| |
|
|
| Registros recuperados : 643 | |
| 12. |  | RESENDE, M. D. V. de. Matemática. 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. 7-55.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
|   |
| 16. | | RESENDE, M. D. V. de. Modelos BLUP univariados multiefeitos. 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. 226-256.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
| 17. | | RESENDE, M. D. V. de. Modelos computacionais BLUP. 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. 206-225.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
| 19. | | RESENDE, M. D. V. de. Modelos lineares. 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. 130-205.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
| 20. | | RESENDE, M. D. V. de. Modelos multivariados. 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. 257-311.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
| Registros recuperados : 643 | |
|
|
|
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Café. |
|
Data corrente: |
19/01/2022 |
|
Data da última atualização: |
19/01/2022 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
|
Circulação/Nível: |
A - 1 |
|
Autoria: |
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. |
|
Afiliação: |
TAIANA LOPES RANGEL MIRANDA, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPCa; CAMILA FERREIRA AZEVEDO, UFV; ANDREI CAÍQUE PIRES NUNES, UNIVERSIDADE FEDERAL DO SUL DA BAHIA; ELIZABETE KEIKO TAKAHASHI, CELULOSE NIPO-BRASILEIRA S.A; GUILHERME FERREIRA SIMIQUELI, UFV; FABYANO FONSECA E SILVA, UFV; RODRIGO SILVA ALVES, UFLA. |
|
Título: |
Evaluation of a new additive-dominance genomic model and implications for quantitative genetics and genomic selection. |
|
Ano de publicação: |
2022 |
|
Fonte/Imprenta: |
Scientia Agricola, v. 79, n. 6, p. 1-7, 2022. |
|
DOI: |
https://doi.org/10.1590/1678-992X-2021-0074 |
|
Idioma: |
Inglês |
|
Conteúdo: |
The Fisher?s infinitesimal model is traditionally used in quantitative genetics and genomic selection, and it attributes most genetic variance to additive variance. Recently, the dominance maximization model was proposed and it prioritizes the dominance variance based on alternative parameterizations. In this model, the additive effects at the locus level are introduced into the model after the dominance variance is maximized. In this study, the new parameterizations of additive and dominance effects on quantitative genetics and genomic selection were evaluated and compared with the parameterizations traditionally applied using the genomic best linear unbiased prediction method. As the parametric relative magnitude of the additive and dominance effects vary with allelic frequencies of populations, we considered different minor allele frequencies to compare the relative magnitudes. We also proposed and evaluated two indices that combine the additive and dominance variances estimated by both models. The dominance maximization model, along with the two indices, offers alternatives to improve the estimates of additive and dominance variances and their respective proportions and can be successfully used in genetic evaluation. |
|
Thesagro: |
Melhoramento Genético Vegetal; Seleção Genética. |
|
Thesaurus NAL: |
Molecular models; Plant breeding; Plant selection guides. |
|
Categoria do assunto: |
-- |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/230381/1/evaluation-of-a-new-additive.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 02131naa a2200277 a 4500
001 2139183
005 2022-01-19
008 2022 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.1590/1678-992X-2021-0074$2DOI
100 1 $aMIRANDA, T. L. R.
245 $aEvaluation of a new additive-dominance genomic model and implications for quantitative genetics and genomic selection.$h[electronic resource]
260 $c2022
520 $aThe Fisher?s infinitesimal model is traditionally used in quantitative genetics and genomic selection, and it attributes most genetic variance to additive variance. Recently, the dominance maximization model was proposed and it prioritizes the dominance variance based on alternative parameterizations. In this model, the additive effects at the locus level are introduced into the model after the dominance variance is maximized. In this study, the new parameterizations of additive and dominance effects on quantitative genetics and genomic selection were evaluated and compared with the parameterizations traditionally applied using the genomic best linear unbiased prediction method. As the parametric relative magnitude of the additive and dominance effects vary with allelic frequencies of populations, we considered different minor allele frequencies to compare the relative magnitudes. We also proposed and evaluated two indices that combine the additive and dominance variances estimated by both models. The dominance maximization model, along with the two indices, offers alternatives to improve the estimates of additive and dominance variances and their respective proportions and can be successfully used in genetic evaluation.
650 $aMolecular models
650 $aPlant breeding
650 $aPlant selection guides
650 $aMelhoramento Genético Vegetal
650 $aSeleção Genética
700 1 $aRESENDE, M. D. V. de
700 1 $aAZEVEDO, C. F.
700 1 $aNUNES, A. C. P.
700 1 $aTAKAHASHI, E. K.
700 1 $aSIMIQUELI, G. F.
700 1 $aSILVA, F. F. e
700 1 $aALVES, R. S.
773 $tScientia Agricola$gv. 79, n. 6, p. 1-7, 2022.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Café (CNPCa) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|
