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| Registros recuperados : 125 | |
| 61. |  | GUIMARÃES, J. F. R.; ALMEIDA FILHO, J. E.; RESENDE JÚNIOR, M. F.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; MUÑOZ, P.; KIRST, M. Predictive ability behavior across sites after discard of SNPS with unstable effects. 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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| 62. | | AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; NASCIMENTO, M.; VIANA, J. M. S.; VALENTE, M. S. F. Population structure correction for genomic selection through eigenvector covariates. Crop Breeding and Applied Biotechnology, Viçosa, v. 17, n. 4, p.350-358, Oct./Dec. 2017.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 63. | | LOBO, A. M. B. O.; GUIMARÃES, S. E. F.; LOBO, R. N. B.; PAIVA, S. R.; CARDOSO, F. F.; SILVA, F. F. e. Perfil de expressão gênica global no músculo esquelético de ovinos por meio de microarrays. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 48., 2011, Belém. O desenvolvimento da produção animal e a responsabilidade frente a novos desafios: anais. Belém: SBZ, 2011. 3 f. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 64. | | LOBO, A. M. B. O.; GUIMARÃES, S. E. F.; LOBO, R. N. B.; PAIVA, S. R.; CARDOSO, F. F.; SILVA, F. F. e. Perfil de expressão gênica global no músculo esquelético de ovinos por meio de microarrays. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 48., 2011, Belém, PA. O desenvolvimento da produção animal e a responsabilidade frente a novos desafios: anais. Belém, PA: SBZ, 2011. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sul. |
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| 65. | | LOBO, A. M. B. O.; GUIMARÃES, S. E. F.; LOBO, R. N. B.; PAIVA, S. R.; CARDOSO, F. F.; SILVA, F. F. e. Perfil de expressão gênica global no músculo esquelético de ovinos por meio de microarrays. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 48., 2011, Belém. O desenvolvimento da produção animal e a responsabilidade frente a novos desafios: anais. Belém: SBZ, 2011. 3 f. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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| 66. | | AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e; RIBEIRO, N. B.; SILVA, D. J. H. da; CECON, P. R.; BARILI, L. D.; PINHEIRO, V. R. Classificação multivariada de curvas de progresso da requeima do tomateiro entre acessos do Banco de Germoplasma de Hortaliças da UFV. Ciência Rural, Santa Maria, v. 42, n. 3, p. 414-417, mar. 2012.| Biblioteca(s): Embrapa Hortaliças. |
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| 67. | | BARBOSA, E. C.; SILVA, C. H. O.; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e; MINIM, V. P. R.; DELIZA, R.; SILVA, S. M. Della L. Choice-based conjoint analysis: um enfoque bayesiano. Revista Brasileira de Biometria, Lavras, v.36, n.1, 2018. 19 p.| Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria de Alimentos. |
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| 68. | | 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. |
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| 69. | | 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. |
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| 70. | | 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. |
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| 71. | | ALMEIDA FILHO, J. E. de; GUIMARÃES, J. F. R.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; MUÑOZ, P.; KIRST, M.; RESENDE JUNIOR, M. F. R. The contribution of dominance to phenotype prediction in a pine breeding and simulated population. Heredity, v. 117, p. 33-41, July 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 72. | | 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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| 73. | | 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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| 74. | | 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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| 75. | | 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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| 76. | | 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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| 77. | | 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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| 79. | | 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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| 80. | | 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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| Registros recuperados : 125 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Café. |
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Data corrente: |
10/01/2023 |
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Data da última atualização: |
10/01/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 1 |
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Autoria: |
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. |
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Afiliação: |
JENIFFER SANTANA PINTO COELHO EVANGELISTA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; MARCOS ANTONIO PEIXOTO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; IGOR COELHO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; RODRIGO ALVES, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPCa; FABYANO FONSECA E SILVA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; BRUNO LAVIOLA, EMBRAPA AGROENERGIA; LEONARDO LOPES BHERING, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA. |
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Título: |
Genetic evaluation and selection in jatropha curcas through frequentist and bayesian inferences. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
Bragantia, v. 81, 2022. |
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Páginas: |
12 p. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1590/1678-4499.20210262 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
An accurate and efficient statistical method for genetic evaluation is a key requirement for progress in any breeding program. Thus, the present study aimed to evaluate the performance of Frequentist and Bayesian inferences for repeated measures analysis in Jatropha curcas breeding. To this end, 730 individuals from 73 half-sib families were evaluated for grain yield trait, over six crop years. Frequentist and Bayesian analyses were made considering repeatability models with different residual variance structures. Variance components were estimated through restricted maximum likelihood (REML) and Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Genetic values were predicted through best linear unbiased prediction (BLUP) and estimated through MCMC. Variance components and genetic and non-genetic parameters estimated by the Frequentist inference presented values similar to those estimated by the Bayesian inference. The selective accuracy presented high magnitude (0.84) by the Frequentist and Bayesian inferences, indicating high reliability. Confidence and highest posterior density (HPD) intervals were similar for the genetic parameters, however the HPD intervals range was slightly short. This study highlighted the importance of testing the residual variance structure and pointed out that the Frequentist and Bayesian inferences presented similar results when using non-informative prior. Then, both inferences can be efficiently applied in Jatropha curcas breeding. |
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Thesaurus NAL: |
Bayesian theory; Genetic variance; Jatropha; Plant breeding; Plant selection guides. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1150826/1/Genetic-evaluation-and-selection.pdf
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Marc: |
LEADER 02302naa a2200289 a 4500
001 2150826
005 2023-01-10
008 2022 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.1590/1678-4499.20210262$2DOI
100 1 $aEVANGELISTA, J. S. P. C.
245 $aGenetic evaluation and selection in jatropha curcas through frequentist and bayesian inferences.$h[electronic resource]
260 $c2022
300 $a12 p.
520 $aAn accurate and efficient statistical method for genetic evaluation is a key requirement for progress in any breeding program. Thus, the present study aimed to evaluate the performance of Frequentist and Bayesian inferences for repeated measures analysis in Jatropha curcas breeding. To this end, 730 individuals from 73 half-sib families were evaluated for grain yield trait, over six crop years. Frequentist and Bayesian analyses were made considering repeatability models with different residual variance structures. Variance components were estimated through restricted maximum likelihood (REML) and Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Genetic values were predicted through best linear unbiased prediction (BLUP) and estimated through MCMC. Variance components and genetic and non-genetic parameters estimated by the Frequentist inference presented values similar to those estimated by the Bayesian inference. The selective accuracy presented high magnitude (0.84) by the Frequentist and Bayesian inferences, indicating high reliability. Confidence and highest posterior density (HPD) intervals were similar for the genetic parameters, however the HPD intervals range was slightly short. This study highlighted the importance of testing the residual variance structure and pointed out that the Frequentist and Bayesian inferences presented similar results when using non-informative prior. Then, both inferences can be efficiently applied in Jatropha curcas breeding.
650 $aBayesian theory
650 $aGenetic variance
650 $aJatropha
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650 $aPlant selection guides
700 1 $aPEIXOTO, M. A.
700 1 $aCOELHO, I.
700 1 $aALVES, R.
700 1 $aRESENDE, M. D. V. de
700 1 $aSILVA, F. F. e
700 1 $aLAVIOLA, B.
700 1 $aBHERING, L. L.
773 $tBragantia$gv. 81, 2022.
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Registro original: |
Embrapa Café (CNPCa) |
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