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| Registros recuperados : 14 | |
| 2. |  | NÖRNBERG, S. D.; OZELAME, A. L.; NAVA, D. E.; BENTO, J. M. S.; GRÜTZMACHER, A. D. Uso de armadilhas PET iscada com milho e feromônio de agregação para o monitoramento de Sitophilus zeamai em pessegueiro. In: ENCONTRO BRASILEIRO DE ECOLOGIA QUÍMICA, 6., 2009, Viçosa, 2009. Resumos...Viçosa: UFV, DBA, DBG, 2009. p. 63. 1 CD-ROM| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 4. | | OZELAME, Â. L.; NÖRNBERG, S. D.; GRÜTZMACHER, A. D.; NAVA, D. E.; BENTO, J. M. S. Monitoramento de Sitophilus zeamais em pomares de pessegueiro. In: ENCONTRO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E PÓS GRADUAÇÃO DA EMBRAPA CLIMA TEMPERADO, 3., 2010, Pelotas. resumos e palestras... Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2010. Anais: Carreira, ética e inovação: o que você está fazendo? Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2010. Editado por Ivan Rodrigues de Almeida, Leonardo Ferreira Dutra e Jamir Luis Silva da Silva. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 5. | | OZELAME, A. L.; NÖRNBERG, S. D.; NAVA, D. E.; GRÜTZMACHER, A. D.; BENTO, J. M. S. Ocorrência da podridão parda em frutos de pêssego após danos provocados por Sitophilus zeamais (Coleoptera: Curculionidae). In: CONGRESSO DE INICIAÇÃO CIENTIFICA, 18.; ENCONTRO DE PÓS GRADUAÇÃO, 11., E MOSTRA CIENTIFICA, 1., 2009, Pelotas. Anais... Pelotas: UFPel, 2009. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 6. | | OZELAME, A. L.; NÖRNBERG, S. D.; NAVA, D. E.; GRÜTZMACHER, A. D.; BENTO, J. M. S. Ocorrência da podridão parda em frutos de pessego após danos provocados por Sitophilus zeamais (Coleoptera: Curculionidae) In: CONGRESSO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 18.; ENCONTRO DE PÓS-GRADUAÇÃO, 11.; MOSTRA CIENTÍFICA, 1., 2009, Pelotas. Anais... Pelotas : Univesidade Federal de Pelotas, 2009. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 8. | | NÖRNBERG, S. D.; GRÜTZMACHER, A. D.; NAVA, D. E.; BENTO, J. M. S.; OZELAME, A. L.; HÜBNER, L. K. Biologia de Sitophilus zeamais em pêssego, maçã e uva. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENTOMOLOGIA, 24., 2012, Curitiba. SEB - 40 anos de avanços da Ciência Entomológica Brasileira. Curitiba: SEB, 2012.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 9. | | NÖRNBERG, S. D.; GRÜTZMACHER, A. D.; NAVA, D. E.; BENTO, J. M. S.; OZELAME, A. L.; HÜBNER, L. K. Dinâmica populacional de Sitophilus zeamais em pomares de pessegueiro e macieira na região de Pelotas, Rio Grande do Sul. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENTOMOLOGIA, 24., 2012, Curitiba. SEB - 40 anos de avanços da Ciência Entomológica Brasileira. Curitiba: SEB, 2012.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 10. | | NÖRENBERG, S. D.; OZELAME, A. L.; HÜBNER, L. K.; NAVA, D. E.; BENTO, J. M. S.; GRUTZMACHER, A. D. Efeito residual de agrotóxicos em pessegueiro sobre Sitophilus Zeamais (Coleoptera: Curculionidae). In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENTOMOLOGIA, 23., 2010, Natal. resumos... Natal: Sociedade Brasileira de Entomologia, 2010. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 11. | | NÖRNBERG, S. D.; NAVA, D. E.; GRÜTZMACHER, A. D.; BENTO, J. M. S.; OZELAME, Â. L.; HÜBNER, L. K. Flutuação populacional e distribuição de Sitophilus zeamais em pomares de pessegueiro e macieira. Pesquisa agropecuária brasileira, Brasília, v. 48, n. 4, p. 358-364, abr. 2013.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 12. | | NORNBERG, S. D.; NAVA, D. E.; GRUTZMACHER, A. D.; BENTO, J. M. S.; OZELAME, A. L.; HUBNER, L. K. Flutuação populacional e distribuição de Stiophilus zeamais em pomares de pessegueiro e macieira. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 48, n. 4, p. 358-364, abr. 2013. Título em inglês: Population dynamics and distribution of Sitophilus zeamais in peach and apple orchards.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 13. | | NÖRENBERG, S. D.; OZELAME, Â. L.; HÜBNER, L. K.; NAVA, D. E.; BENTO, J. M. S.; GRUTZMACHER, A. D. Monitoramento de Sitophilus Zeamais (Coleoptera: Curculionidae) em pomares de macieira. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENTOMOLOGIA, 23., 2010, Natal. resumos... Natal: Sociedade Brasileira de Entomologia, 2010. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 14. | | LISBÔA, H.; MELO, M.; HÜBNER, L. K.; OZELAME, Â. L.; GONÇALVES, R. da S.; BISOGNIN, M.; GEISSLER, L. O.; NAVA, D. E. Flutuação populacional de Anastrepha fraterculus (Wiedemann, 1830) no município de Pelotas – RS. In: ENCONTRO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E PÓS GRADUAÇÃO DA EMBRAPA CLIMA TEMPERADO, 3., 2010, Pelotas. resumos e palestras... Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2010. Anais: Carreira, ética e inovação: o que você está fazendo? Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2010. Editado por Ivan Rodrigues de Almeida, Leonardo Ferreira Dutra e Jamir Luis Silva da Silva. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| Registros recuperados : 14 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Florestas. Para informações adicionais entre em contato com cnpf.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
16/12/2019 |
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Data da última atualização: |
16/12/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
SILVEIRA, L. S.; MARTINS FILHO, S.; AZEVEDO, C. F.; BARBOSA, E. C.; RESENDE, M. D. V. de; TAKAHASHI, E. K. |
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Afiliação: |
L. S. Silveira, UFV; S. Martins Filho, UFV; C. F. Azevedo, UFV; E. C. Barbosa, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; E. K. Takahashi, CENIBRA. |
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Título: |
Bayesian models applied to genomic selection for categorical traits. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Genetics and Molecular Research, v. 18, n. 4: gmr18490, 2019. 10 p. |
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DOI: |
10.4238/gmr18490 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
