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NASCIMENTO, M.; FERREIRA, A.; FERRÃO, R. G.; CAMPANA, A. C. M.; BHERING, L. L.; CRUZ, C. D.; FERRAO, M. A. G.; FONSECA, A. F. A. da. |
Resumo ? O objetivo deste trabalho foi avaliar uma metodologia de análise de adaptabilidade e estabilidade fenotípica de genótipos de café baseada em regressão não paramétrica. A técnica utilizada difere das demais, pois reduz a influência na estimação do parâmetro de adaptabilidade de algum ponto extremo, ocasionado pela presença de genótipos com respostas demasiadamente diferenciadas a determinado ambiente. Foram utilizados dados provenientes de um experimento sobre produtividade média de grãos de 40 genótipos de café (Coffea canephora), com delineamento em blocos ao acaso, com seis repetições. Os genótipos foram avaliados em cinco anos (1996, 1998, 1999, 2000 e 2001), em dois locais (Sooretama e Marilândia, ES) no total de dez ambientes. A metodologia... |
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) |
Palavras-chave: Análise estatística; Interação genótipo x ambiente; Melhoramento genético; Pontos extremos; Coffea canephora. |
Ano: 2010 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/880565 |
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TEODORO, P. E.; FARIAS, F. J. C.; CARVALHO, L. P. de; RIBEIRO, L. P.; NASCIMENTO, M.; AZEVEDO, C. F.; CRUZ, C. D.; BHERING, L. L.. |
The performance of textile processes and the quality of the products depends on the several cotton (Gossypium hirsutum L.) fiber quality traits, such as micronaire index, fiber length, and fiber strength. This research aims to recommend cotton genotypes for the Brazilian Cerrado based on fiber yield and fiber quality traits. Nineteen cotton cultivar variety trials were performed in the 2013?2014 and 2014?2015 crop seasons. Each trial was conducted as a randomized complete block design with 12 treatments and four replications. The evaluated traits were fiber yield, fiber length, fiber strength, and micronaire. For each trait, a modified Lin and Binns method was used to recommend the best genotypes for all environments (favorable and unfavorable). This... |
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) |
Palavras-chave: Gossypium Hirsutum; Algodão; Fibra; Fiber quality; Micronaire; Cotton. |
Ano: 2019 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1118672 |
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NASCIMENTO, M.; CRUZ, C.D.; CAMPANA, A.C.M.; TOMAZ, R.S.; SALGADO, C.C.; FERREIRA, R. de P.. |
O objetivo deste trabalho foi alterar o método centroide de avaliação da adaptabilidade e estabilidade fenotípica de genótipos, para deixá-lo com maior sentido biológico e melhorar aspectos quantitativos e qualitativos de sua análise. A alteração se deu pela adição de mais três ideótipos, definidos de acordo com valores médios dos genótipos nos ambientes. Foram utilizados dados provenientes de um experimento sobre produção de matéria seca de 92 genótipos de alfafa (Medicago sativa) realizado em blocos ao acaso, 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. A inclusão dos ideótipos de maior sentido biológico (valores médios nos ambientes) resultou em... |
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) |
Palavras-chave: Medicago sativa; Análise gráfica; Componentes principais; Interação genótipos x ambientes; Graphical analysis; Principal components; Genotype x environment interaction. |
Ano: 2009 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/125770 |
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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 em periódico indexado (ALICE) |
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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SILVA, G. N.; NASCIMENTO, M.; SANT'ANNA, I. de C.; CRUZ, C. D.; CAIXETA, E. T.; CARNEIRO, P. C. S.; ROSADO, R. D. S.; PESTANA, K. N.; ALMEIDA, D. P. de; OLIVEIRA, M. da S.. |
The objective of this work was to evaluate the use of artificial neural networks in comparison with Bayesian generalized linear regression to predict leaf rust resistance in Arabica coffee (Coffea arabica). This study used 245 individuals of a F2 population derived from the self-fertilization of the F1 H511-1 hybrid, resulting from a crossing between the susceptible cultivar Catuaí Amarelo IAC 64 (UFV 2148-57) and the resistant parent Híbrido de Timor (UFV 443-03). The 245 individuals were genotyped with 137 markers. Artificial neural networks and Bayesian generalized linear regression analyses were performed. The artificial neural networks were able to identify four important markers belonging to linkage groups that have been recently mapped, while the... |
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) |
Palavras-chave: Inteligência artificial; Predição; Coffea arabica; Hemileia vastatrix; Marcador molecular; Coffea arabica; Hemileia vastatrix; Artificial intelligence; Genetic markers; Prediction. |
Ano: 2017 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1069618 |
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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.. |
2016 |
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) |
Palavras-chave: Vigna unguiculata; Interação genótipo x ambiente. |
Ano: 2016 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1041259 |
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SILVA, F. F.; JEREZ, E. A. Z.; RESENDE, M. D. V. de; VIANA, J. M. S.; AZEVEDO, C. F.; LOPES, P. S.; NASCIMENTO, M.; LIMA, R. O. de; GUIMARÃES, S. E. F.. |
We combined linkage (LA) and linkage disequilibrium (LDA) analyses (emerging the term ?LALDA?) for genomic selection (GS) purposes. The models were fitted to a simulated dataset and to a real data of feed conversion ratio in pigs. Firstly, the significant QTLs (quantitative trait locus) were identified through LA-based mixed models considering the QTL-genotypes as random effects by means of genotypic identity by descent matrix. This matrix was calculated at the positions of significant QTLs (based on LA) allowing to include the QTL-genotype effects additionally to SNP (single nucleotide polymorphism) markers (based on LDA) and additive polygenic effects in several GS models (Bayesian Ridge Regression ? BRR; Bayes A ? BA; Bayes B ? BB; Bayes C ? BC and... |
