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| Registros recuperados : 125 | |
| 82. |  | MARIGUELE, K. H.; RESENDE, M. D. V. de; VIANA, J. M. S.; SILVA, F. F. e; SILVA, P. S. L. de; KNOP, F. de C. Métodos de análise de dados longitudinais para o melhoramento genético da pinha. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 46, n. 12, p. 1657-1664, dez. 2011.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 83. | | OLIVEIRA, F. C. de; ALMEIDA, F. N.; SILVA, F. F. e; SILVA, M. V. G. B.; BORGES, C. C. H.; ARBEX, W. A. Metodologia para seleção de marcadores com máquina de vetores de suporte com regressão. In: ARBEX, A.; MARTINS, N. F.; MARTINS, M. F. Talking about computing and genomics - TACG vol.1: Modelos e métodos computacionais em Bioinformática. Brasília, DF: Embrapa, 2014. p. 101-126| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 84. | | BARROSO, L. M. A.; NASCIMENTO, M.; NASCIMENTO, A. C. C.; SILVA, F. F. e; CRUZ, C. D.; BHERING, L. L.; FERREIRA, R. de P. Metodologia para análise de adaptabilidade e estabilidade por meio de regressão quantílica. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 50, n. 4, p. 267-290-297, abr. 2015. Título em inglês: Methodology for analysis of adaptability and stability using quantile regression.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 85. | | PINHEIRO, V. R.; SILVA, F. F. e; GUIMARÃES, S. E. F.; RESENDE, M. D. V. de; LOPES, P. S.; CRUZ, C. D.; AZEVEDO, C. F. Mapeamento de QTL para características de crescimento de suínos por meio de modelos de regressão aleatória. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 48, n. 2, p. 190-196, fev. 2013.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 86. | | CARVALHO, S. de P. C. e; CALEGARIO, N.; SILVA, F. F. e; BORGES, L. A. C.; MENDONÇA, A. R. de; LIMA, M. P. de. Modelos não lineares generalizados aplicados na predição da área basal e volume de Eucalyptus clonal. Cerne, Lavras, v. 17, n. 4, p. 541-548, out./dez. 2011.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 87. | | SOUZA, J. C. de; SILVA, R. A.; REIS, P. R.; ABREU, F. A.; SILVA, F. F. e; ALEXANDRE JÚNIOR, W. R. Manejo da traça-da-batata, Phthorimaea operculella (Lepidoptera: Gelechiidae): importante praga dessa cultura. In: ZAMBOLIM, L. (ed.). Produção integrada da batata. Viçosa, MG: Universidade Federal de Viçosa, 2011. v. 2. p. 137-150.| Biblioteca(s): Embrapa Hortaliças. |
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| 88. | | AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; PETERNELLI, L. A.; GUIMARÃES, S. E. F.; LOPES, P. S. Quadrados mínimos parciais uni e multivariado aplicados na seleção genômica para características de carcaça em suínos. Ciência Rural, Santa Maria, RS, v. 43, n. 9, p. 1642-1649, set. 2013.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 89. | | VIANA, J. M. S.; DELIMA, R. O.; FARIA, V. R.; MUNDIM, G. B.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e. Relevance of pedigree, historical data, dominance, and data unbalance for selection efficiency. Agronomy Journal, v. 104, n. 3, p. 722-728, 2012.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 90. | | 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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| 91. | | 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. Use of regularized quantile regression to predict the genetic merit of pigs for asymmetric carcass traits. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 53, n. 9, p. 1011-1017, Sept. 2018. Título em português: Uso da regressão quantílica regularizada para predição de mérito genético em suínos quanto a características assimétricas de carcaça.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 92. | | OLIVEIRA, F. C. de; BORGES, C. C. H.; ALMEIDA, F. N.; SILVA, F. F. e; VERNEQUE, R. da S.; SILVA, M. V. G. B.; ARBEX, W. A. SNPs selection using support vector regression and genetic algorithms in GWAS BMC Genomics, v. 15, article S4, 2014. 15 p. Suppl. 7.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 93. | | LIMA, L. P.; AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; VIANA, J. M. S.; OLIVEIRA, E. J. de. Triple categorical regression for genomic selection: application to cassava breeding. Scientia Agricola, v. 76, n. 5, p. 368-375, Sept./Oct. 2019.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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| 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. |
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| 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. |
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| 96. | | 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. |
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| 97. | | ALVES, R. S.; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e; ROCHA, J. R. A. S. C.; NUNES, A. C. P.; CARNEIRO, A. P. S.; SANTOS, G. A. dos. Optimization of Eucalyptus breeding through random regression models allowing for reaction norms in response to environmental gradients. Tree Genetics & Genomes, v. 16, n. 2, p. 1-8, 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 98. | | ALMEIDA FILHO, J. E. de; AZEVEDO, C. F.; MARINHO, C. D.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; FERREIRA, K. C. Z.; ROSSE, L. N.; SANSALONI, C. P.; PETROLI, C. D.; GRATTAPAGLIA, D. Parametrizações em marcadores dominantes para seleção genômica ampla em eucalipto. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 7., 2013, Uberlândia. Variedade melhorada: a força da nossa agricultura: anais. Viçosa, MG: SBMP, 2013. p. 13-16.| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 99. | | ALMEIDA FILHO, J. E. de; AZEVEDO, C. F.; MARINHO, C. D.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; FERREIRA, K. C. Z.; ROSSE, L. N.; SANSALONI, C. P.; PETROLI, C. D.; GRATTAPAGLIA, D. Parametrizações em marcadores dominantes para seleção genômica ampla em eucalipto. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 7., 2013, Uberlândia. Variedade melhorada: a força da nossa agricultura: anais. Viçosa, MG: SBMP, 2013. p. 13-16.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 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. |
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| Registros recuperados : 125 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Café. |
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Data corrente: |
19/01/2022 |
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Data da última atualização: |
19/01/2022 |
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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: |
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. |
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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. |
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Título: |
Evaluation of a new additive-dominance genomic model and implications for quantitative genetics and genomic selection. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
Scientia Agricola, v. 79, n. 6, p. 1-7, 2022. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1590/1678-992X-2021-0074 |
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Idioma: |
Inglês |
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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. |
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Thesagro: |
Melhoramento Genético Vegetal; Seleção Genética. |
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Thesaurus NAL: |
Molecular models; Plant breeding; Plant selection guides. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/230381/1/evaluation-of-a-new-additive.pdf
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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
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650 $aSeleção Genética
700 1 $aRESENDE, M. D. V. de
700 1 $aAZEVEDO, C. F.
700 1 $aNUNES, A. C. P.
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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.
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Registro original: |
Embrapa Café (CNPCa) |
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