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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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1.Imagem marcado/desmarcadoLOPES, P. S. Avaliação genética de suínos utilizando metodologia de modelos mistos. 1994. 98p. Tese (Doctor Scientiae) - Curso de Zootecnia, Universidade Federal de Viçosa, Minas Gerais. Orientador: Prof. Martinho de Almeida e Silva.

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2.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, M. D. V. de; LOPES, P. S.; SILVA, R. L. da; PIRES, I. E. Seleção genômica ampla (GWS) e maximização da eficiência do melhoramento genético. Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, n. 56, p. 63-77, jan./jun. 2008.

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3.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; LOPES, P. S.; AZEVEDO, C. F. Seleção genômica ampla (GWS) via modelos mistos (REML/BLUP), inferência Bayesiana (MCMC), regressão aleatória multivariada e estatística espacial. Viçosa, MG: UFV, 2012. 291 p. Livro eletrônico.

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4.Imagem marcado/desmarcadoMOTA, R. R.; MARQUES, L. F. A.; LOPES, P. S.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. G. da. Inclusão de animais oriundos da técnica de transferência de embriões, na estimação de parâmetros genéticos de bovinos da raça Simental. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO ANIMAL, 9., 2012, João Pessoa. Trabalhos. João Pessoa: Sociedade Brasileira de Melhoramento Animal, 2012. Disponibilizado online.

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5.Imagem marcado/desmarcadoAZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; LOPES, P. S.; GUIMARÃES, S. E. F. Regressão via componentes independentes aplicada à seleção genômica para características de carcaça em suínos. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 48, n. 6, p. 619-626, jun. 2013.

Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Unidades Centrais.

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6.Imagem marcado/desmarcadoPAIVA, J. T.; RESENDE, M. D. V. de; RESENDE, R. T.; OLIVEIRA, H. R.; SILVA, H. T.; CAETANO, G. C.; LOPES, P. S.; SILVA, F. F. Epigenética: mecanismos, herança e implicações no melhoramento animal. Archivos de Zootecnia, v. 68, n. 262, p. 304-311, 2019.

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7.Imagem marcado/desmarcadoCOSTA, E. V.; DINIZ, D. B.; VERONEZE, R.; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; GUIMARÃES, S. E. F.; SILVA, F. F.; LOPES, P. S. Estimating additive and dominance variances for complex traits in pigs combining genomic and pedigree information. Genetics and Molecular Research, v. 14, n. 2, p. 6303-6311, June 2015.

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8.Imagem marcado/desmarcadoPINHEIRO, 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.

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9.Imagem marcado/desmarcadoCOSTA, E. V.; VENTURA. H. T.; FIGUEIREDO, E. A. P. de; SILVA, F. F.; GLÓRIA, L. S.; GODINHO, R. M.; RESENDE, M. D. V. de; LOPES, P. S. Multi-trait and repeatability models for genetic evaluation of litter traits in pigs considering different farrowings. Revista Brasileira de Saúde e Produção Animal, Salvador, v. 17, n. 4, p. 666-676, 2016.

Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Suínos e Aves.

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10.Imagem marcado/desmarcadoVERARDO, L. L.; SILVA, F. F.; VARONA, L.; RESENDE, M. D. V. de; BASTIAANSEN, J. W. M.; LOPES, P. S.; GUIMARÃES, S. E. F. Bayesian GWAS and network analysis revealed new candidate genes for number of teats in pigs. Journal of Applied Genetics, v. 56, n. 1, p. 123-132, Feb. 2015.

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11.Imagem marcado/desmarcadoAZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F.; RESENDE, M. D. V. de; LOPES, P. S.; GUIMARÃES, S. E. F.; GLÓRIA, L. S. Comparison of dimensionality reduction methods to predict genomic breeding values for carcass traits in pigs. Genetics and Molecular Research, Ribeirão Preto, v. 14, n. 4, p. 12217-12227, 2015.

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12.Imagem marcado/desmarcadoAZEVEDO, 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.

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13.Imagem marcado/desmarcadoMOTA, R. R.; MARQUES, L. F. A.; LOPES, P. S.; SILVA, L. P. da; RESENDE, M. D. V. de; TORRES, R. A. Genetic evaluation using multi-trait and random regression models in Simmental beef cattle. Genetics and Molecular Research, v. 12, n. 3, p. 2465-2480, 2013.

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14.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, V. S.; MARTINS FILHO, S.; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; LOPES, P. S.; GUIMARÃES, S. E. F.; SILVA, F. F. Genomic prediction for additive and dominance effects of censored traits in pigs. Genetics and Molecular Research, v. 15, n. 4, gmr15048764, Oct. 2016.

