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| Registros recuperados : 125 | |
| 61. |  | AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; VIANA, J. M. S.; VALENTE, M. S. F.; RESENDE JUNIOR, M. F. R.; MUÑOZ, P. Ridge, Lasso and Bayesian additive dominance genomic models. BMC Genetics, v. 16, art. 105, Aug. 2015. 13 p.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 62. | | 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. |
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| 63. | | 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. |
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| 64. | | 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. |
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| 65. | | 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. |
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| 66. | | 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. |
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| 68. | | ALMEIDA FILHO, J. E. de A.; RODRIGUES, J. F. G.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; RESENDE JÚNIOR, M.; MUÑOZ, P.; KIRST, M. Genomic prediction of assitive and non-additive effects using genetic markers and pedigrees in pines breeding. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 8., 2015, Goiânia. O melhoramento de plantas, o futuro da agricultura e a soberania nacional: anais. Goiânia: SBMP: UFG, 2015. Resumo.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 69. | | RIBEIRO, L. C.; CARVALHO, P. H. A.; PÉREZ, J. R. O.; SILVA, F. F. e; MUNIZ, J. A.; SOUZA, N. V. de. Estudo da curva de lactação 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. |
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| 70. | | RESENDE, R. T.; PIEPHO,H.-P.; ROSA, G. J. M.; SILVA JUNIOR, O. B. da; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; GRATTAPAGLIA, D. Enviromics in breeding: applications and perspectives on envirotypic-assisted selection. Theoretical and Applied Genetics, v. 134, n. 1, 2021. p. 95-112.| Biblioteca(s): Embrapa Café; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 71. | | CECON, P. R.; SILVA, F. F. e; DONATO, S. L. R.; SIQUEIRA, D. L. de; SALOMÃO, L. C. C.; SILVA, S. de O. e; CARNEIRO, A. P. S. Avaliação de métodos para estimar o tamanho de parcelas em experimentos com bananeira. In: REUNIÃO ANUAL DA REGIÃO BRASILEIRA DA SOCEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA, 52.; SIMPÓSIO DE ESTATÍSTICA APLICADA À EXPERIMENTAÇÃO AGRONÔMICA, 12., 2007, Santa Maria. Santa Maria: [s.n., 2007?] Antônio Policarpo Souza Carneiro, UFV.| Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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| 72. | | 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. |
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| 73. | | NASCIMENTO, M.; ROCHA, G. S. da; PINTO, D. S.; BARROSO, L. M. A.; NASCIMENTO, A. C. C.; FERREIRA, R. de P.; SILVA, F. F. e. Correlação de Spearman aplicada ao estudo de adaptabilidade e estabilidade em genótipos de alfafa. Investigacion Agrária, v. 15, n. 2, p. 83-90, 2013.| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 74. | | 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. |
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| 75. | | 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. |
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| 76. | | 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. |
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| 77. | | MELO, A. L. P.; TORRES, R. A.; SILVA, F. F. e; RIBEIRO JUNIOR, J. I.; RODRIGUES, M. T.; MENEZES, G. R. de O. Efeito da autocorrelação residual na avaliação genética de cabras para a produção de leite e para o formato da curva de lactação. Arquivo Brasileiro de Medicina Veterinária e Zootecnia, v. 63, n. 3, p. 609-615, 2011.| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos; Embrapa Gado de Corte. |
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| 78. | | AZEVEDO, C. F.; ABAD, J. I. M.; MISSIAGGIA, A. A.; AGUIAR, A. M.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e.; PEREIRA, C. S. Parametrizações em marcadores dominantes DarTs para características de crescimento de eucalipto. Revista Matemática e Estatística em foco, v. 1, n. 2, 2013. Edição especial dos anais do Encontro Mineiro de Estatística, 12., 2013, Uberlândia. Resumo.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 79. | | LIMA L. P.; AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; SUELA, M. M.; NASCIMENTO, M.; VIANA, J. M. S. New insights into genomic selection through population-based non-parametric prediction methods. Scientia Agricicola, v. 76, n. 4, p. 290-298, July/Aug. 2019.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 80. | | 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. |
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| Registros recuperados : 125 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas; Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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Data corrente: |
26/07/2019 |
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Data da última atualização: |
30/10/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
LIMA, L. P.; AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; VIANA, J. M. S.; OLIVEIRA, E. J. de. |
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Afiliação: |
Leísa Pires Lima, UFV; Camila Ferreira Azevedo, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; Fabyano Fonseca e Silva, UFC; José Marcelo Soriano Viana, UFV; EDER JORGE DE OLIVEIRA, CNPMF. |
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Título: |
Triple categorical regression for genomic selection: application to cassava breeding. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Scientia Agricola, v. 76, n. 5, p. 368-375, Sept./Oct. 2019. |
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DOI: |
