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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Leite. |
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Data corrente: |
04/12/2014 |
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Data da última atualização: |
05/02/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
OLIVEIRA, F. C. de; BORGES, C. C. H.; ALMEIDA, F. N.; SILVA, F. F. e; VERNEQUE, R. da S.; SILVA, M. V. G. B.; ARBEX, W. A. |
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Afiliação: |
FABRÍZZIO CONDÉ DE OLIVEIRA, UFJF; CARLOS CRISTIANO HASENCLEVER BORGES, UFJF; FERNANDA NASCIMENTO ALMEIDA, FAPEMIG; FABYANO FONSECA E SILVA, UFV; RUI DA SILVA VERNEQUE, CNPGL; MARCOS VINICIUS GUALBERTO B SILVA, CNPGL; WAGNER ANTONIO ARBEX, CNPGL. |
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Título: |
SNPs selection using support vector regression and genetic algorithms in GWAS |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
BMC Genomics, v. 15, article S4, 2014. |
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Páginas: |
15 p. |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Suppl. 7. |
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Conteúdo: |
Introduction - This paper proposes a new methodology to simultaneously select the most relevant SNPs markers for the characterization of any measurable phenotype described by a continuous variable using Support Vector Regression with Pearson Universal kernel as fitness function of a binary genetic algorithm. The proposed methodology is multi-attribute towards considering several markers simultaneously to explain the phenotype and is based jointly on statistical tools, machine learning and computational intelligence. Results- The suggested method has shown potential in the simulated database 1, with additive effects only, and real database. In this simulated database, with a total of 1,000 markers, and 7 with major effect on the phenotype and the other 993 SNPs representing the noise, the method identified 21 markers. Of this total, 5 are relevant SNPs between the 7 but 16 are false positives. In real database, initially with 50,752 SNPs, we have reduced to 3,073 markers, increasing the accuracy of the model. In the simulated database 2, with additive effects and interactions (epistasis), the proposed method matched to the methodology most commonly used in GWAS. Conclusions- The method suggested in this paper demonstrates the effectiveness in explaining the real phenotype (PTA for milk), because with the application of the wrapper based on genetic algorithm and Support Vector Regression with Pearson Universal, many redundant markers were eliminated, increasing the prediction and accuracy of the model on the real database without quality control filters. The PUK demonstrated that it can replicate the performance of linear and RBF kernels. MenosIntroduction - This paper proposes a new methodology to simultaneously select the most relevant SNPs markers for the characterization of any measurable phenotype described by a continuous variable using Support Vector Regression with Pearson Universal kernel as fitness function of a binary genetic algorithm. The proposed methodology is multi-attribute towards considering several markers simultaneously to explain the phenotype and is based jointly on statistical tools, machine learning and computational intelligence. Results- The suggested method has shown potential in the simulated database 1, with additive effects only, and real database. In this simulated database, with a total of 1,000 markers, and 7 with major effect on the phenotype and the other 993 SNPs representing the noise, the method identified 21 markers. Of this total, 5 are relevant SNPs between the 7 but 16 are false positives. In real database, initially with 50,752 SNPs, we have reduced to 3,073 markers, increasing the accuracy of the model. In the simulated database 2, with additive effects and interactions (epistasis), the proposed method matched to the methodology most commonly used in GWAS. Conclusions- The method suggested in this paper demonstrates the effectiveness in explaining the real phenotype (PTA for milk), because with the application of the wrapper based on genetic algorithm and Support Vector Regression with Pearson Universal, many redundant markers were eliminated, increasing the prediction ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Single nucleotide polymorphisms (SNPs); SNPs markers; Support Vector Regression with Pearson Universal. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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Marc: |
LEADER 02422naa a2200253 a 4500
001 2001715
005 2024-02-05
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500 $aSuppl. 7.
