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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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21.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.

Biblioteca(s): Embrapa Florestas.

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22.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.

Biblioteca(s): Embrapa Florestas.

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23.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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24.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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25.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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26.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.

Biblioteca(s): Embrapa Florestas.

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27.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.

Biblioteca(s): Embrapa Florestas.

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28.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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29.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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30.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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31.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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32.Imagem marcado/desmarcadoLAGROTTA, M. R.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, M.; DUARTE, D. A. S.; AZEVEDO, C. F.; MOTA, R. R. Computação paralela aplicada à seleção genômica via inferência Bayesiana. Revista Brasileira de Biometria, Lavras, v. 35, n. 3, p. 440-448, 2017.

Biblioteca(s): Embrapa Florestas.

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33.Imagem marcado/desmarcadoALMEIDA FILHO, J. E. de; GUIMARÃES, J. F. R.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; MUÑOZ, P.; KIRST, M.; RESENDE JUNIOR, M. F. R. The contribution of dominance to phenotype prediction in a pine breeding and simulated population. Heredity, v. 117, p. 33-41, July 2016.

Biblioteca(s): Embrapa Florestas.

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34.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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35.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.

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

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36.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.

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

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37.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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38.Imagem marcado/desmarcadoCOSTA, J. A. da; AZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, A. C. C. Genomic prediction with the additive-dominant model by dimensionality reduction methods. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 55, e01713, 2020.

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

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39.Imagem marcado/desmarcadoALMEIDA FILHO, J. E. de A.; RODRIGUES, J. F. G.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; RESENDE JÚNIOR, M.; MUÑOZ, P.; KIRST, M. Genomic prediction of assitive and non-additive effects using genetic markers and pedigrees in pines breeding. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 8., 2015, Goiânia. O melhoramento de plantas, o futuro da agricultura e a soberania nacional: anais. Goiânia: SBMP: UFG, 2015. Resumo.

Biblioteca(s): Embrapa Florestas.

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40.Imagem marcado/desmarcadoALMEIDA FILHO, J. E. de; TARDIN, F. D.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; GRANATO, I. S. C.; MENEZES, C. B. de. Genetic evaluation of grain sorghum hybrids in Brazilian environments using the REML/BLUP procedure. Scientia Agricola, Piracicaba, v. 71, n. 2, p. 146-150, Mar./Apr. 2014.

Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Milho e Sorgo.

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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Florestas.
Data corrente:  17/09/2013
Data da última atualização:  18/11/2015
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  A - 2
Autoria:  AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; PETERNELLI, L. A.; GUIMARÃES, S. E. F.; LOPES, P. S.
Afiliação:  CAMILA FERREIRA AZEVEDO, UFV; FABYANO FONSECA E SILVA, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; LUIZ ALEXANDRE PETERNELLI, UFV; SIMONE ELIZA FACIONE GUIMARÃES, UFV; PAULO SÁVIO LOPES, UFV.
Título:  Quadrados mínimos parciais uni e multivariado aplicados na seleção genômica para características de carcaça em suínos.
Ano de publicação:  2013
Fonte/Imprenta:  Ciência Rural, Santa Maria, RS, v. 43, n. 9, p. 1642-1649, set. 2013.
Idioma:  Português
Conteúdo:  A principal contribuição da genética molecular é a utilização direta das informações de DNA no processo de identifi cação de indivíduos geneticamente superiores. Sob esse enfoque, idealizou-se a seleção genômica ampla (Genome Wide Selection - GWS), a qual consiste na análise de marcadores SNPs (Single Nucleotide Polymorphisms) amplamente distribuídos no genoma. Devido a esse grande número de SNPs, geralmente maior que o número de indivíduos genotipados, e à alta colinearidade entre eles, métodos de redução de dimensionalidade são requeridos. Dentre estes, destaca-se o método de regressão via Quadrados Mínimos Parciais (Partial Least Squares - PLS), que além de solucionar tais problemas, permite uma abordagem multivariada, considerando múltiplos fenótipos. Diante do exposto, objetivouse aplicar e comparar a regressão PLS univariada (UPLS) e multivariada (MPLS) na GWS para características de carcaça em uma população F2 de suínos Piau×Comercial. Os resultados evidenciaram a superioridade do método MPLS, uma vez que este proporcionou maiores valores de acurácia em relação à abordagem univariada.
Palavras-Chave:  Análise multivariada; Melhoramento genético; Redução de dimensionalidade; Seleção genômica.
Thesagro:  Suíno.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/89511/1/deon-ciencia-rural.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Florestas (CNPF)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
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