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| Registros recuperados : 60 | |
| 1. |  | ABDALLA G.; MUSSAGY, C. U.; BRASIL, G. S. P.; SCONTRI, M.; SASAKI, J. C. S.; SU, Y.; BEBBER, C.; ROCHA, R. R.; ABREU, A. P. S.; GONÇALVES, R. P.; BURD, B. S.; PACHECO, M. F.; ROMEIRA, K. M.; PICHELI, F. P.; GUERRA, N. B.; FARHADI, N.; FLORIANO, J. F.; FORSTER, S.; HE, S.; NGUYEN, H. T.; PEIRSMAN, A.; TIRPAKOV, Z.; HUANG, S.; DOKMECIi, M. R.; FERREIRA, E. S.; Santos, L. S. dos; PIAZZA, R. D.; MARQUES, R. F. C.; GOMÉZ, A.; JUCAUD, V.; LI, B.; AZEREDO, H. M. C. de; HERCULANO, R. D. Eco-sustainable coatings based on chitosan, pectin, and lemon essential oil nanoemulsion and their effect on strawberry preservation. International Journal of Biological Macromolecules, v. 249, 126016, 2023. 1 - 15| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 2. | | CONCENÇO, G.; TOMAZI, M.; MARQUES, R. F.; CHANDRA, S.; CHANDOLA, V.; MELO, T. S.; SILVA, L. B. X. da. Sustentabilidade do cultivo de mandioca em comunidades indígenas do Pantanal Brasileiro Research, Society and Development, v. 10, n. 1, p. e56010112070, 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Agropecuária Oeste. |
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| 5. | | CONCENCO, G.; ANDRES, A.; SCHREIBER, F.; MOISINHO, I. S.; BEHENCK, J. P. O.; MARQUES, R. F. Emergência de sorgo sacarino sob efeito residual de herbicidas utilizados em áreas de cana-de-açúcar. In: REUNIÃO TÉCNICA ANUAL DE PESQUISA DE MILHO, 62.; REUNIÃO TECNICA ANUAL DE PESQUISA DE SORGO, 45., 2017, Sertão, Atas e resumos, Sertão: IFRS, 2017.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 8. | | CONCENCO, G.; LEME FILHO, J. R. A.; SILVA, C. J. da; MARQUES, R. F.; SILVA, L. B. X.; CORREIA, I. V. T. Weed occurrence in sugarcane as function of variety and ground straw management. Planta Daninha, Viçosa, v. 34, n. 2, p. 219-228, 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Agropecuária Oeste; Embrapa Clima Temperado. |
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| 9. | | MARQUES, R. F.; CORREIA, I. V. T.; MELO, T. S.; SILVA, L. B. X. da; LINHARES, L. T.; CARRARO, T. V.; CONCENCO, G. Alelopatia de extratos de sorgo-sacarino sobre capim-amargoso In: JORNADA DE INICIAÇÃO À PESQUISA DA EMBRAPA, 2015, Dourados. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2015. JIPE 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Agropecuária Oeste. |
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| 10. | | MARQUES, R. F.; CORREIA, I. V. T.; MELO, T. S.; SILVA, L. B. X. da; LINHARES, L. T.; ALVES, M. E. dos S.; CONCENCO, G. Emergência e desenvolvimento de espécies daninhas em função de diferentes potenciais hídrico do solo. In: JORNADA DE INICIAÇÃO À PESQUISA DA EMBRAPA, 2015, Dourados. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2015. JIPE 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Agropecuária Oeste. |
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| 11. | | SILVA, L. B. X. da; MELO, T. S.; LINHARES, L. T.; CORREIA. I. V. T.; MARQUES, R. F.; CONCENCO, G.; SALTON, J. C. Interferência de plantas daninhas em diferentes sistemas de produção. In: JORNADA DE INICIAÇÃO À PESQUISA DA EMBRAPA, 2015, Dourados. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2015. JIPE 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Agropecuária Oeste. |
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| 12. | | CONCENCO, G.; MARQUES, R. F.; SANTOS, S. A. dos; CORREIA, I. V. T.; PALHARINI, W. G.; ALVES, M. dos S.; MELO, T. S.; SILVA, L. B. X.; LINHARES, L. T. Integration crop-livestock: is it efficient in supressing troublesome weeds? A case study. African Journal of Agricultural Research, v. 10, n. 6, p. 1882-1890, Apr. 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Agropecuária Oeste. |
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| 13. | | MELO, T. S.; ALVES, M. E. dos S.; SILVA, L. B. X. da; LINHARES, L. T.; CORREIA, I. V. T.; MARQUES, R. F.; CONCENCO, G. Interações competitivas entre a cultura do milho e capim-branco. In: JORNADA DE INICIAÇÃO À PESQUISA DA EMBRAPA, 2015, Dourados. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2015. JIPE 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Agropecuária Oeste. |
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| 14. | | SILVA, L. B. X. da; MELO, T. S.; ALVES, M. E. dos S.; LINHARES, L. T.; CORREIA, I. V. T.; MARQUES, R. F.; CONCENCO, G. Interações competitivas da soja e capim-branco pelo método substitutivo de avaliação. In: JORNADA DE INICIAÇÃO À PESQUISA DA EMBRAPA, 2015, Dourados. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2015. JIPE 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Agropecuária Oeste. |
