| |
|
|
| Registros recuperados : 125 | |
| 81. |  | BRITO, L. C.; PEIXOTO, M. G. C. D.; CARRARA, E. R.; SILVA, F. F. e; VENTURA, H. T.; BRUNELI, F. A. T.; LOPES, P. S. Genetic parameters for milk, growth, and reproductive traits in Guzerá cattle under tropical conditions. Tropical Animal Health and Production, v. 52, p. 2251-2257, 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
|    |
| 82. | | ALMEIDA 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. |
|  |
| 83. | | EVANGELISTA, J. S. P. C.; PEIXOTO, M. A.; COELHO, I.; ALVES, R.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; LAVIOLA, B.; BHERING, L. L. Genetic evaluation and selection in jatropha curcas through frequentist and bayesian inferences. Bragantia, v. 81, 2022. 12 p.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
| |
| 84. | | CARNEIRO, A. P. S.; MUNIZ, J. A.; CARNEIRO, P. L. S.; MALHADO, C. H. M.; MARTINS FILHO, R.; SILVA, F. F. e. Identidade de modelos não lineares para comparar curvas de crescimento de bovinos da raça Tabapuã. Pesquisa agropecuária brasileira, Brasília, DF, v. 49, n. 1, p. 57-62, jan. 2014. Título em inglês: Identity of nonlinear models to compare growth curves of the cattle breed Tabapuã.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
| |
| 85. | | JUNQUEIRA, V. S.; LOPES, P. S.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; LOURENÇO, D. A. L.; YOKOO, M. J. I.; CARDOSO, F. F. Impact of embryo transfer phenotypic records on large-scale beef cattle genetic evaluations. Revista Brasileira de Zootecnia, Viçosa, MG, v. 47, e20170033, 2018. 4 p.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Pecuária Sul. |
| |
| 86. | | RIBEIRO, L. C.; CARVALHO, P. H. A.; PÉREZ, J. R. O.; SILVA, F. F. e; MUNIZ, J. A.; OLIVEIRA JÚNIOR, G. M. de. Produção e composição do leite de ovelhas Santa Inês. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 42., 2005, Goiânia. A produção animal e o foco no agronegócio: anais. Goiânia: Sociedade Brasileira de Zootecnia, 2005. 5 f. CD ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
| |
| 87. | | LAGROTTA, 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. |
| |
| 88. | | SILVA, D. A. da; SILVA, F. F. e; VENTURA, H. T.; JUNQUEIRA, V. S.; SILVA, A. A. da; MOTA, R. R.; LOPES, P. S. Contemporary groups in the genetic evaluation of Nellore cattle using Bayesian inference. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 52, n. 8, p. 643-651, fev. 2017. Título em português: Grupos de contemporâneos na avaliação genética de gado Nelore por inferência bayesiana.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
| |
| 89. | | GONÇALVES, T. de M.; LARANJO, J. S.; COSTA, A. L. L. da; SILVA, F. F. e; FERREIRA, J. L.; REBOUÇAS, J. F.; RODRIGUEZ, M. A. P. Curvas de lactação de um rebanho de cabras da raça Saanen: uma abordagem Bayesiana da função de wood. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 42., 2005, Goiânia. A produção animal e o foco no agronegócio: anais. Goiânia: Sociedade Brasileira de Zootecnia, 2005. 4 f. CD ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
| |
| 90. | | COSTA, J. A. da; AZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, A. C. C. A comparison of regression methods based on dimensional reduction for genomic prediction. Genetics and Molecular Research, v. 20, n. 2, p. 1-15, 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
| |
| 91. | | VENTURA, H. T.; SILVA, F. F e; VARONA, L.; FIGUEIREDO, E. A. P. de; COSTA, E. V.; SILVA, L. P. da; VENTURA. R.; LOPES, P. S. Comparing multi-trait Poisson and Gaussian Bayesian models for genetic evaluation of litter traits in pigs. Livestock Science, v. 176, p. 47-53, 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Suínos e Aves. |
| |
| 92. | | ARBEX, W. A.; SILVA, F. F. e; SILVA, M. V. G. B.; BORGES, C. C. H.; OLIVEIRA, F. C. de; VARONA, L.; VERNEQUE, R. da S. Decision Support in Attribute Selection with Machine Learning Approach. In: CONFERENCIA IBÉRICA DE SISTEMAS Y TECNOLOGÍAS DE INFORMACION, 9., 2014, Barcelona. Actas... Barcelona: Aisti; Salle, 2014. CISTI 2014| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
| |