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) |
Palavras-chave: X. |
Ano: 2018 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1093541 |
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SUELA, M. M.; LIMA, L. P.; AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e. |
A cultura do arroz tem grande importância nacional e mundial por ser um dos cereais mais produzidos e consumidos no mundo, caracterizando-se como o principal alimento de mais da metade da população mundial. Em função de sua importância alimentar, desenvolver métodos eficientes que visam a predição e a seleção de indivíduos geneticamente superiores, quanto a características da planta, é de extrema importância para os programas de melhoramento. Diante disso, o objetivo deste trabalho foi avaliar e comparar a eficiência do método Delta-p, G-BLUP, BayesCpi, BLASSO e o índice Delta-p/G-BLUP, índice Delta-p/BayesCpi e índice Delta-p/BLASSO, na estimação de valores genômicos e dos efeitos de marcadores SNPs (Single Nucleotide Polymorphisms) em dados fenotípicos... |
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) |
Palavras-chave: Predição genômica; Ganho genético; Genomic prediction; Genetic gain; Bayesian alphabet; Molecular bases; Regression; Índice de Seleção; Selection index. |
Ano: 2019 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1110881 |
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AZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F.; RESENDE, M. D. V. de; LOPES, P. S.; GUIMARÃES, S. E. F.; GLÓRIA, L. S.. |
A significant contribution of molecular genetics is the direct use of DNA information to identify genetically superior individuals. With this approach, genome-wide selection (GWS) can be used for this purpose. GWS consists of analyzing a large number of single nucleotide polymorphism markers widely distributed in the genome; however, because the number of markers is much larger than the number of genotyped individuals, and such markers are highly correlated, special statistical methods are widely required. Among these methods, independent component regression, principal component regression, partial least squares, and partial principal components stand out. Thus, the aim of this study was to propose an application of the methods of dimensionality reduction... |
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) |
Palavras-chave: Quadrados mínimos parciais; Componente de regressão independente; Componente principal de regressão; Componente principal parcial; Partial least squares; Independent component regression; Principal component regression; Partial principal component. |
Ano: 2015 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1030362 |
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LAGROTTA, M. R.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, M.; DUARTE, D. A. S.; AZEVEDO, C. F.; MOTA, R. R.. |
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... |
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) |
Palavras-chave: Marcadores SNP; Regressão Bayesiana; Statistics; Genetic improvement. |
Ano: 2017 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1084055 |
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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 em periódico indexado (ALICE) |
Palavras-chave: Genome enabled prediction; SNP effects; Melhoramento genético animal; Análise multivariada; Estatística; Seleção genética; Animal breeding; Multivariate analysis. |
Ano: 2016 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1047516 |
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BARILI, L. D.; VALE, N. M. do; SILVA, F. R. e; CARNEIRO, J. E. de S.; OLIVEIRA, H. R. de; VIANELLO, R. P.; VALDISSER, P. A. M. R.; NASCIMENTO, M.. |
We aimed to apply genomic information based on SNP (single nucleotide polymorphism) markers for the genetic evaluation of the traits ?stay-green? (SG), plant architecture (PA), grain aspect (GA) and grain yield (GY) in common bean through Bayesian models. These models were compared in terms of prediction accuracy and ability for heritability estimation for each one of the mentioned traits. A total of 80 cultivars were genotyped for 377 SNP markers, whose effects were estimated by five different Bayesian models: Bayes A (BA), B (BB), C (BC), LASSO (BL) e Ridge regression (BRR). Although, prediction accuracies calculated by means of cross-validation have been similar within each trait, the BB model stood out for the trait SG, whereas the BRR was indicated... |
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) |
Palavras-chave: Validação cruzada; Cross-validation; Feijão; Phaseolus Vulgaris; Marcador Molecular; Beans; Genetic markers; Marker-assisted selection. |
Ano: 2018 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1095835 |
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SOUSA, I. C. de; NASCIMENTO, M.; SILVA, G. N.; NASCIMENTO, A. C. C.; CRUZ, C. D.; SILVA, F. F. e; ALMEIDA, D. P. de; PESTANA, K. N.; AZEVEDO, C. F.; ZAMBOLIM, L.; CAIXETA, E. T.. |
Genomic selection (GS) emphasizes the simultaneous prediction of the genetic effects of thousands of scattered markers over the genome. Several statistical methodologies have been used in GS for the prediction of genetic merit. In general, such methodologies require certain assumptions about the data, such as the normality of the distribution of phenotypic values. To circumvent the non-normality of phenotypic values, the literature suggests the use of Bayesian Generalized Linear Regression (GBLASSO). Another alternative is the models based on machine learning, represented by methodologies such as Artificial Neural Networks (ANN), Decision Trees (DT) and related possible refinements such as Bagging, Random Forest and Boosting. This study aimed to use DT and... |
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) |
Palavras-chave: Statistical learning; Hemileia Vastatrix; Plant breeding; Artificial intelligence. |
Ano: 2020 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1125524 |
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