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21.Imagem marcado/desmarcadoVIANA, J. M. S.; ALMEIDA, Í. F. de; RESENDE, M. D. V. de; FARIA, V. R.; SILVA, F. F. e. BLUP for genetic evaluation of plants in non-inbred families of annual crops. Euphytica, n. 174, p. 31-39, 2010.

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22.Imagem marcado/desmarcadoVIANA, J. M. S.; MUNDIM, G. B.; DELIMA, R. O; SILVA, F. F. E.; RESENDE, M. D. V. de. Best linear unbiased prediction for genetic evaluation in reciprocal recurrent selection with popcorn populations. Journal of Agricultural Science, v. 152, p. 428-438, 2014.

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23.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e; NASCIMENTO, M.; GOIS, I. B.; ALVES, R. S. Modelos hierárquicos generalizados lineares mistos (HGLMM), máxima verossimilhança hierárquica (HIML) e HG-BLUP: unificação das três classes de inferência (frequentista, fisheriana e bayesiana) na análise estatística em biometria e genética. Visconde do Rio Branco: Suprema, 2018. 150 p.

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24.Imagem marcado/desmarcadoSUELA, M. M.; LIMA, L. P.; AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e. Combined index of genomic prediction methods applied to productivity traits in rice. Ciência Rural, Santa Maria, v. 49, n. 6, e20181008, June 2019. 9 p.

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25.Imagem marcado/desmarcadoAZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, M.; FONTES, V. C.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; CRUZ, C. D. GenomicLand: software for genome-wide association studies and genomic prediction. Acta Scientiarum. Agronomy, v. 41, e45361, 2019. 7 p.

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26.Imagem marcado/desmarcadoTORRES, L. G.; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, K C. F.; SILVA, F. F. e; OLIVEIRA, E. J. de. Genomic selection for productive traits in biparental cassava breeding populations. PLoS ONE, v. 14, n. 7, e0220245, July 2019. 20 p.

Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Mandioca e Fruticultura.

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27.Imagem marcado/desmarcadoVITI, A. P.; KAGEYAMA, P. Y.; COSTA, L. G. da S.; BILLA, A. D.; SEGUESE, F.; SILVA, F. F. da. Estrutura genética em populações de Cecropia cinerea e Esenbeckia leiocarpa plantadas segundo a sucessão secundária. Revista do Instituto Florestal, São Paulo, v. 4, pt. 4, p. 1209-1212, mar. 1992. Edição dos Anais do Congresso Florestal de Essências Nativas, 2., 1992, São Paulo. Edição especial.

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28.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; RESENDE JÚNIOR, M. F. R.; AZEVEDO, C. F. Genome-Wide Association Studies (GWAS). In: BORÉM, A.; FRITSCHE-NETO, R. (Ed.). Biotechnology and plant breeding applications and approaches for developing improved cultivars. Amsterdam: Elsevier, 2014. p. 83-104.

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29.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; RESENDE JÚNIOR, M. F. R.; AZEVEDO, C. F. Genome-Wide Selection (GWS). In: BORÉM, A.; FRITSCHE-NETO, R. (Ed.). Biotechnology and plant breeding applications and approaches for developing improved cultivars. Amsterdam: Elsevier, 2014. p. 105-133.

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30.Imagem marcado/desmarcadoVIANA, J. M. S.; ALMEIDA, R. V. de; FARIA, V. R.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e. Genetic evaluation of inbred plants based on BLUP of breeding value and general combining ability. Crop and Pasture Science, v. 62, p. 515-522, 2011.

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31.Imagem marcado/desmarcadoVIANA, J. M. S.; VALENTE, M. S. F.; SCAPIM, C. A.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e. Genetic evaluation of tropical popcorn inbred lines using BLUP. Maydica, v. 56, n. 3, p. 273-281, 2011.