| 93. | | CORREIRA NETO, J.; MUNIZ, E. N.; SA, C. O. de; AZEVEDO, H. C.; RANGEL, J. H. de A.; SILVA, F. F. e; GUIMARAES, S. E. F. Desempenho de cordeiros Santa Inês, oriundos de parto simples e duplos, submetidos a comedouro seletivo na fase de pré-desmame. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ZOOTECNIA, 26., 2016, Santa Maria. Cinquenta anos de zootecnia no Brasil: anais. Santa Maria: Sociedade Brasileira de Zootecnia, 2016. Zootec.| Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
| |
| 94. | | FERNANDES, C. A. de C.; PALHAO, M. P.; FIGUEIREDO, A. C. S.; RIBEIRO, J. R.; SILVA, F. F. e; VIANA, J. H. M. Weight gain potential affects pregnancy rates in bovine embryo recipients raised under pasture conditions. Tropical Animal Health and Production, v. 48, n. 1, p. 103-107, 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
| |
| 95. | | GLÓRIA, L. S.; CRUZ, C. D.; VIEIRA, R. A. M.; RESENDE, M. D. V. de; LOPES, P. S.; SIQUEIRA, O. H. G. B. D. de; SILVA, F. F. e. Accessing marker effects and heritability estimates from genome prediction by Bayesian regularized neural networks. Livestock Science, v. 191, p. 91-96, Sept. 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
| 96. | | GRANATO, I. S. C.; MARINHO, C. D.; ALMEIDA FILHO, J. E. de; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; FERREIRA, K. C. Z.; ROSSE, L. N.; SANSALONI, C. P.; PETROLI, C. D.; GRATTAPAGLIA, D. Seleção de marcadores para os métodos RR-BLUP e BLASSO na seleção genômica ampla. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 7., 2013, Uberlândia. Variedade melhorada: a força da nossa agricultura: anais. Viçosa, MG: SBMP, 2013. p. 285-288.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
| 97. | | OLIVEIRA, H. R. de; SILVA, F. F. e; SILVA, M. V. G. B.; SIQUEIRA, O. H. G. B. D. de; MACHADO, M. A.; PANETTO, J. C. do C.; GLÓRIA, L. S.; BRITO, L. F. Bayesian Models combining Legendre and B-spline polynomials for genetic analysis of multiple lactations in Gyr cattle. Livestock Science, v. 201, p. 78-84, 2017.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
| |
| 98. | | ALVES, R. S.; RESENDE, M. D. V. de; ROCHA, J. R. do A. S. de C.; PEIXOTO, M. A.; TEODORO, P. E.; SILVA, F. F. e; BHERING, L. L.; SANTOS, G. A. dos. Quantifying individual variation in reaction norms using random regression models fitted through Legendre polynomials: application in eucalyptus breeding. Bragantia, v. 79, n. 4, 2020. p. 360-376.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
| |
| 99. | | NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; CRUZ, C. D.; NASCIMENTO, A. C. C.; VIANA, J. M. S.; AZEVEDO, C. F.; BARROSO, L. M. A. Regularized quantile regression applied to genome-enabled prediction of quantitative traits. Genetics and Molecular Research, v. 16, n. 1, gmr16019538, 2017. 12 p.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
| 100. | | PEIXOTO, M. A.; EVANGELISTA, J. S. P. C.; COELHO, I. F; ALVES, R. A.; LAVIOLA, B. G.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; BHERING, L. L. Multiple-trait model through Bayesian inference applied to Jatropha curcas breeding for bioenergy. PLOS ONE , v. 16, n. 3, e0247775, Mar. 2021. 16| Biblioteca(s): Embrapa Agroenergia; Embrapa Café. |
| |
| Registros recuperados : 125 | |
|
|
|
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
|
Data corrente: |
05/07/2019 |
|
Data da última atualização: |
09/06/2020 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
|
Circulação/Nível: |
A - 1 |
|
Autoria: |
LIMA L. P.; AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; SUELA, M. M.; NASCIMENTO, M.; VIANA, J. M. S. |
|
Afiliação: |
Leísa Pires Lima, Universidade Federal de Viçosa; Camila Ferreira Azevedo, Universidade Federal de Viçosa; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; Fabyano Fonseca e Silva, Universidade Federal de Viçosa; Matheus Massariol Suela, Universidade Federal de Viçosa; Moysés Nascimento, Universidade Federal de Viçosa; José Marcelo Soriano Viana, Universidade Federal de Viçosa. |
|
Título: |
New insights into genomic selection through population-based non-parametric prediction methods. |
|
