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Registros recuperados : 233 | |
224. |  | PAIM, T. do P.; McMANUS, C.; VIEIRA, F. D.; OLIVEIRA, S. R. de M.; FACÓ, O.; AZEVEDO, H. C.; ARAÚJO, A. M. de; MORAES, J. C. F.; YAMAGISHI, M. E. B.; CARNEIRO, P. L. S.; CAETANO, A. R.; PAIVA, S. R. Validation of a customized subset of SNPs for sheep breed assignment in Brazil. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 54, p. 1-5, 2019. Article number: e00506. Título em português: Validação de um subconjunto de SNPs específicos para certificação racial de ovinos no Brasil. Biblioteca(s): Área de Informação da Sede; Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Caprinos e Ovinos; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Pecuária Sul; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia; Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
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225. |  | PAIVA, S. R.; VIEIRA, F. D.; YAMAGISHI, M. E. B.; LACERDA, T. S.; VASCONCELOS, C.; TANNO, P.; HIGA, R. H.; McMANUS, C. M.; CARNEIRO, P. L.; AZEVEDO, H. C.; FACO, O.; SOUZA, C. J. H.; ARAUJO, A. M.; MARTINS, V. M. V.; CAETANO, A. Validation of a low density SNP panel for breed certification testing in Brazilian sheep (Ovis aries) breeds as a tool for flock genetic management. In: INTERNATIONAL PLANT & ANIMAL GENOME, 20., 2012, San Diego. Abstract... Jersey City: Scherago International, 2012. p. 1. Pôster. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Caprinos e Ovinos; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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226. |  | PAIVA, S. R.; VIEIRA, F. D.; YAMAGISHI, M. E. B.; LACERDA, T. S.; VASCONCELOS, C.; TANNO, P.; HIGA, R. H.; MCMANUS, C. M.; CARNEIRO, P. L.; AZEVEDO, H. C.; FACO, O.; SOUZA, C. J. H. de; ARAUJO, A. M. de; MARTINS, V. M. V.; CAETANO, A. R. Validation of a Low Density SNP Panel for Breed Certification Testing in Brazilian Sheep (Ovis aries) Breeds as a Tool for Flock Genetic Management. In: INTERNATIONAL PLANT & ANIMAL GENOME, 20., 2012, San Diego. Abstract... Jersey City: Scherago International, 2012. Não paginado. 1 pôster. P581. Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
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227. |  | BELLI, A. M. G; GIACHETTO, P. F.; OLIVEIRA, M. C. S.; YAMAGISHI, M. E. B.; VENERONI, G. B.; TIZIOTO, P. C.; REGITANO, L. C. A. Vias regulatórias envolvidas na resistência e susceptibilidade de bovinos infestados com carrapato Rhipicephalus (Boophilus) microplus. In: WORKSHOP EM GENÔMICA ANIMAL, 1., 2009, Ceará. Resumos... Ceará: UECE, 2009. Não paginado. WSRGA 2009. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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228. |  | IBELLI, A. M. G.; GIACHETTO, P. F.; OLIVEIRA, M. C. de S.; YAMAGISHI, M. E. B.; VENERONI, G. B.; TIZIOTO, P. C.; REGITANO, L. C. de A. Vias regulatórias envolvidas na resistência e susceptibilidade de bovinos infestados com carrapato Rhipicephalus (Boophilus) microplus. In: WORKSHOP DA REDE GENÔMICA ANIMAL, 1., 2009, Fortaleza. Anais... Fortaleza, Rede Genômica Animal, 2009 Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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230. |  | NESHICH, G.; FALCAO, P. R. K.; YAMAGISHI, M. E. B.; OLIVEIRA, S. R. de M.; MAZONI, I.; SANTOS, E. H. dos; VIEIRA, F. D.; CRUZ, S. A. B. da; MANCINI, A. L.; JARDINE, J. G.; HIGA, R. H. What makes the active site amino acids so different from the others: defining the structural descriptors specific for activity. In: X-MEETING; INTERNATIONAL CONFERENCE OF THE AB3C, 1., 2005, Caxambu. [Proceedings...]. [S.l.]: Associação Brasileira de Bioinformática e Biologia Computacional, 2005. p. 149. X-meeting 2005. Presented Posters. Na publicação: Paula Kuser, Michel Yamagishi, Stanley Oliveira, Edgard Santos, Fabio Vieira, Sergio Cruz, Adauto Mancini, Roberto Higa. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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231. |  | GOUVEIA, G. V.; MEIRELLES, S. L.; GROSSI, D. A.; SANTIAGO, A. C.; SONSTEGARD, T. S.; YAMAGISHI, M. E. B.; MATUKUMALLI, L. K.; COUTINHO, L. L.; ALENCAR, M. M. de; OLIVEIRA, H. N.; REGITANO, L. C. de A. Whole-genome analysis for backfat thickness in a tropically adapted, composite cattle breed from Brazil. Animal Genetics, v. 43, n. 5, p. 518-524, oct. 2012. Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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232. |  | VENERONI-GOUVEIA, G.; MEIRELLES, S. L.; GROSSI, D. A.; SANTIAGO, A. C.; SONSTEGARD, T. S.; YAMAGISHI, M. E. B.; MATUKUMALLI, L. K.; COUTINHO, L. L.; ALENCAR, M. M. de; OLIVEIRA, H. N.; REGITANO, L. C. A. Whole-genome analysis for backfat thickness in a tropically adapted, composite cattle breed from Brazil. Animal Genetics, v. 43, n. 5, p. 518?524, 2011. