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64. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | ESCOBAR, J. A. D.; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F.; BARBOSA, M. H. P.; NUNES, A. C. P.; ALVES, R. S.; NASCIMENTO, M. Teoria de valores extremos e tamanho amostral para o melhoramento genético do quantil máximo em plantas. Revista Brasileira de Biometria, Lavras, v. 36, n. 1, p. 108-127, 2018. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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66. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | SANTOS, P. M. dos; NASCIMENTO, A. C. C.; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e; AZEVEDO, C. F.; MOTA, R. R.; GUIMARÃES, S. E. F.; LOPES, P. S. Use of regularized quantile regression to predict the genetic merit of pigs for asymmetric carcass traits. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 53, n. 9, p. 1011-1017, Sept. 2018. Título em português: Uso da regressão quantílica regularizada para predição de mérito genético em suínos quanto a características assimétricas de carcaça. Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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67. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | ROCHA, M. do S.; OLIVEIRA, M. I. P. de; MEDEIROS, C.; AZEVEDO, C. F. de; BELTRÃO, N. E. de M.; CARVALHO, J. M. F. C.; ALMEIDA, F. de A. C.; NASCIMENTO, L. C.; BRUNO, R. de L. A. Fungos associados a sementes de mamoneira cultivadas na região de Barbalha, CE, safra 2007. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MAMONA, 3., 2008, Salvador. Energia e ricinoquímica: resumos. Salvador: SEAGRI: Embrapa Algodão, 2008. p. 50 Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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68. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | ROCHA, M. do S.; OLIVEIRA, M. I. P. de; MEDEIROS, C.; AZEVEDO, C. F. de; BELTRÃO, N. E. de M.; CARVALHO, J. M. F. C.; ALMEIDA, F. de A. C.; NASCIMENTO, L. C.; BRUNO, R. de L. A. Fungos associados a sementes de mamoneira cultivadas na região de Barbalha, CE, safra 2007. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MAMONA, 3., 2008, Salvador. Energia e ricinoquímica: anais. Salvador: SEAGRI: Embrapa Algodão, 2008. 1 CD-ROM Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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69. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | RESENDE, R. T.; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e; MELO, L. C.; PEREIRA, H. S.; SOUZA, T. L. P. O. de; VALDISSER, P. A. M. R.; BRONDANI, C.; VIANELLO, R. P. Genome-wide association and regional heritability mapping of plant architecture, lodging and productivity in Phaseolus vulgaris. G3: Genes, Genomes, Genetics, v. 8, p. 2841-2854, Aug. 2018. Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Florestas. |
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70. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | MIRANDA, T. L. R.; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; NUNES, A. C. P.; TAKAHASHI, E. K.; SIMIQUELI, G. F.; SILVA, F. F. e; ALVES, R. S. Evaluation of a new additive-dominance genomic model and implications for quantitative genetics and genomic selection. Scientia Agricola, v. 79, n. 6, p. 1-7, 2022. Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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71. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | SILVA, F. F.; JEREZ, E. A. Z.; RESENDE, M. D. V. de; VIANA, J. M. S.; AZEVEDO, C. F.; LOPES, P. S.; NASCIMENTO, M.; LIMA, R. O. de; GUIMARÃES, S. E. F. Bayesian model combining linkage and linkage disequilibrium analysis for low density-based genomic selection in animal breeding. Journal of Applied Animal Research, v. 46, n. 1, p. 873-878, 2018. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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72. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | OLIVEIRA, M. I. P. de; ROCHA, M. do S.; LUCENA, A. M. A. de; AZEVEDO, C. F. de; ARRIEL, N. H. C.; BARTOLOMEU, C. R. C.; BELTRÃO, N. E. de M. Caracterização morfo-anatômica de folhas e caule de Jatrophas curcas L. (Euphorbiacea). In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PLANTAS OLEAGINOSAS, ÓLEOS, GORDURAS E BIODIESEL, 5.; CLÍNICA TECNOLÓGICA EM BIODIESEL, 2., 2008, Lavras. Biodiesel: tecnologia limpa. Anais...Lavras: UFLA, 2008. 9 p. Seção Trabalhos. 1 CD-ROM. Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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73. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | ROCHA, M. do S.; OLIVEIRA, M. I. P. de; AZEVEDO, C. F. de; LUCENA, A. M. A. de; BELTRÃO, N. E. de M.; CARVALHO, J. M. F. C.; ALMEIDA, F. de A. C.; BRUNO, R. de L. A. Caracterização morfoanatômico da cultivar BRS energia (Ricinus communis L.). In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MAMONA, 3., 2008, Salvador. Energia e ricinoquímica: resumos. Salvador: SEAGRI: Embrapa Algodão, 2008. p. 124 Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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74. