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Registros recuperados : 87 | |
1. | | RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e. Análise estatística da interação genótipo x ambientes e normas de reação. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 369-394. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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2. | | RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e. Modelos lineares generalizados e dados categóricos. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 559-594. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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4. | | RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e. Análise estatística de dados longitudinais. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 312-368. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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5. | | RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Análise de sobrevivência e dados censurados. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 595-626. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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10. | | RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. 882 p. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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11. | | RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e. Inferência bayesiana. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 449-503. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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13. | | RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e. Softwares ASREML e R. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 769-807. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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17. | | RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e. Seleção genômica. In: RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F. Estatística matemática, biométrica e computacional: modelos mistos, multivariados, categóricos e generalizados (REML/BLUP), inferência Bayesiana, regressão, aleatória, seleção genômica, QTL, GWAS, estatística espacial e temporal, competição, sobrevivência. Viçosa, MG: UFV, 2014. p. 627-768. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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19. | | SANTOS, V. S. dos; MARTINS FILHO, S.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de. Uma aplicação do modelo de sobrevivência de Cox na seleção genômica ampla de suínos. Revista Matemática e Estatística em foco, v. 1, n. 2, 2013. Edição especial dos anais do Encontro Mineiro de Estatística, 12., 2013, Uberlândia. Resumo. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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20. | | MORAES, W. B.; MAFFIA, L. A.; SANTOS, A. F. dos; SILVA, F. F. E.; FILHO, S. M. Análise bayesiana em modelos de crescimento para comparar estratégias de controle da ferrugem do álamo. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FITOPATOLOGIA, 46.; REUNIÃO BRASILEIRA DE CONTROLE BIOLÓGICO, 11., 2013, Ouro Preto. CBfito sustentável. Ouro Preto: UFV, 2013. 1 CD-ROM. Resumo: 126-1. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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Registros recuperados : 87 | |
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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
Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
Data corrente: |
24/10/2013 |
Data da última atualização: |
24/10/2013 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 1 |
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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