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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233. |  | VENERONI-GOUVEIA, G.; MEIRELLES, S. L.; GROSSI, D. A.; SANTIAGO, A. C.; SONSTEGARD, T. S.; YAMAGISHI, M. E. B.; MATUKUMALLI, L. K.; COUTINHO, L. L.; ALENCAR, M. M. de; OLIVEIRA, H. N.; REGITANO, L. C. de A. Whole-genome analysis for backfat thickness in a tropically adapted, composite cattle breed from Brazil. Animal Genetics, v. 43, n. 5, p. 518-524, nov. 2012. Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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Registros recuperados : 233 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
17/11/2006 |
Data da última atualização: |
02/04/2009 |
Tipo da produção científica: |
Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
Autoria: |
OLIVEIRA, S. R. de M.; YAMAGISHI, M. E. B.; BORRO, L. C.; FALCÃO, P. R. K.; SANTOS, E. H. dos; VIEIRA, F. D.; MAZONI, I.; JARDINE, J. G.; NESHICH, G. |
Afiliação: |
Embrapa Informática Agropecuária. |
Título: |
Uma metodologia para seleção de parâmetros em modelos de classificação de proteínas. |
Ano de publicação: |
2006 |
Fonte/Imprenta: |
Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2006. |
Páginas: |
18 p. |
Série: |
(Embrapa Informática Agropecuária. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 14). |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Acesso em: 28 maio 2008. |
Conteúdo: |
Os principais desafios relacionados ao problema de classificação de enzimas em banco de dados de estruturas de proteínas são: 1) o ruído presente nos dados; 2) o grande número de variáveis; 3) o número não-balanceado de membros por classe. Para abordar esses desafios, apresenta-se uma metodologia para seleção de parâmetros, que combina recursos de matemática (ex: Transformada Discreta do Cosseno) e da estatística (ex:.g., correlação de variáveis e amostragem com reposição). A metodologia foi validada considerando-se os três principais métodos de classificação da literatura, a saber; árvore de decisão, classificação Bayesiana e redes neurais. Os experimentos demonstram que essa metodologia é simples, eficiente e alcança resultados semelhantes àqueles obtidos pelas principais técnicas para seleção de parâmetros na literatura.Termos para indexação
classificação de enzimas,predição de função de proteínas, estruturas de proteínas, banco de dados de proteínas, seleção de parâmetros, métodos para classsificação de dados. |
Palavras-Chave: |
Bioinformática; Classificação de proteínas; Mineração de dados. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/CNPTIA/11314/1/bp14.pdf
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Marc: |
LEADER 01980nam a2200277 a 4500 001 1002836 005 2009-04-02 008 2006 bl uuuu u0uu1 u #d 100 1 $aOLIVEIRA, S. R. de M. 245 $aUma metodologia para seleção de parâmetros em modelos de classificação de proteínas.$h[electronic resource] 260 $aCampinas: Embrapa Informática Agropecuária$c2006 300 $a18 p. 490 $a(Embrapa Informática Agropecuária. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 14). 500 $aAcesso em: 28 maio 2008. 520 $aOs principais desafios relacionados ao problema de classificação de enzimas em banco de dados de estruturas de proteínas são: 1) o ruído presente nos dados; 2) o grande número de variáveis; 3) o número não-balanceado de membros por classe. Para abordar esses desafios, apresenta-se uma metodologia para seleção de parâmetros, que combina recursos de matemática (ex: Transformada Discreta do Cosseno) e da estatística (ex:.g., correlação de variáveis e amostragem com reposição). A metodologia foi validada considerando-se os três principais métodos de classificação da literatura, a saber; árvore de decisão, classificação Bayesiana e redes neurais. Os experimentos demonstram que essa metodologia é simples, eficiente e alcança resultados semelhantes àqueles obtidos pelas principais técnicas para seleção de parâmetros na literatura.Termos para indexação classificação de enzimas,predição de função de proteínas, estruturas de proteínas, banco de dados de proteínas, seleção de parâmetros, métodos para classsificação de dados. 653 $aBioinformática 653 $aClassificação de proteínas 653 $aMineração de dados 700 1 $aYAMAGISHI, M. E. B. 700 1 $aBORRO, L. C. 700 1 $aFALCÃO, P. R. K. 700 1 $aSANTOS, E. H. dos 700 1 $aVIEIRA, F. D. 700 1 $aMAZONI, I. 700 1 $aJARDINE, J. G. 700 1 $aNESHICH, G.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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