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | ROCHA, M. do S.; OLIVEIRA, M. I. P. de; AZEVEDO, C. F. de; LUCENA, A. M. A. de; BELTRÃO, N. E. de M.; CARVALHO, J. M. F. C.; ALMEIDA, F. de A. C.; BRUNO, R. de L. A. Caracterização morfoanatômico da cultivar BRS energia (Ricinus communis L.). In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MAMONA, 3., 2008, Salvador. Energia e ricinoquímica: anais. Salvador: SEAGRI: Embrapa Algodão, 2008. 1 CD-ROM Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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75. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | TORRES, L. G.; OLIVEIRA, E. J. de; OGBONNA, A. C.; BAUCHET, G. J.; MUELLER, L. A.; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F.; SIMIQUELI, G. F.; RESENDE, M. D. V. de. Can cross-country genomic predictions be a reasonable strategy to support germplasm exchange? A case study with hydrogen cyanide in cassava. Frontiers in Plant Science, v. 12, 742638, 2021. Biblioteca(s): Embrapa Café; Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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76. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | ALMEIDA FILHO, J. E. de; AZEVEDO, C. F.; MARINHO, C. D.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; FERREIRA, K. C. Z.; ROSSE, L. N.; SANSALONI, C. P.; PETROLI, C. D.; GRATTAPAGLIA, D. Parametrizações em marcadores dominantes para seleção genômica ampla em eucalipto. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 7., 2013, Uberlândia. Variedade melhorada: a força da nossa agricultura: anais. Viçosa, MG: SBMP, 2013. p. 13-16. Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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77. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | ALMEIDA FILHO, J. E. de; AZEVEDO, C. F.; MARINHO, C. D.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; FERREIRA, K. C. Z.; ROSSE, L. N.; SANSALONI, C. P.; PETROLI, C. D.; GRATTAPAGLIA, D. Parametrizações em marcadores dominantes para seleção genômica ampla em eucalipto. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 7., 2013, Uberlândia. Variedade melhorada: a força da nossa agricultura: anais. Viçosa, MG: SBMP, 2013. p. 13-16. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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78. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | ALVES, R. S.; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e; ROCHA, J. R. A. S. C.; NUNES, A. C. P.; CARNEIRO, A. P. S.; SANTOS, G. A. dos. Optimization of Eucalyptus breeding through random regression models allowing for reaction norms in response to environmental gradients. Tree Genetics & Genomes, v. 16, n. 2, p. 1-8, 2020. Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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79. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | TEIXEIRA, F. R. F.; NASCIMENTO, M.; CECON, P. R.; CRUZ, C. D.; SILVA, F. F. e; NASCIMENTO, A. C. C.; AZEVEDO, C. F.; MARQUES, D. B. D.; SILVA, M. V. G. B.; CARNEIRO, A. P. S.; PAIXAO, D. M. Genomic prediction of lactation curves of Girolando cattle based on nonlinear mixed models. Genetics and Molecular Research, v. 20, n. 1, gmr18691, 2021. Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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80. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | SOUSA, I. C. de; NASCIMENTO, M.; SILVA, G. N.; NASCIMENTO, A. C. C.; CRUZ, C. D.; SILVA, F. F. e; ALMEIDA, D. P. de; PESTANA, K. N.; AZEVEDO, C. F.; ZAMBOLIM, L.; CAIXETA, E. T. Genomic prediction of leaf rust resistance to Arabica coffee using machine learning algorithms. Scientia Agricola, v. 78, n. 4, e20200021, 2021. Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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Registros recuperados : 90 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Café. |
Data corrente: |
15/10/2020 |
Data da última atualização: |
15/10/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 1 |
Autoria: |
SOUSA, I. C. de; NASCIMENTO, M.; SILVA, G. N.; NASCIMENTO, A. C. C.; CRUZ, C. D.; SILVA, F. F. e; ALMEIDA, D. P. de; PESTANA, K. N.; AZEVEDO, C. F.; ZAMBOLIM, L.; CAIXETA, E. T. |
Afiliação: |
Ithalo Coelho de Sousa, Universidade Federal de Viçosa; Moysés Nascimento, Universidade Federal de Viçosa; Gabi Nunes Silva, Universidade Federal de Rondônia; Ana Carolina Campana Nascimento, Universidade Federal de Viçosa; Cosme Damião Cruz, Universidade Federal de Viçosa; Fabyano Fonseca e Silva, Universidade Federal de Viçosa; Dênia Pires de Almeida, Universidade Federal de Viçosa; Kátia Nogueira Pestana, Embrapa Mandioca e Fruticultura; Camila Ferreira Azevedo, Universidade Federal de Viçosa; Laércio Zambolim, Universidade Federal de Viçosa; EVELINE TEIXEIRA CAIXETA MOURA, CNPCa. |
Título: |
Genomic prediction of leaf rust resistance to Arabica coffee using machine learning algorithms. |
Ano de publicação: |
2021 |
Fonte/Imprenta: |
Scientia Agricola, v. 78, n. 4, e20200021, 2021. |
DOI: |
