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Registros recuperados: 10 | |
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CARVALHO, L. P. de; TEODORO, P. E.; BARROSO, L. M. A.; FARIAS, F. J. C.; MORELLO, C. de L.; NASCIMENTO, M.. |
Fiber length is the main trait that needs to be improved in cotton. However, the presence of genotypes x environments interaction for this trait can hinder the recommendation of genotypes with greater length fibers. The aim of this study was to evaluate the adaptability and stability of the fibers length of cotton genotypes for recommendation to the Midwest and Northeast, using artificial neural networks (ANNs) and Eberhart and Russell method. Seven trials were carried out in the states of Ceará, Rio Grande do Norte, Goiás and Mato Grosso do Sul. Experimental design was a randomized block with four replications. Data were submitted to analysis of adaptability and stability through the Eberhart & Russell and ANNs methodologies. Based on these methods,... |
Tipo: Artigo de periódico |
Palavras-chave: Inteligência artificial; Algodão; Gossypium Hirsutum; Gossypium Hirsutum Marie Galante; Genótipo; Cotton; Artificial intelligence; Genotype-environment interaction. |
Ano: 2018 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1099791 |
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BARROSO, L. M. A.; TEODORO, P. E.; NASCIMENTO, M.; TORRES, F. E.; SANTOS, A. dos; CORRÊA, A. M.; SAGRILO, E.; CORRÊA, C. C. G.; SILVA, F. A.; CECCON, G.. |
Tipo: Separatas |
Palavras-chave: Interação genótipo x ambiente.; Vigna Unguiculata.. |
Ano: 2016 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1041259 |
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TEIXEIRA, F. R. F.; NASCIMENTO, M.; NASCIMENTO, A. C. C.; SILVA, F. F. e; CRUZ, C. D.; AZEVEDO, C. F.; PAIXÃO, D. M.; BARROSO, L. M. A.; VERARDO, L. L.; RESENDE, M. D. V. de; GUIMARÃES, S. E. F.; LOPES, P. S.. |
The aim of the present study was to propose and evaluate the use of factor analysis (FA) in obtaining latent variables (factors) that represent a set of pig traits simultaneously, for use in genome-wide selection (GWS) studies. We used crosses between outbred F2 populations of Brazilian Piau X commercial pigs. Data were obtained on 345 F2 pigs, genotyped for 237 SNPs, with 41 traits. FA allowed us to obtain four biologically interpretable factors: ?weight?, ?fat?, ?loin?, and ?performance?. These factors were used as dependent variables in multiple regression models of genomic selection (Bayes A, Bayes B, RR-BLUP, and Bayesian LASSO). The use of FA is presented as an interesting alternative to select individuals for multiple variables simultaneously in GWS... |
Tipo: Artigo de periódico |
Palavras-chave: Genome enabled prediction; SNP effects; Análise multivariada.; Melhoramento genético animal; Estatística; Seleção genética.; Animal breeding; Multivariate analysis. |
Ano: 2016 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1047516 |
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TEODORO, P. E.; NASCIMENTO, M.; TORRES, F. E.; BARROSO, L. M. A.; SAGRILO, E.. |
O objetivo deste trabalho foi selecionar, sob a perspectiva bayesiana, genótipos de feijão-caupi (Vigna unguiculata) que reúnam alta adaptabilidade e estabilidade fenotípicas, no Estado do Mato Grosso do Sul. Foram utilizados dados de quatro experimentos, conduzidos em delineamento de blocos ao acaso, em que a produtividade de grãos de 20 genótipos de feijão-caupi semiprostrado foi avaliada. Para representar as distribuições a priori pouco informativas, utilizaram-se distribuições de probabilidade com grande variância e, para representar distribuições a priori informativas, adotou-se o conceito de metanálise, com uso de informações de trabalhos anteriores. A comparação entre as distribuições a priori foi realizada por meio do fator de Bayes. A abordagem... |
Tipo: Artigo de periódico |
Palavras-chave: Fator de Bayes; Metanálise; Metanalysis.; Bayes factor; Environment interaction; Informative prior; Genótipo; Fenótipo; Aclimatação; Vigna unguiculata; Feijão de corda; Genotype.. |
Ano: 2015 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1030114 |
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TEODORO, P. E.; BARROSO, L. M. A.; NASCIMENTO, M.; TORRES, F. E.; SAGRILO, E.; SANTOS, A. dos; RIBEIRO, L. P.. |
O objetivo deste trabalho foi verificar a concordância entre as redes neurais artificiais (RNAs) e o método de Eberhart & Russel na identificação de genótipos de feijão-caupi (Vigna unguiculata) com alta adaptabilidade e estabilidade fenotípicas. Utilizou-se o delineamento experimental de blocos ao acaso com quatro repetições. Os tratamentos consistiram de 18 linhagens experimentais e duas cultivares de feijão-caupi. Foram conduzidos quatro ensaios de valor de cultivo e uso nos municípios de Aquidauana, Chapadão do Sul e Dourados, no estado do Mato Grosso do Sul. Os dados de produtividade de grãos foram submetidos às análises de variância individual e conjunta. Em seguida, os dados foram submetidos às análises de adaptabilidade e estabilidade por meio... |
Tipo: Artigo de periódico |
Palavras-chave: Inteligência artificial; Genotypes.; Environments interaction; Genótipo; Aclimatação; Vigna unguiculata; Feijão de corda; Artificial intelligence.. |
Ano: 2015 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1030192 |
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NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; CRUZ, C. D.; NASCIMENTO, A. C. C.; VIANA, J. M. S.; AZEVEDO, C. F.; BARROSO, L. M. A.. |
Genomic selection (GS) is a variant of marker-assisted selection, in which genetic markers covering the whole genome predict individual genetic merits for breeding. GS increases the accuracy of breeding values (BV) prediction. Although a variety of statistical models have been proposed to estimate BV in GS, few methodologies have examined statistical challenges based on non-normal phenotypic distributions, e.g., skewed distributions. Traditional GS models estimate changes in the phenotype distribution mean, i.e., the function is defined for the expected value of trait-conditional on markers, E(Y|X). We proposed an approach based on regularized quantile regression (RQR) for GS to improve the estimation of marker effects and the consequent genomic estimated... |
Tipo: Artigo de periódico |
Palavras-chave: Seleção genômica; Genomic selection; Regularized regression; SNP effects; Estatística; Marker-assisted selection; Simulation models; Statistics. |
Ano: 2017 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1084109 |
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BARROSO, L. M. A.; NASCIMENTO, M.; NASCIMENTO, A. C. C.; SILVA, F. F.; SERÃO, N. V. L.; CRUZ, C. D.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. L.; AZEVEDO, C. F.; LOPES, P. S.; GUIMARÃES, S. E. F.. |
Background: Genomic growth curves are generally defined only in terms of population mean; an alternative approach that has not yet been exploited in genomic analyses of growth curves is the Quantile Regression (QR). This methodology allows for the estimation of marker effects at different levels of the variable of interest. We aimed to propose and evaluate a regularized quantile regression for SNP marker effect estimation of pig growth curves, as well as to identify the chromosome regions of the most relevant markers and to estimate the genetic individual weight trajectory over time (genomic growth curve) under different quantiles (levels). Results: The regularized quantile regression (RQR) enabled the discovery, at different levels of interest... |
Tipo: Artigo de periódico |
Palavras-chave: Genome association; Pig; Regularized quantile regression; QTL; Growth curves.; Melhoramento genético animal; Porco; Suíno; Swine.. |
Ano: 2017 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1084057 |
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Registros recuperados: 10 | |
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