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Registros recuperados : 62 | |
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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9. | | 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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10. | | 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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12. | | 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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16. | | 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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17. | | 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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18. | | 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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20. | | SUELA, 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. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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Registros recuperados : 62 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
Data corrente: |
26/07/2019 |
Data da última atualização: |
30/10/2019 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 2 |
Autoria: |
SUELA, M. M.; LIMA, L. P.; AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e. |
Afiliação: |
Matheus Massariol Suela, UFV; Leísa Pires Lima, UFV; Camila Ferreira Azevedo, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; Moysés Nascimento, UFV; Fabyano Fonseca e Silva, UFV. |
Título: |
Combined index of genomic prediction methods applied to productivity traits in rice. |
Ano de publicação: |
2019 |
Fonte/Imprenta: |
Ciência Rural, Santa Maria, v. 49, n. 6, e20181008, June 2019. 9 p. |
DOI: |
10.1590/0103-8478cr20181008 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
A cultura do arroz tem grande importância nacional e mundial por ser um dos cereais mais produzidos e consumidos no mundo, caracterizando-se como o principal alimento de mais da metade da população mundial. Em função de sua importância alimentar, desenvolver métodos eficientes que visam a predição e a seleção de indivíduos geneticamente superiores, quanto a características da planta, é de extrema importância para os programas de melhoramento. Diante disso, o objetivo deste trabalho foi avaliar e comparar a eficiência do método Delta-p, G-BLUP, BayesCpi, BLASSO e o índice Delta-p/G-BLUP, índice Delta-p/BayesCpi e índice Delta-p/BLASSO, na estimação de valores genômicos e dos efeitos de marcadores SNPs (Single Nucleotide Polymorphisms) em dados fenotípicos associados a características de arroz. A utilização de marcadores moleculares permite alta eficiência seletiva e o aumento do ganho genético por unidade de tempo. O método Delta-p utiliza o conceito de mudança na frequência alélica devido à seleção e o conceito teórico de ganho genético. O Índice é baseado no princípio da seleção combinada, utiliza conjuntamente as informações dos valores genômicos aditivos preditos via G-BLUP, BayesCpi ou BLASSO e via Delta-p. Estes métodos foram aplicados e comparados quanto à predição genômica utilizando nove características de arroz (Oryza sativa), sendo elas: comprimento da folha bandeira, largura da folha bandeira; número de panículas por planta; número de ramos da panícula primária; comprimento de semente; largura de semente; teor de amilose; teor de proteína; resistência a bruzone. O índice Delta-p/G-BLUP obteve maiores capacidades preditivas para as características estudadas, exceto para a característica Conteúdo de amilose, em que o método que obteve maior capacidade preditiva foi o BayesCpi, sendo aproximadamente 3% superior ao índice Delta-p/G-BLUP. MenosA cultura do arroz tem grande importância nacional e mundial por ser um dos cereais mais produzidos e consumidos no mundo, caracterizando-se como o principal alimento de mais da metade da população mundial. Em função de sua importância alimentar, desenvolver métodos eficientes que visam a predição e a seleção de indivíduos geneticamente superiores, quanto a características da planta, é de extrema importância para os programas de melhoramento. Diante disso, o objetivo deste trabalho foi avaliar e comparar a eficiência do método Delta-p, G-BLUP, BayesCpi, BLASSO e o índice Delta-p/G-BLUP, índice Delta-p/BayesCpi e índice Delta-p/BLASSO, na estimação de valores genômicos e dos efeitos de marcadores SNPs (Single Nucleotide Polymorphisms) em dados fenotípicos associados a características de arroz. A utilização de marcadores moleculares permite alta eficiência seletiva e o aumento do ganho genético por unidade de tempo. O método Delta-p utiliza o conceito de mudança na frequência alélica devido à seleção e o conceito teórico de ganho genético. O Índice é baseado no princípio da seleção combinada, utiliza conjuntamente as informações dos valores genômicos aditivos preditos via G-BLUP, BayesCpi ou BLASSO e via Delta-p. Estes métodos foram aplicados e comparados quanto à predição genômica utilizando nove características de arroz (Oryza sativa), sendo elas: comprimento da folha bandeira, largura da folha bandeira; número de panículas por planta; número de ramos da panícula primária; c... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Bayesian alphabet; Ganho genético; Genetic gain; Genomic prediction; Molecular bases; Predição genômica; Regression. |
Thesagro: |
Índice de Seleção. |
Thesaurus NAL: |
Selection index. |
Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/199878/1/2019-M.Deon-CR-Combined.pdf
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Marc: |
LEADER 02841naa a2200301 a 4500 001 2110881 005 2019-10-30 008 2019 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $a10.1590/0103-8478cr20181008$2DOI 100 1 $aSUELA, M. M. 245 $aCombined index of genomic prediction methods applied to productivity traits in rice.$h[electronic resource] 260 $c2019 520 $aA cultura do arroz tem grande importância nacional e mundial por ser um dos cereais mais produzidos e consumidos no mundo, caracterizando-se como o principal alimento de mais da metade da população mundial. Em função de sua importância alimentar, desenvolver métodos eficientes que visam a predição e a seleção de indivíduos geneticamente superiores, quanto a características da planta, é de extrema importância para os programas de melhoramento. Diante disso, o objetivo deste trabalho foi avaliar e comparar a eficiência do método Delta-p, G-BLUP, BayesCpi, BLASSO e o índice Delta-p/G-BLUP, índice Delta-p/BayesCpi e índice Delta-p/BLASSO, na estimação de valores genômicos e dos efeitos de marcadores SNPs (Single Nucleotide Polymorphisms) em dados fenotípicos associados a características de arroz. A utilização de marcadores moleculares permite alta eficiência seletiva e o aumento do ganho genético por unidade de tempo. O método Delta-p utiliza o conceito de mudança na frequência alélica devido à seleção e o conceito teórico de ganho genético. O Índice é baseado no princípio da seleção combinada, utiliza conjuntamente as informações dos valores genômicos aditivos preditos via G-BLUP, BayesCpi ou BLASSO e via Delta-p. Estes métodos foram aplicados e comparados quanto à predição genômica utilizando nove características de arroz (Oryza sativa), sendo elas: comprimento da folha bandeira, largura da folha bandeira; número de panículas por planta; número de ramos da panícula primária; comprimento de semente; largura de semente; teor de amilose; teor de proteína; resistência a bruzone. O índice Delta-p/G-BLUP obteve maiores capacidades preditivas para as características estudadas, exceto para a característica Conteúdo de amilose, em que o método que obteve maior capacidade preditiva foi o BayesCpi, sendo aproximadamente 3% superior ao índice Delta-p/G-BLUP. 650 $aSelection index 650 $aÍndice de Seleção 653 $aBayesian alphabet 653 $aGanho genético 653 $aGenetic gain 653 $aGenomic prediction 653 $aMolecular bases 653 $aPredição genômica 653 $aRegression 700 1 $aLIMA, L. P. 700 1 $aAZEVEDO, C. F. 700 1 $aRESENDE, M. D. V. de 700 1 $aNASCIMENTO, M. 700 1 $aSILVA, F. F. e 773 $tCiência Rural, Santa Maria$gv. 49, n. 6, e20181008, June 2019. 9 p.
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