http://dx.doi.org/10.1590/1678-992X-2020-0021 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Genomic selection (GS) emphasizes the simultaneous prediction of the genetic effects of thousands of scattered markers over the genome. Several statistical methodologies have been used in GS for the prediction of genetic merit. In general, such methodologies require certain assumptions about the data, such as the normality of the distribution of phenotypic values. To circumvent the non-normality of phenotypic values, the literature suggests the use of Bayesian Generalized Linear Regression (GBLASSO). Another alternative is the models based on machine learning, represented by methodologies such as Artificial Neural Networks (ANN), Decision Trees (DT) and related possible refinements such as Bagging, Random Forest and Boosting. This study aimed to use DT and its refinements for predicting resistance to orange rust in Arabica coffee. Additionally, DT and its refinements were used to identify the importance of markers related to the characteristic of interest. The results were compared with those from GBLASSO and ANN. Data on coffee rust resistance of 245 Arabica coffee plants genotyped for 137 markers were used. The DT refinements presented equal or inferior values of Apparent Error Rate compared to those obtained by DT, GBLASSO, and ANN. Moreover, DT refinements were able to identify important markers for the characteristic of interest. Out of 14 of the most important markers analyzed in each methodology, 9.3 markers on average were in regions of quantitative trait loci (QTLs) related to resistance to disease listed in the literature. MenosGenomic selection (GS) emphasizes the simultaneous prediction of the genetic effects of thousands of scattered markers over the genome. Several statistical methodologies have been used in GS for the prediction of genetic merit. In general, such methodologies require certain assumptions about the data, such as the normality of the distribution of phenotypic values. To circumvent the non-normality of phenotypic values, the literature suggests the use of Bayesian Generalized Linear Regression (GBLASSO). Another alternative is the models based on machine learning, represented by methodologies such as Artificial Neural Networks (ANN), Decision Trees (DT) and related possible refinements such as Bagging, Random Forest and Boosting. This study aimed to use DT and its refinements for predicting resistance to orange rust in Arabica coffee. Additionally, DT and its refinements were used to identify the importance of markers related to the characteristic of interest. The results were compared with those from GBLASSO and ANN. Data on coffee rust resistance of 245 Arabica coffee plants genotyped for 137 markers were used. The DT refinements presented equal or inferior values of Apparent Error Rate compared to those obtained by DT, GBLASSO, and ANN. Moreover, DT refinements were able to identify important markers for the characteristic of interest. Out of 14 of the most important markers analyzed in each methodology, 9.3 markers on average were in regions of quantitative trait loci (QTLs)... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Statistical learning. |
Thesagro: |
Hemileia Vastatrix. |
Thesaurus NAL: |
Artificial intelligence; Plant breeding. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/216675/1/Sousa-et-al-2020.pdf
|
Marc: |
LEADER 02472naa a2200301 a 4500 001 2125524 005 2020-10-15 008 2021 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttp://dx.doi.org/10.1590/1678-992X-2020-0021$2DOI 100 1 $aSOUSA, I. C. de 245 $aGenomic prediction of leaf rust resistance to Arabica coffee using machine learning algorithms.$h[electronic resource] 260 $c2021 520 $aGenomic selection (GS) emphasizes the simultaneous prediction of the genetic effects of thousands of scattered markers over the genome. Several statistical methodologies have been used in GS for the prediction of genetic merit. In general, such methodologies require certain assumptions about the data, such as the normality of the distribution of phenotypic values. To circumvent the non-normality of phenotypic values, the literature suggests the use of Bayesian Generalized Linear Regression (GBLASSO). Another alternative is the models based on machine learning, represented by methodologies such as Artificial Neural Networks (ANN), Decision Trees (DT) and related possible refinements such as Bagging, Random Forest and Boosting. This study aimed to use DT and its refinements for predicting resistance to orange rust in Arabica coffee. Additionally, DT and its refinements were used to identify the importance of markers related to the characteristic of interest. The results were compared with those from GBLASSO and ANN. Data on coffee rust resistance of 245 Arabica coffee plants genotyped for 137 markers were used. The DT refinements presented equal or inferior values of Apparent Error Rate compared to those obtained by DT, GBLASSO, and ANN. Moreover, DT refinements were able to identify important markers for the characteristic of interest. Out of 14 of the most important markers analyzed in each methodology, 9.3 markers on average were in regions of quantitative trait loci (QTLs) related to resistance to disease listed in the literature. 650 $aArtificial intelligence 650 $aPlant breeding 650 $aHemileia Vastatrix 653 $aStatistical learning 700 1 $aNASCIMENTO, M. 700 1 $aSILVA, G. N. 700 1 $aNASCIMENTO, A. C. C. 700 1 $aCRUZ, C. D. 700 1 $aSILVA, F. F. e 700 1 $aALMEIDA, D. P. de 700 1 $aPESTANA, K. N. 700 1 $aAZEVEDO, C. F. 700 1 $aZAMBOLIM, L. 700 1 $aCAIXETA, E. T. 773 $tScientia Agricola$gv. 78, n. 4, e20200021, 2021.
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