Ano de publicação: |
2019 |
|
Fonte/Imprenta: |
Scientia Agricicola, v. 76, n. 4, p. 290-298, July/Aug. 2019. |
|
DOI: |
10.1590/1678-992x-2017-0351 |
|
Idioma: |
Inglês |
|
Conteúdo: |
Genome-wide selection (GWS) is based on a large number of markers widely distributed throughout the genome. Genome-wide selection provides for the estimation of the effect of each molecular marker on the phenotype, thereby allowing for the capture of all genes affecting the quantitative traits of interest. The main statistical tools applied to GWS are based on random regression or dimensionality reduction methods. In this study a new non-parametric method, called Delta-p was proposed, which was then compared to the Genomic Best Linear Unbiased Predictor (G-BLUP) method. Furthermore, a new selection index combining the genetic values obtained by the G-BLUP and Delta-p, named Delta-p/G-BLUP methods, was proposed. The efficiency of the proposed methods was evaluated through both simulation and real studies. The simulated data consisted of eight scenarios comprising a combination of two levels of heritability, two genetic architectures and two dominance status (absence and complete dominance). Each scenario was simulated ten times. All methods were applied to a real dataset of Asian rice (Oryza sativa) aiming to increase the efficiency of a current breeding program. The methods were compared as regards accuracy of prediction (simulation data) or predictive ability (real dataset), bias and recovery of the true genomic heritability. The results indicated that the proposed Delta-p/G-BLUP index outperformed the other methods in both prediction accuracy and predictive ability. |
|
Palavras-Chave: |
Asian rice; Genetic gain; Genomic prediction. |
|
Thesagro: |
Arroz; Oryza Sativa. |
|
Thesaurus NAL: |
Selection index. |
|
Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/199238/1/2019-M.Deon-SA-New-insights.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 02306naa a2200277 a 4500
001 2110406
005 2020-06-09
008 2019 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $a10.1590/1678-992x-2017-0351$2DOI
100 1 $aLIMA L. P.
245 $aNew insights into genomic selection through population-based non-parametric prediction methods.$h[electronic resource]
260 $c2019
520 $aGenome-wide selection (GWS) is based on a large number of markers widely distributed throughout the genome. Genome-wide selection provides for the estimation of the effect of each molecular marker on the phenotype, thereby allowing for the capture of all genes affecting the quantitative traits of interest. The main statistical tools applied to GWS are based on random regression or dimensionality reduction methods. In this study a new non-parametric method, called Delta-p was proposed, which was then compared to the Genomic Best Linear Unbiased Predictor (G-BLUP) method. Furthermore, a new selection index combining the genetic values obtained by the G-BLUP and Delta-p, named Delta-p/G-BLUP methods, was proposed. The efficiency of the proposed methods was evaluated through both simulation and real studies. The simulated data consisted of eight scenarios comprising a combination of two levels of heritability, two genetic architectures and two dominance status (absence and complete dominance). Each scenario was simulated ten times. All methods were applied to a real dataset of Asian rice (Oryza sativa) aiming to increase the efficiency of a current breeding program. The methods were compared as regards accuracy of prediction (simulation data) or predictive ability (real dataset), bias and recovery of the true genomic heritability. The results indicated that the proposed Delta-p/G-BLUP index outperformed the other methods in both prediction accuracy and predictive ability.
650 $aSelection index
650 $aArroz
650 $aOryza Sativa
653 $aAsian rice
653 $aGenetic gain
653 $aGenomic prediction
700 1 $aAZEVEDO, C. F.
700 1 $aRESENDE, M. D. V. de
700 1 $aSILVA, F. F. e
700 1 $aSUELA, M. M.
700 1 $aNASCIMENTO, M.
700 1 $aVIANA, J. M. S.
773 $tScientia Agricicola$gv. 76, n. 4, p. 290-298, July/Aug. 2019.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|