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32.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, V. S. dos; MARTINS FILHO, S.; ALVES, R. M.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e. Genetic divergence among cupuaçu accessions by multiscale bootstrap resampling. Bragantia, Campinas, v. 74, n. 2, p. 169-175, Apr./June 2015.

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33.Imagem marcado/desmarcadoVALENTE, M. S.; VIANA, J. M. S.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; LOPES, M. T. G. Seleção genômica para melhoramento vegetal com diferentes estruturas populacionais. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 51, n. 11, p. 1857-1867, nov. 2016. Título em inglês: Genomic selection for plant breeding with different population structures.

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

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34.Imagem marcado/desmarcadoSANDOVAL, V. J. C.; SILVA, F. F.; RESENDE, M. D. V. de; MACEDO, L. R. de; CECON, P. R. Regressão aleatória Bayesiana para avaliação genética da resistência ao mal das folhas em seringueiras. Revista Ciência Agronômica, v. 48, n. 1, p. 151-156, jan./mar. 2017.

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35.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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36.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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37.Imagem marcado/desmarcadoRESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; VIANA, J. M. S.; PETERNELLI, L. A.; RESENDE JÚNIOR, M. F. R.; DEL VALLE, P. M. Métodos estatísticos na seleção genômica ampla. Colombo: Embrapa Florestas, 2011. 104 p. (Embrapa Florestas. Documentos, 219).

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38.Imagem marcado/desmarcadoMARIGUELE, 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.

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39.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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40.Imagem marcado/desmarcadoCARVALHO, S. de P. C. e; CALEGARIO, N.; SILVA, F. F. e; BORGES, L. A. C.; MENDONÇA, A. R. de; LIMA, M. P. de. Modelos não lineares generalizados aplicados na predição da área basal e volume de Eucalyptus clonal. Cerne, Lavras, v. 17, n. 4, p. 541-548, out./dez. 2011.

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Biblioteca(s):  Embrapa Florestas.
Data corrente:  02/12/2015
Data da última atualização:  03/01/2018
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  A - 1
Autoria:  AZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F.; RESENDE, M. D. V. de; LOPES, P. S.; GUIMARÃES, S. E. F.; GLÓRIA, L. S.
Afiliação:  C. F. AZEVEDO, Universidade Federal de Viçosa; M. NASCIMENTO, Universidade Federal de Viçosa; F. F. SILVA, Universidade Federal de Viçosa; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; P. S. LOPES, Universidade Federal de Viçosa; S. E. F. GUIMARÃES, Universidade Federal de Viçosa; L. S. GLÓRIA, Universidade Federal de Viçosa.
Título:  Comparison of dimensionality reduction methods to predict genomic breeding values for carcass traits in pigs.
Ano de publicação:  2015
Fonte/Imprenta:  Genetics and Molecular Research, Ribeirão Preto, v. 14, n. 4, p. 12217-12227, 2015.
DOI:  http://dx.doi.org/10.4238/2015.October.9.10
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  A significant contribution of molecular genetics is the direct use of DNA information to identify genetically superior individuals. With this approach, genome-wide selection (GWS) can be used for this purpose. GWS consists of analyzing a large number of single nucleotide polymorphism markers widely distributed in the genome; however, because the number of markers is much larger than the number of genotyped individuals, and such markers are highly correlated, special statistical methods are widely required. Among these methods, independent component regression, principal component regression, partial least squares, and partial principal components stand out. Thus, the aim of this study was to propose an application of the methods of dimensionality reduction to GWS of carcass traits in an F2 (Piau x commercial line) pig population. The results show similarities between the principal and the independent component methods and provided the most accurate genomic breeding estimates for most carcass traits in pigs.
Palavras-Chave:  Componente de regressão independente; Componente principal de regressão; Componente principal parcial; Independent component regression; Partial least squares; Partial principal component; Principal component regression; Quadrados mínimos parciais.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/134673/1/2015-M.Deon-GMR-Comparison.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Florestas (CNPF)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
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