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15.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, V. S.; MARTINS FILHO, S.; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; LOPES, P. S.; GUIMARAES, S. E. F.; GLORIA, L. S.; SILVA, F. F. Genomic selection for slaughter age in pigs using the Cox frailty model. Genetics and Molecular Research, Ribeirão Preto, v. 14, n. 4, p. 12616-12627, 2015.

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16.Imagem marcado/desmarcadoJUNQUEIRA, 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.

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17.Imagem marcado/desmarcadoMOTA, R. R.; LOPES, P. S.; MARQUES, L. F. A.; SILVA, L. P. da; RESENDE, M. D. V. de; TORRES, R. de A. The influence of animals from embryo transfer on the genetic evaluation of growth in Simmental beef cattle by using multi-trait models. Genetics and Molecular Biology, v. 36, n. 1, p. 43-49, 2013.

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18.Imagem marcado/desmarcadoMOTA, R. R.; LOPES, P. S.; MARQUES, L. F. A.; SILVA, L. P.; PESSOA, M. C.; TORRES, R. A.; RESENDE, M. D. V. de. Influence of animals obtained using embryo transfer on the genetic evaluation of growth in Simmental beef cattle with random regression models. Genetics and Molecular Research, v. 12, n. 4, p. 5889-5904, 2013.

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19.Imagem marcado/desmarcadoPAIVA, J. T.; RESENDE, M. D. V. de; RESENDE, R. T.; OLIVEIRA, H. R. de; SILVA, H. T.; CAETANO, G. C.; LOPES, P. S.; SILVA, F. F. Transgenerational epigenetic variance for body weight in meat quails. Journal of Animal Breeding and Genetics, v. 135, n. 3, p. 178-185, June 2018.

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20.Imagem marcado/desmarcadoGLÓRIA, L. S.; CRUZ, C. D.; VIEIRA, R. A. M.; RESENDE, M. D. V. de; LOPES, P. S.; SIQUEIRA, O. H. G. B. D. de; SILVA, F. F. e. Accessing marker effects and heritability estimates from genome prediction by Bayesian regularized neural networks. Livestock Science, v. 191, p. 91-96, Sept. 2016.

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Biblioteca(s):  Embrapa Florestas; Embrapa Unidades Centrais.
Data corrente:  14/05/2013
Data da última atualização:  19/03/2014
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  A - 1
Autoria:  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.
Afiliação:  MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF.
Título:  Mapeamento de QTL para características de crescimento de suínos por meio de modelos de regressão aleatória.
Ano de publicação:  2013
Fonte/Imprenta:  Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 48, n. 2, p. 190-196, fev. 2013.
Idioma:  Português
Conteúdo:  O objetivo deste trabalho foi avaliar eficiência de modelos de regressão aleatória (MRA) para detectar locus de características quantitativas (QTL) para características de crescimento, em suínos. Utilizou-se uma população divergente F2 Piau x Comercial. A eficiência da metodologia proposta na detecção de QTL foi comparada à da metodologia tradicional de regressão por intervalo de mapeamento. Para tanto, utilizaram-se MRA com efeitos aleatórios poligênicos, de ambiente permanente e de QTL, tendo-se utilizado o enfoque de matriz de covariância ?identical‑by‑descent? associada aos efeitos de QTL. Testou-se a significância dos efeitos de QTL mediante a razão de verossimilhanças, tendo-se considerado o modelo como completo quando houve efeito de QTL, ou nulo, quando não. A comparação entre os modelos foi feita nas posições dos marcadores (seis marcadores microssatélites) e nas intermediárias, entre os marcadores. O MRA detectou QTL significativo na posição 65 cM do cromossomo 7 e, portanto, foi mais eficiente que a metodologia tradicional, que não detectou QTL significativo em nenhum dos fenótipos avaliados. A metodologia proposta possibilitou a detecção de QTL com efeito sobre toda a trajetória de crescimento, dentro da amplitude de idade considerada (do nascimento aos 150 dias).
Palavras-Chave:  Dado longitudinal; Dados longitudinais; Growth curves; Identical-by-descent; Loco de característica quantitativa; Locos de característica quantitativas; Longitudinal data; Seleção assistida por marcador; Seleção assistida por marcadores.
Thesagro:  Curva de Crescimento.
Thesaurus NAL:  Marker-assisted selection; Quantitative trait loci; Sus scrofa.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/99688/1/2013-Resende-MapeamentoQLT.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/82745/1/Mapeamento-de-QTL.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Florestas (CNPF)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
AI-SEDE54516 - 1UPEAP - PP630.72081P474
CNPF51150 - 1UPCAP - PP
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