Data/hora: 09/06/2024 07:09:58

Biblioteca(s): 	Embrapa Unidades Centrais.	
Data corrente: 	09/11/2018	
Data da última atualização: 	25/02/2019	
Autoria: 	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.	
Afiliação: 	Patricia Mendes dos Santos, Universidade Federal de Viçosa - UFV/Departamento de Estatística; Ana Carolina Campana Nascimento, Universidade Federal de Viçosa - UFV/Departamento de Estatística; Moysés Nascimento, Universidade Federal de Viçosa - UFV/Departamento de Estatística; Fabyano Fonseca e Silva, Universidade Federal de Viçosa - UFV/Departamento de Zootecnia; Camila Ferreira Azevedo, Universidade Federal de Viçosa - UFV/Departamento de Estatística; Rodrigo Reis Mota, Université de Liège/Gembloux Agro-Bio Tech; Simone Eliza Facioni Guimarães, Universidade Federal de Viçosa - UFV/Departamento de Zootecnia; Paulo Sávio Lopes, Universidade Federal de Viçosa - UFV/Departamento de Zootecnia.	
Título: 	Use of regularized quantile regression to predict the genetic merit of pigs for asymmetric carcass traits.	
Ano de publicação: 	2018	
Fonte/Imprenta: 	Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 53, n. 9, p. 1011-1017, Sept. 2018.	
Idioma: 	Inglês	
Notas: 	Título em português: Uso da regressão quantílica regularizada para predição de mérito genético em suínos quanto a características assimétricas de carcaça.	
Conteúdo: 	The objective of this work was to evaluate the use of regularized quantile regression (RQR) to predict the genetic merit of pigs for asymmetric carcass traits, compared with the Bayesian lasso (Blasso) method. The genetic data of the traits carcass yield, bacon thickness, and backfat thickness from a F2 population composed of 345 individuals, generated by crossing animals from the Piau breed with those of a commercial breed, were used. RQR was evaluated considering different quantiles (? = 0.05 to 0.95). The RQR model used to estimate the genetic merit showed accuracies higher than or equal to those obtained by Blasso, for all studies traits. There was an increase of 6.7 and 20.0% in accuracy when the quantiles 0.15 and 0.45 were considered in the evaluation of carcass yield and bacon thickness, respectively. The obtained results are indicative that the regularized quantile regression presents higher accuracy than the Bayesian lasso method for the prediction of the genetic merit of pigs for asymmetric carcass variables.	
Palavras-Chave: 	Blasso.	
Thesagro: 	Sus Scrofa Domesticus.	
Thesaurus Nal: 	Shrinkage; Sus scrofa.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/185713/1/Use-of-regularized-regression.pdf	
Registro original: 	Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE)	
Exemplares: 	AI-SEDE - (63329-1) - UPE - AP - DD -  -  -  - DIS