We compared two statistical methodologies applied to genetic and genomic analyses of categorical traits. The first one consists of a Bayesian approach to the Bayesian Linear Mixed Model (BLMM), which addresses the statistical problems of genomic prediction. The second methodology, called Bayesian Generalized Linear Mixed Model (BGLMM) is similar, but it is used when the distribution of the response variable is not Gaussian, as in the case of disease resistance phenotype categories. These models were compared according to predictive ability, bias, computational time and cross validation error rate (CVER). Additionally, an alternative classification method for the BLMM was proposed, which allowed us to obtain the CVER for this model. Estimates of the genetic parameters were obtained using BLASSO (Bayesian Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) and Bayesian G-BLUP (Genomic Best Linear Unbiased Prediction) estimation methods applied to BLMM and BGLMM. The models were applied in two scenarios, with two and four classes for the phenotype of resistance to rust disease caused by the pathogen Puccinia psidii and classified as reaction types (two classes) and infection levels (four classes) recorded for 559 trees of Eucalyptus urophylla with 24,806 SNP markers. Modeling this trait through SNPs allow the next generation of plants to be selected early, reducing time and costs. We found the same predictive ability for both models and a bias value closer to the ideal for BLMM (GBLUP). The BGLMM had the best CVER (0.29 against 0.32 and 0.47 against 0.51 for 2 and 4 categories, respectively), BLMM had a three times shorter computational time, and though BLMM is not the most appropriate model for handling categorical data, this model presented similar responses to BGLMM. Thus, we consider it as an appropriate alternative for categorical data modeling. MenosWe compared two statistical methodologies applied to genetic and genomic analyses of categorical traits. The first one consists of a Bayesian approach to the Bayesian Linear Mixed Model (BLMM), which addresses the statistical problems of genomic prediction. The second methodology, called Bayesian Generalized Linear Mixed Model (BGLMM) is similar, but it is used when the distribution of the response variable is not Gaussian, as in the case of disease resistance phenotype categories. These models were compared according to predictive ability, bias, computational time and cross validation error rate (CVER). Additionally, an alternative classification method for the BLMM was proposed, which allowed us to obtain the CVER for this model. Estimates of the genetic parameters were obtained using BLASSO (Bayesian Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) and Bayesian G-BLUP (Genomic Best Linear Unbiased Prediction) estimation methods applied to BLMM and BGLMM. The models were applied in two scenarios, with two and four classes for the phenotype of resistance to rust disease caused by the pathogen Puccinia psidii and classified as reaction types (two classes) and infection levels (four classes) recorded for 559 trees of Eucalyptus urophylla with 24,806 SNP markers. Modeling this trait through SNPs allow the next generation of plants to be selected early, reducing time and costs. We found the same predictive ability for both models and a bias value closer to the ideal for BLMM (G... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Bayesian inference; Statistical methods. |
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Thesagro: |
Melhoramento Genético Vegetal. |
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Thesaurus NAL: |
Genetic improvement; Plant breeding. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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Marc: |
LEADER 02649naa a2200253 a 4500
001 2116962
005 2019-12-16
008 2019 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $a10.4238/gmr18490$2DOI
100 1 $aSILVEIRA, L. S.
245 $aBayesian models applied to genomic selection for categorical traits.$h[electronic resource]
260 $c2019
520 $aWe compared two statistical methodologies applied to genetic and genomic analyses of categorical traits. The first one consists of a Bayesian approach to the Bayesian Linear Mixed Model (BLMM), which addresses the statistical problems of genomic prediction. The second methodology, called Bayesian Generalized Linear Mixed Model (BGLMM) is similar, but it is used when the distribution of the response variable is not Gaussian, as in the case of disease resistance phenotype categories. These models were compared according to predictive ability, bias, computational time and cross validation error rate (CVER). Additionally, an alternative classification method for the BLMM was proposed, which allowed us to obtain the CVER for this model. Estimates of the genetic parameters were obtained using BLASSO (Bayesian Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) and Bayesian G-BLUP (Genomic Best Linear Unbiased Prediction) estimation methods applied to BLMM and BGLMM. The models were applied in two scenarios, with two and four classes for the phenotype of resistance to rust disease caused by the pathogen Puccinia psidii and classified as reaction types (two classes) and infection levels (four classes) recorded for 559 trees of Eucalyptus urophylla with 24,806 SNP markers. Modeling this trait through SNPs allow the next generation of plants to be selected early, reducing time and costs. We found the same predictive ability for both models and a bias value closer to the ideal for BLMM (GBLUP). The BGLMM had the best CVER (0.29 against 0.32 and 0.47 against 0.51 for 2 and 4 categories, respectively), BLMM had a three times shorter computational time, and though BLMM is not the most appropriate model for handling categorical data, this model presented similar responses to BGLMM. Thus, we consider it as an appropriate alternative for categorical data modeling.
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773 $tGenetics and Molecular Research$gv. 18, n. 4: gmr18490, 2019. 10 p.
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