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| 15. | | ITO, M. A.; CONCENCO, G.; MARQUES, R. F.; SANTOS, S. A.; ALVES, M. E. dos S.; PALHARINI, W. S.; MELO, T. S.; SILVA, L. B. X.; LINHARES, L. T.; CONCENÇO, S. E. Allelopathic potential of wheat on sourgrass resistant to glyphosate. American Journal of Plant Science, v. 6, n. 7, p. 891-898, Apr. 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Agropecuária Oeste. |
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| 16. | | CONCENCO, G.; MARQUES, R. F.; MELO, T. S.; SILVA, C. J. da; STAUT, L. A.; SILVA, L. B. X. da. Infestação de plantas daninhas em cultivos de milho safrinha comparado a outras opções de inverno. In: SEMINÁRIO NACIONAL [DE] MILHO SAFRINHA, 13., 2015, Maringá. 30 anos de inovação em produtividade e qualidade. Maringá: ABMS, 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Agropecuária Oeste. |
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| 17. | | CORREIA, I. V. T.; CONCENCO, G.; CECCON, G.; MARQUES, R. F.; MELO, T. S.; SILVA, L. V. X. da. Braquiária ruziziensis não impacta a produtividade do milho safrinha e reduz a ocorrência de buva. In: JORNADA DE INICIAÇÃO À PESQUISA DA EMBRAPA, 2015, Dourados. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2015. JIPE 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Agropecuária Oeste. |
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| 18. | | MELO, T. S.; SILVA, L. B. X.; MARIANI, A.; CORREIA, I. V. T.; MARQUES, R. F.; MOTTA, I. de S.; CONCENCO, G. Ocorrência de plantas daninhas em café solteiro e consorciado com braquiária em sistema agroecológico In: JORNADA DE INICIAÇÃO À PESQUISA DA EMBRAPA, 2015, Dourados. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2015. JIPE 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Agropecuária Oeste. |
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| 19. | | CONCENCO, G.; MARQUES, R. F.; MELO, T. S.; LAMAS, F. M.; STAUT, L. A.; GARCIA, R. A. Ocorrência de plantas daninhas em milho safrinha, solteiro ou em consórcio, em sistemas de produção agrícola. In: SEMINÁRIO NACIONAL [DE] MILHO SAFRINHA, 13., 2015, Maringá. 30 anos de inovação em produtividade e qualidade. Maringá: ABMS, 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Agropecuária Oeste. |
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| 20. | | CORREIA, I. V. T.; LAMAS, F. M.; STAUT, L. A.; GARCIA, R. A.; CONCENCO, G.; MARQUES, R. F.; MELO, T. S. Ocorrência de plantas daninhas em sistemas diversificados de produção. In: JORNADA DE INICIAÇÃO À PESQUISA DA EMBRAPA, 2015, Dourados. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2015. JIPE 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Agropecuária Oeste. |
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| Registros recuperados : 60 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Florestas. Para informações adicionais entre em contato com cnpf.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
16/12/2019 |
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Data da última atualização: |
16/12/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
SILVEIRA, L. S.; MARTINS FILHO, S.; AZEVEDO, C. F.; BARBOSA, E. C.; RESENDE, M. D. V. de; TAKAHASHI, E. K. |
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Afiliação: |
L. S. Silveira, UFV; S. Martins Filho, UFV; C. F. Azevedo, UFV; E. C. Barbosa, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; E. K. Takahashi, CENIBRA. |
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Título: |
Bayesian models applied to genomic selection for categorical traits. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Genetics and Molecular Research, v. 18, n. 4: gmr18490, 2019. 10 p. |
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DOI: |
10.4238/gmr18490 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
We compared two statistical methodologies applied to genetic and genomic analyses of categorical traits. The first one consists of a Bayesian approach to the Bayesian Linear Mixed Model (BLMM), which addresses the statistical problems of genomic prediction. The second methodology, called Bayesian Generalized Linear Mixed Model (BGLMM) is similar, but it is used when the distribution of the response variable is not Gaussian, as in the case of disease resistance phenotype categories. These models were compared according to predictive ability, bias, computational time and cross validation error rate (CVER). Additionally, an alternative classification method for the BLMM was proposed, which allowed us to obtain the CVER for this model. Estimates of the genetic parameters were obtained using BLASSO (Bayesian Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) and Bayesian G-BLUP (Genomic Best Linear Unbiased Prediction) estimation methods applied to BLMM and BGLMM. The models were applied in two scenarios, with two and four classes