520 $aIntroduction - This paper proposes a new methodology to simultaneously select the most relevant SNPs markers for the characterization of any measurable phenotype described by a continuous variable using Support Vector Regression with Pearson Universal kernel as fitness function of a binary genetic algorithm. The proposed methodology is multi-attribute towards considering several markers simultaneously to explain the phenotype and is based jointly on statistical tools, machine learning and computational intelligence. Results- The suggested method has shown potential in the simulated database 1, with additive effects only, and real database. In this simulated database, with a total of 1,000 markers, and 7 with major effect on the phenotype and the other 993 SNPs representing the noise, the method identified 21 markers. Of this total, 5 are relevant SNPs between the 7 but 16 are false positives. In real database, initially with 50,752 SNPs, we have reduced to 3,073 markers, increasing the accuracy of the model. In the simulated database 2, with additive effects and interactions (epistasis), the proposed method matched to the methodology most commonly used in GWAS. Conclusions- The method suggested in this paper demonstrates the effectiveness in explaining the real phenotype (PTA for milk), because with the application of the wrapper based on genetic algorithm and Support Vector Regression with Pearson Universal, many redundant markers were eliminated, increasing the prediction and accuracy of the model on the real database without quality control filters. The PUK demonstrated that it can replicate the performance of linear and RBF kernels.
653 $aSingle nucleotide polymorphisms (SNPs)
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653 $aSupport Vector Regression with Pearson Universal
700 1 $aBORGES, C. C. H.
700 1 $aALMEIDA, F. N.
700 1 $aSILVA, F. F. e
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700 1 $aARBEX, W. A.
773 $tBMC Genomics$gv. 15, article S4, 2014.
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Registro original: |
Embrapa Gado de Leite (CNPGL) |
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| 61. |  | ALMEIDA FILHO, J. E. de; TARDIN, F. D.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; GRANATO, I. S. C.; MENEZES, C. B. de. Genetic evaluation of grain sorghum hybrids in Brazilian environments using the REML/BLUP procedure. Scientia Agricola, Piracicaba, v. 71, n. 2, p. 146-150, Mar./Apr. 2014.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 62. | | EVANGELISTA, J. S. P. C.; PEIXOTO, M. A.; COELHO, I.; ALVES, R.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; LAVIOLA, B.; BHERING, L. L. Genetic evaluation and selection in jatropha curcas through frequentist and bayesian inferences. Bragantia, v. 81, 2022. 12 p.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 63. | | BRITO, L. C.; PEIXOTO, M. G. C. D.; CARRARA, E. R.; SILVA, F. F. e; VENTURA, H. T.; BRUNELI, F. A. T.; LOPES, P. S. Genetic parameters for milk, growth, and reproductive traits in Guzerá cattle under tropical conditions. Tropical Animal Health and Production, v. 52, p. 2251-2257, 2020.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 65. | | ALMEIDA FILHO, J. E. de A.; RODRIGUES, J. F. G.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; RESENDE JÚNIOR, M.; MUÑOZ, P.; KIRST, M. Genomic prediction of assitive and non-additive effects using genetic markers and pedigrees in pines breeding. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 8., 2015, Goiânia. O melhoramento de plantas, o futuro da agricultura e a soberania nacional: anais. Goiânia: SBMP: UFG, 2015. Resumo.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 66. | | JUNQUEIRA, V. S.; LOPES, P. S.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; LOURENÇO, D. A. L.; YOKOO, M. J. I.; CARDOSO, F. F. Impact of embryo transfer phenotypic records on large-scale beef cattle genetic evaluations. Revista Brasileira de Zootecnia, Viçosa, MG, v. 47, e20170033, 2018. 4 p.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
| Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Pecuária Sul. |
