos de altitude, todavia mesmo com as diferenças observadas nos números, as variações de ambos os MDTs se acompanham ao longo de toda área de estudo. 650 $aSensoriamento Remoto 653 $aAnálise de terreno 653 $aDrone 653 $aILPF 653 $aImagem de satélite 700 1 $aCRESTANA, S. 700 1 $aPEZZOPANE, J. R. M. 700 1 $aBOURSCHEIDT, V. 700 1 $aBERNARDI, A. C. de C. 773 $tConcilium$gv. 22, 2022.
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Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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