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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
16/12/2019 |
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Data da última atualização: |
16/12/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
SILVEIRA, L. S.; MARTINS FILHO, S.; AZEVEDO, C. F.; BARBOSA, E. C.; RESENDE, M. D. V. de; TAKAHASHI, E. K. |
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Afiliação: |
L. S. Silveira, UFV; S. Martins Filho, UFV; C. F. Azevedo, UFV; E. C. Barbosa, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; E. K. Takahashi, CENIBRA. |
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Título: |
Bayesian models applied to genomic selection for categorical traits. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Genetics and Molecular Research, v. 18, n. 4: gmr18490, 2019. 10 p. |
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DOI: |
10.4238/gmr18490 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
We compared two statistical methodologies applied to genetic and genomic analyses of categorical traits. The first one consists of a Bayesian approach to the Bayesian Linear Mixed Model (BLMM), which addresses the statistical problems of genomic prediction. The second methodology, called Bayesian Generalized Linear Mixed Model (BGLMM) is similar, but it is used when the distribution of the response variable is not Gaussian, as in the case of disease resistance phenotype categories. These models were compared according to predictive ability, bias, computational time and cross validation error rate (CVER). Additionally, an alternative classification method for the BLMM was proposed, which allowed us to obtain the CVER for this model. Estimates of the genetic parameters were obtained using BLASSO (Bayesian Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) and Bayesian G-BLUP (Genomic Best Linear Unbiased Prediction) estimation methods applied to BLMM and BGLMM. The models were applied in two scenarios, with two and four classes for the phenotype of resistance to rust disease caused by the pathogen Puccinia psidii and classified as reaction types (two classes) and infection levels (four classes) recorded for 559 trees of Eucalyptus urophylla with 24,806 SNP markers. Modeling this trait through SNPs allow the next generation of plants to be selected early, reducing time and costs. We found the same predictive ability for both models and a bias value closer to the ideal for BLMM (GBLUP). The BGLMM had the best CVER (0.29 against 0.32 and 0.47 against 0.51 for 2 and 4 categories, respectively), BLMM had a three times shorter computational time, and though BLMM is not the most appropriate model for handling categorical data, this model presented similar responses to BGLMM. Thus, we consider it as an appropriate alternative for categorical data modeling. MenosWe compared two statistical methodologies applied to genetic and genomic analyses of categorical traits. The first one consists of a Bayesian approach to the Bayesian Linear Mixed Model (BLMM), which addresses the statistical problems of genomic prediction. The second methodology, called Bayesian Generalized Linear Mixed Model (BGLMM) is similar, but it is used when the distribution of the response variable is not Gaussian, as in the case of disease resistance phenotype categories. These models were compared according to predictive ability, bias, computational time and cross validation error rate (CVER). Additionally, an alternative classification method for the BLMM was proposed, which allowed us to obtain the CVER for this model. Estimates of the genetic parameters were obtained using BLASSO (Bayesian Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) and Bayesian G-BLUP (Genomic Best Linear Unbiased Prediction) estimation methods applied to BLMM and BGLMM. The models were applied in two scenarios, with two and four classes for the phenotype of resistance to rust disease caused by the pathogen Puccinia psidii and classified as reaction types (two classes) and infection levels (four classes) recorded for 559 trees of Eucalyptus urophylla with 24,806 SNP markers. Modeling this trait through SNPs allow the next generation of plants to be selected early, reducing time and costs. We found the same predictive ability for both models and a bias value closer to the ideal for BLMM (G... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Bayesian inference; Statistical methods. |
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Thesagro: |
Melhoramento Genético Vegetal. |
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Thesaurus Nal: |
Genetic improvement; Plant breeding. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Rondônia. |
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Data corrente: |
23/08/2023 |
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Data da última atualização: |
23/08/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
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Autoria: |
DIAS, J. A.; OLIVEIRA, A. M. de; MACEDO, S. C. |
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Afiliação: |
JULIANA ALVES DIAS, CPAF-RO; AUDENICE MIRANDA DE OLIVEIRA, PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS AMBIENTAIS; STEFANY CRISTINA CORDEIRO MACEDO, FACULDADES INTEGRADAS APARÍCIO CARVALHO. |
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Título: |
Avaliação da implantação de práticas de higiene na ordenha para redução da microbiota deteriorante do leite cru nas condições de produção prevalentes em Rondônia. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Porto Velho: Embrapa Rondônia, 2023. |
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Páginas: |
22 p. |
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Série: |
(Embrapa Rondônia. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 86). |
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ISSN: |
1677-8618 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
ODS 12. |
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Conteúdo: |
Considerando a importância de definir estratégias para reduzir a contaminação microbiológica do leite cru nas condições regionais, o objetivo do trabalho foi avaliar o impacto da adoção de boas práticas na redução da contagem de bactérias mesófilas e psicrotróficas nos principais pontos de contaminação da ordenha e leite total de propriedades leiteiras com características de manejo e instalações prevalentes em Rondônia. Estudos relacionados à qualidade microbiológica do leite fornecem diretrizes para a definição de estratégias para adoção/adequação de práticas e processos a fim de garantir padrões de produção, e reduzir o descarte de matéria prima fora dos padrões higiênico-sanitários estabelecidos, entre outros efeitos adversos nos derivados lácteos. Portanto, está alinhado ao ?Objetivo de Desenvolvimento Sustentável? ? ODS 12 proposto pela Organização das Nações Unidas (ONU), que visa garantir padrões de produção e de consumo sustentáveis. |
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Palavras-Chave: |
Amazônia Ocidental; Rondônia; Selo ODS 12; Western Amazon. |
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Thesagro: |
Agricultura Familiar; Contaminação; Gado Leiteiro; Higiene; Ordenha; Produção Leiteira. |
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Thesaurus NAL: |
Dairy cattle; Family farms; Food contamination; Good hygiene practices; Milk production; Milking. |
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Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1156094/1/cpafro-19012.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Rondônia (CPAF-RO) |
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