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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agropecuária Oeste; Embrapa Clima Temperado; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Rondônia; Embrapa Soja; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
24/04/2007 |
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Data da última atualização: |
25/11/2008 |
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Tipo da produção científica: |
Autoria/Organização/Edição de Livros |
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Autoria: |
CARVALHO, C. G. P. de; OLIVEIRA, A. C. B. de; MARQUES, C. R. G.; SALASAR, F. P. L. T.; PANDOLFI, T. J. F.; CAMPOS, R.; FAGUNDES, R. A. (org.). |
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Afiliação: |
Claudio Guilherme Portela de Carvalho, CNPSo; Ana Cláudia Barneche de Oliveira, CNPSo; Camila Renata Gonçalves Marques, Flávia Paula Leandro Tomaz Salasar, Thaís Juliana Freitas Pandolfi, Reinaldo Campos, CNPSo; Roberval Aparecido Fagundes, CNPSo. |
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Título: |
Informes da avaliação de genótipos de girassol 2005/2006 e 2006. |
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Ano de publicação: |
2007 |
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Fonte/Imprenta: |
Londrina: Embrapa Soja, 2007. |
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Páginas: |
120 p. |
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Série: |
(Embrapa Soja. Documentos, 285). |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Características gerais da Rede Oficial de Avaliação de Genótipos de Girassol; Resultados dos ensaios finais de primeiro e segundo ano; Lista dos genótipos de girassol avaliados e registrados no Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento - MAPA. |
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Palavras-Chave: |
Brasil. |
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Thesagro: |
Genótipo; Girassol; Pesquisa. |
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Categoria do assunto: |
--
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/CNPSO-2009-09/27157/1/Informes_girassol.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Soja (CNPSO) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
03/01/2018 |
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Data da última atualização: |
03/01/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 4 |
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Autoria: |
LAGROTTA, M. R.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, M.; DUARTE, D. A. S.; AZEVEDO, C. F.; MOTA, R. R. |
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Afiliação: |
Marcos Rodrigues Lagrotta, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri; Fabyano Fonseca e Silva, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; Moysés Nascimento, UFV; Darlene Ana Souza Duarte, UFV; Camila Ferreira Azevedo, UFV; Rodrigo Reis Mota, University of Liège. |
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Título: |
Computação paralela aplicada à seleção genômica via inferência Bayesiana. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Biometria, Lavras, v. 35, n. 3, p. 440-448, 2017. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Em seleção genômica (SG), o grande número de marcadores moleculares utilizados, bem como a demanda computacional dos modelos bayesianos, fundamentados nos algoritmos Monte Carlo Via Cadeias de Markov, faz com que as análises exijam semanas ou até meses de processamento. A computação paralela representa uma solução natural para este problema, visto que esta subdividi um algoritmo em várias tarefas independentes, as quais podem ser processadas em paralelo, reduzindo o tempo de processamento. Objetivou-se comparar a eficiência de processamento do método BayesCπ programado em paralelo com o seu algoritmo sequencial padrão. Duas estratégias de paralelização foram estudadas. A primeira envolveu a análise de múltiplas cadeias MCMC em paralelo, e a segunda referiu-se à paralelização de uma única cadeia MCMC. Utilizou-se a biblioteca MPI e o pacote OpenMPI associado ao compilador gfortran para execução em paralelo desses algoritmos. Foram utilizados dados simulados considerando 10.000 marcadores SNPs e 4.100 indivíduos. O algoritmo sequencial padrão foi processado em 77,29 horas. Ao usar múltiplas cadeias em paralelo o processamento foi 77% mais rápido (17,75hs), enquanto que a estratégia de paralelização de uma única cadeia apresentou um ganho de desempenho de 15% (65,37hs). Conclui-se que a computação paralela é eficiente e pode ser aplicada à SG. |
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Palavras-Chave: |
Marcadores SNP; Regressão Bayesiana. |
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Thesaurus NAL: |
Genetic improvement; Statistics. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/170170/1/2017-M.Deon-RBM-Computacao.pdf
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Marc: |
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520 $aEm seleção genômica (SG), o grande número de marcadores moleculares utilizados, bem como a demanda computacional dos modelos bayesianos, fundamentados nos algoritmos Monte Carlo Via Cadeias de Markov, faz com que as análises exijam semanas ou até meses de processamento. A computação paralela representa uma solução natural para este problema, visto que esta subdividi um algoritmo em várias tarefas independentes, as quais podem ser processadas em paralelo, reduzindo o tempo de processamento. Objetivou-se comparar a eficiência de processamento do método BayesCπ programado em paralelo com o seu algoritmo sequencial padrão. Duas estratégias de paralelização foram estudadas. A primeira envolveu a análise de múltiplas cadeias MCMC em paralelo, e a segunda referiu-se à paralelização de uma única cadeia MCMC. Utilizou-se a biblioteca MPI e o pacote OpenMPI associado ao compilador gfortran para execução em paralelo desses algoritmos. Foram utilizados dados simulados considerando 10.000 marcadores SNPs e 4.100 indivíduos. O algoritmo sequencial padrão foi processado em 77,29 horas. Ao usar múltiplas cadeias em paralelo o processamento foi 77% mais rápido (17,75hs), enquanto que a estratégia de paralelização de uma única cadeia apresentou um ganho de desempenho de 15% (65,37hs). Conclui-se que a computação paralela é eficiente e pode ser aplicada à SG.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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