for the phenotype of resistance to rust disease caused by the pathogen Puccinia psidii and classified as reaction types (two classes) and infection levels (four classes) recorded for 559 trees of Eucalyptus urophylla with 24,806 SNP markers. Modeling this trait through SNPs allow the next generation of plants to be selected early, reducing time and costs. We found the same predictive ability for both models and a bias value closer to the ideal for BLMM (GBLUP). The BGLMM had the best CVER (0.29 against 0.32 and 0.47 against 0.51 for 2 and 4 categories, respectively), BLMM had a three times shorter computational time, and though BLMM is not the most appropriate model for handling categorical data, this model presented similar responses to BGLMM. Thus, we consider it as an appropriate alternative for categorical data modeling. MenosWe compared two statistical methodologies applied to genetic and genomic analyses of categorical traits. The first one consists of a Bayesian approach to the Bayesian Linear Mixed Model (BLMM), which addresses the statistical problems of genomic prediction. The second methodology, called Bayesian Generalized Linear Mixed Model (BGLMM) is similar, but it is used when the distribution of the response variable is not Gaussian, as in the case of disease resistance phenotype categories. These models were compared according to predictive ability, bias, computational time and cross validation error rate (CVER). Additionally, an alternative classification method for the BLMM was proposed, which allowed us to obtain the CVER for this model. Estimates of the genetic parameters were obtained using BLASSO (Bayesian Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) and Bayesian G-BLUP (Genomic Best Linear Unbiased Prediction) estimation methods applied to BLMM and BGLMM. The models were applied in two scenarios, with two and four classes for the phenotype of resistance to rust disease caused by the pathogen Puccinia psidii and classified as reaction types (two classes) and infection levels (four classes) recorded for 559 trees of Eucalyptus urophylla with 24,806 SNP markers. Modeling this trait through SNPs allow the next generation of plants to be selected early, reducing time and costs. We found the same predictive ability for both models and a bias value closer to the ideal for BLMM (G... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Bayesian inference; Statistical methods. |
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Thesagro: |
Melhoramento Genético Vegetal. |
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Thesaurus NAL: |
Genetic improvement; Plant breeding. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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Marc: |
LEADER 02649naa a2200253 a 4500
001 2116962
005 2019-12-16
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520 $aWe compared two statistical methodologies applied to genetic and genomic analyses of categorical traits. The first one consists of a Bayesian approach to the Bayesian Linear Mixed Model (BLMM), which addresses the statistical problems of genomic prediction. The second methodology, called Bayesian Generalized Linear Mixed Model (BGLMM) is similar, but it is used when the distribution of the response variable is not Gaussian, as in the case of disease resistance phenotype categories. These models were compared according to predictive ability, bias, computational time and cross validation error rate (CVER). Additionally, an alternative classification method for the BLMM was proposed, which allowed us to obtain the CVER for this model. Estimates of the genetic parameters were obtained using BLASSO (Bayesian Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) and Bayesian G-BLUP (Genomic Best Linear Unbiased Prediction) estimation methods applied to BLMM and BGLMM. The models were applied in two scenarios, with two and four classes for the phenotype of resistance to rust disease caused by the pathogen Puccinia psidii and classified as reaction types (two classes) and infection levels (four classes) recorded for 559 trees of Eucalyptus urophylla with 24,806 SNP markers. Modeling this trait through SNPs allow the next generation of plants to be selected early, reducing time and costs. We found the same predictive ability for both models and a bias value closer to the ideal for BLMM (GBLUP). The BGLMM had the best CVER (0.29 against 0.32 and 0.47 against 0.51 for 2 and 4 categories, respectively), BLMM had a three times shorter computational time, and though BLMM is not the most appropriate model for handling categorical data, this model presented similar responses to BGLMM. Thus, we consider it as an appropriate alternative for categorical data modeling.
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