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| 67. | | CARNEIRO, A. P. S.; MUNIZ, J. A.; CARNEIRO, P. L. S.; MALHADO, C. H. M.; MARTINS FILHO, R.; SILVA, F. F. e. Identidade de modelos não lineares para comparar curvas de crescimento de bovinos da raça Tabapuã. Pesquisa agropecuária brasileira, Brasília, DF, v. 49, n. 1, p. 57-62, jan. 2014. Título em inglês: Identity of nonlinear models to compare growth curves of the cattle breed Tabapuã.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 68. | | RESENDE, R. T.; PIEPHO,H.-P.; ROSA, G. J. M.; SILVA JUNIOR, O. B. da; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; GRATTAPAGLIA, D. Enviromics in breeding: applications and perspectives on envirotypic-assisted selection. Theoretical and Applied Genetics, v. 134, n. 1, 2021. p. 95-112.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Café; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 69. | | PINHEIRO, V. R.; SILVA, F. F. e; GUIMARÃES, S. E. F.; RESENDE, M. D. V. de; LOPES, P. S.; CRUZ, C. D.; AZEVEDO, C. F. Mapeamento de QTL para características de crescimento de suínos por meio de modelos de regressão aleatória. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 48, n. 2, p. 190-196, fev. 2013.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 70. | | LOBO, A. M. B. O.; GUIMARÃES, S. E. F.; LOBO, R. N. B.; PAIVA, S. R.; CARDOSO, F. F.; SILVA, F. F. e. Perfil de expressão gênica global no músculo esquelético de ovinos por meio de microarrays. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 48., 2011, Belém. O desenvolvimento da produção animal e a responsabilidade frente a novos desafios: anais. Belém: SBZ, 2011. 3 f. 1 CD-ROM.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 71. | | LOBO, A. M. B. O.; GUIMARÃES, S. E. F.; LOBO, R. N. B.; PAIVA, S. R.; CARDOSO, F. F.; SILVA, F. F. e. Perfil de expressão gênica global no músculo esquelético de ovinos por meio de microarrays. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 48., 2011, Belém, PA. O desenvolvimento da produção animal e a responsabilidade frente a novos desafios: anais. Belém, PA: SBZ, 2011. 1 CD-ROM.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sul. |
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| 72. | | LOBO, A. M. B. O.; GUIMARÃES, S. E. F.; LOBO, R. N. B.; PAIVA, S. R.; CARDOSO, F. F.; SILVA, F. F. e. Perfil de expressão gênica global no músculo esquelético de ovinos por meio de microarrays. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 48., 2011, Belém. O desenvolvimento da produção animal e a responsabilidade frente a novos desafios: anais. Belém: SBZ, 2011. 3 f. 1 CD-ROM.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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| 73. | | LIMA L. P.; AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; SUELA, M. M.; NASCIMENTO, M.; VIANA, J. M. S. New insights into genomic selection through population-based non-parametric prediction methods. Scientia Agricicola, v. 76, n. 4, p. 290-298, July/Aug. 2019.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 75. | | BARROSO, L. M. A.; NASCIMENTO, M.; NASCIMENTO, A. C. C.; SILVA, F. F. e; CRUZ, C. D.; BHERING, L. L.; FERREIRA, R. de P. Metodologia para análise de adaptabilidade e estabilidade por meio de regressão quantílica. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 50, n. 4, p. 267-290-297, abr. 2015. Título em inglês: Methodology for analysis of adaptability and stability using quantile regression.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 76. | | MARIGUELE, K. H.; RESENDE, M. D. V. de; VIANA, J. M. S.; SILVA, F. F. e; SILVA, P. S. L. de; KNOP, F. de C. Métodos de análise de dados longitudinais para o melhoramento genético da pinha. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 46, n. 12, p. 1657-1664, dez. 2011.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
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| 77. | | AZEVEDO, C. F.; ABAD, J. I. M.; MISSIAGGIA, A. A.; AGUIAR, A. M.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e.; PEREIRA, C. S. Parametrizações em marcadores dominantes DarTs para características de crescimento de eucalipto. 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 |
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| 78. | | VIANA, J. M. S.; DELIMA, R. O.; FARIA, V. R.; MUNDIM, G. B.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e. Relevance of pedigree, historical data, dominance, and data unbalance for selection efficiency. Agronomy Journal, v. 104, n. 3, p. 722-728, 2012.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
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| 79. | | AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; PETERNELLI, L. A.; GUIMARÃES, S. E. F.; LOPES, P. S. Quadrados mínimos parciais uni e multivariado aplicados na seleção genômica para características de carcaça em suínos. Ciência Rural, Santa Maria, RS, v. 43, n. 9, p. 1642-1649, set. 2013.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
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| 80. | | AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; NASCIMENTO, M.; VIANA, J. M. S.; VALENTE, M. S. F. Population structure correction for genomic selection through eigenvector covariates. Crop Breeding and Applied Biotechnology, Viçosa, v. 17, n. 4, p.350-358, Oct./Dec. 2017.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
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