10.1590/1678-992X-2017-0369 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Genome-wide selection (GWS) is currently a technique of great importance in plant breeding, since it improves efficiency of genetic evaluations by increasing genetic gains. The process is based on genomic estimated breeding values (GEBVs) obtained through phenotypic and dense marker genomic information. In this context, GEBVs of N individuals are calculated through appropriate models, which estimate the effect of each marker on phenotypes, allowing the early identification of genetically superior individuals. However, GWS leads to statistical challenges, due to high dimensionality and multicollinearity problems. These challenges require the use of statistical methods to approach the regularization of the estimation process. Therefore, we aimed to propose a method denominated as triple categorical regression (TCR) and compare it with the genomic best linear unbiased predictor (G-BLUP) and Bayesian least absolute shrinkage and selection operator (BLASSO) methods that have been widely applied to GWS. The methods were evaluated in simulated populations considering four different scenarios. Additionally, a modification of the G-BLUP method was proposed based on the TCR-estimated (TCR/G-BLUP) results. All methods were applied to real data of cassava (Manihot esculenta) with to increase efficiency of a current breeding program. The methods were compared through independent validation and efficiency measures, such as prediction accuracy, bias, and recovered genomic heritability. The TCR method was suitable to estimate variance components and heritability, and the TCR/G-BLUP method provided efficient GEBV predictions. Thus, the proposed methods provide new insights for GWS. MenosGenome-wide selection (GWS) is currently a technique of great importance in plant breeding, since it improves efficiency of genetic evaluations by increasing genetic gains. The process is based on genomic estimated breeding values (GEBVs) obtained through phenotypic and dense marker genomic information. In this context, GEBVs of N individuals are calculated through appropriate models, which estimate the effect of each marker on phenotypes, allowing the early identification of genetically superior individuals. However, GWS leads to statistical challenges, due to high dimensionality and multicollinearity problems. These challenges require the use of statistical methods to approach the regularization of the estimation process. Therefore, we aimed to propose a method denominated as triple categorical regression (TCR) and compare it with the genomic best linear unbiased predictor (G-BLUP) and Bayesian least absolute shrinkage and selection operator (BLASSO) methods that have been widely applied to GWS. The methods were evaluated in simulated populations considering four different scenarios. Additionally, a modification of the G-BLUP method was proposed based on the TCR-estimated (TCR/G-BLUP) results. All methods were applied to real data of cassava (Manihot esculenta) with to increase efficiency of a current breeding program. The methods were compared through independent validation and efficiency measures, such as prediction accuracy, bias, and recovered genomic heritability. The... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
BLASSO; G-BLUP; Genética quantitativa; Genomic heritability; Genomic prediction; Herdabilidade genômica; Molecular markers; Predição genômica; Quantitative genetics theory; Ridge. |
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Thesagro: |
Marcador Molecular. |
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Thesaurus NAL: |
Prediction. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/199876/1/2019-M.Deon-SA-Triple.pdf
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Marc: |
LEADER 02695naa a2200337 a 4500
001 2110879
005 2019-10-30
008 2019 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $a10.1590/1678-992X-2017-0369$2DOI
100 1 $aLIMA, L. P.
245 $aTriple categorical regression for genomic selection$bapplication to cassava breeding.$h[electronic resource]
260 $c2019
520 $aGenome-wide selection (GWS) is currently a technique of great importance in plant breeding, since it improves efficiency of genetic evaluations by increasing genetic gains. The process is based on genomic estimated breeding values (GEBVs) obtained through phenotypic and dense marker genomic information. In this context, GEBVs of N individuals are calculated through appropriate models, which estimate the effect of each marker on phenotypes, allowing the early identification of genetically superior individuals. However, GWS leads to statistical challenges, due to high dimensionality and multicollinearity problems. These challenges require the use of statistical methods to approach the regularization of the estimation process. Therefore, we aimed to propose a method denominated as triple categorical regression (TCR) and compare it with the genomic best linear unbiased predictor (G-BLUP) and Bayesian least absolute shrinkage and selection operator (BLASSO) methods that have been widely applied to GWS. The methods were evaluated in simulated populations considering four different scenarios. Additionally, a modification of the G-BLUP method was proposed based on the TCR-estimated (TCR/G-BLUP) results. All methods were applied to real data of cassava (Manihot esculenta) with to increase efficiency of a current breeding program. The methods were compared through independent validation and efficiency measures, such as prediction accuracy, bias, and recovered genomic heritability. The TCR method was suitable to estimate variance components and heritability, and the TCR/G-BLUP method provided efficient GEBV predictions. Thus, the proposed methods provide new insights for GWS.
650 $aPrediction
650 $aMarcador Molecular
653 $aBLASSO
653 $aG-BLUP
653 $aGenética quantitativa
653 $aGenomic heritability
653 $aGenomic prediction
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653 $aRidge
700 1 $aAZEVEDO, C. F.
700 1 $aRESENDE, M. D. V. de
700 1 $aSILVA, F. F. e
700 1 $aVIANA, J. M. S.
700 1 $aOLIVEIRA, E. J. de
773 $tScientia Agricola$gv. 76, n. 5, p. 368-375, Sept./Oct. 2019.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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