Home Itens selecionados Provedores de dados OAI Créditos Sobre Ajuda

			Busca avançada
	Provedor de dados Repositório Alice (10) Autor BARROSO, L. M. A. (10) NASCIMENTO, M. (10) NASCIMENTO, A. C. C. (6) CRUZ, C. D. (4) TEODORO, P. E. (4) AZEVEDO, C. F. (3) FERREIRA, R. de P. (3) RESENDE, M. D. V. de (3) SAGRILO, E. (3) SILVA, F. F. e (3) TORRES, F. E. (3) GUIMARÃES, S. E. F. (2) LOPES, P. S. (2) SANTOS, A. dos (2) BHERING, L. L. (1) CARVALHO, L. P. de (1) CECCON, G. (1) CORRÊA, A. M. (1) CORRÊA, C. C. G. (1) FARIAS, F. J. C. (1) Mais... Palavra-chave Genótipo (3) Aclimatação (2) Estatística (2) Feijão de corda (2) Inteligência artificial (2) Interação genótipo x ambiente. (2) Medicago Sativa. (2) Melhoramento genético animal (2) SNP effects (2) Vigna unguiculata (2) Alfafa (1) Algodão (1) Animal breeding (1) Análise multivariada. (1) Artificial intelligence (1) Artificial intelligence. (1) Asymmetrical distribution. (1) Bayes factor (1) Cotton (1) Environment interaction (1) Mais... Tipo do documento Artigo de periódico (6) Separatas (4) Ano 2018 (1) 2017 (2) 2016 (2) 2015 (3) 2013 (2) País Brazil (10) Idioma Inglês (5) Português (5)		Ordenar por:  Relevância Autor Título Ano Registros recuperados: 10 Primeira ... 1 ... Última Artificial neural networks classify cotton genotypes for fiber length. Repositório Alice 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 Bayesian approach increases accuracy when selecting cowpea genotypes with high adaptability and phenotypic stability. Repositório Alice 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 Correlação de Spearman aplicada ao estudo de adaptabilidade e estabilidade em genótipos de alfafa. Repositório Alice NASCIMENTO, M.; ROCHA, G. S. da; PINTO, D. S.; BARROSO, L. M. A.; NASCIMENTO, A. C. C.; FERREIRA, R. de P.; SILVA, F. F. e.. Tipo: Separatas Palavras-chave: Interação genótipo x ambiente; Melhoramento de planta.; Alfafa; Medicago Sativa.. Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/975475 Factor analysis applied to genome prediction for high-dimensional phenotypes in pigs. Repositório Alice 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 Metodologia para análise de adaptabilidade e estabilidade por meio de regressão quantílica. Repositório Alice BARROSO, L. M. A.; NASCIMENTO, M.; NASCIMENTO, A. C. C.; FONSECA, F. F. e; CRUZ, C. D.; BHERING, L. L.; FERREIRA, R. de P.. Tipo: Separatas Palavras-chave: Asymmetrical distribution.; Medicago Sativa.; Genotype; Plant breeding.. Ano: 2015 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1026703 Perspectiva bayesiana na seleção de genótipos de feijão-caupi em ensaios de valor de cultivo e uso. Repositório Alice 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 Redes neurais artificiais para identificar genótipos de feijão-caupi semiprostrado com alta adaptabilidade e estabilidade fenotípicas. Repositório Alice 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 Regularized quantile regression applied to genome-enabled prediction of quantitative traits. Repositório Alice 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 Regularized quantile regression for SNP marker estimation of pig growth curves. Repositório Alice 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 Uso do método de EBERHART e RUSSELL como informação a priori para aplicação de redes neurais artificiais e análise discriminante visando a classificação de genótipos de alfafa quanto à adaptabilidade e estabilidade fenotípica. Repositório Alice BARROSO, L. M. A.; NASCIMENTO, M.; NASCIMENTO, A. C. C.; SILVA, F. F. e; FERREIRA, R. de P.. O objetivo deste trabalho foi comparar os resultados obtidos pela metodologia de Eberhart e Russell (1966) com a Análise Discriminante e o treinamento de uma rede neural artificial para análise da adaptabilidade e estabilidade fenotípica de genótipos de alfafa (Medicago sativa). Foram utilizados dados provenientes de um experimento sobre produção de matéria seca de 92 genótipos de alfafa realizado no delineamento em blocos casualizados, com duas repetições. Os genótipos foram submetidos a 20 cortes, no período de novembro de 2004 a junho de 2006. Cada corte foi considerado um ambiente. Diante dos resultados apresentados, verifica-se que a rede neural artificial apresentou índices de concordância mais elevados do que a Análise Discriminante com relação aos... Tipo: Separatas Palavras-chave: Melhoramento de planta; Interação genótipo x ambiente.; Simulação.. Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/973547 Registros recuperados: 10 Primeira ... 1 ... Última

Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Embrapa Todos os direitos reservados, conforme Lei n° 9.610 Política de Privacidade Área restrita		Embrapa Parque Estação Biológica - PqEB s/n° Brasília, DF - Brasil - CEP 70770-901 Fone: (61) 3448-4433 - Fax: (61) 3448-4890 / 3448-4891 SAC: https://www.embrapa.br/fale-conosco