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Genomic growth curves of an outbred pig population. Repositório Alice
SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; ROCHA, G. S.; DUARTE, D. A. S.; LOPES, P. S.; BRUSTOLIN, O. J. B.; THUS, S.; VIANA, J. M. S.; GUIMARÃES, S. E. F..
In the current post-genomic era, the genetic basis of pig growth can be understood by assessing SNP marker effects and genomic breeding values (GEBV) based on estimates of these growth curve parameters as phenotypes. Although various statistical methods, such as random regression (RR-BLUP) and Bayesian LASSO (BL), have been applied to genomic selection (GS), none of these has yet been used in a growth curve approach. In this work, we compared the accuracies of RR-BLUP and BL using empirical weight-age data from an outbred F2 (Brazilian Piau X commercial) population. The phenotypes were determined by parameter estimates using a nonlinear logistic regression model and the halothane gene was considered as a marker for evaluating the assumptions of the GS...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Melhoramento genético; Curva de crescimento; Porco.
Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/983083
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Seleção genômica ampla para curvas de crescimento. Repositório Alice
SILVA, F. F.; ROCHA, G. S.; RESENDE, M. D. V. de; GUIMARÃES, S. E. F.; PETERNELLI, L. A.; DUARTE, D. A. S.; AZEVEDO, C..
Foi proposta uma metodologia para avaliação genética de curvas de crescimento considerando-se informações de marcadores SNPs (Single Nucleotide Polymorphisms). Em um primeiro passo foram ajustados modelos de crescimento não lineares (logístico) aos dados de peso-idade de cada animal, e em um segundo passo as estimativas dos parâmetros de tais modelos foram consideradas como fenótipos em um modelo de regressão (LASSO Bayesiano ? BL) cujas covariáveis foram os genótipos dos marcadores SNPs. Este enfoque possibilitou estimar os valores genéticos genômicos (GBV) para peso em qualquer tempo da trajetória de crescimento, refletindo na confecção de curvas de crescimento genômicas, as quais permitiram a identificação de grupos de indivíduos geneticamente...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Melhoramento genético; SNP; Dados longitudinais; LASSO bayesiano; Longitudinal data; Bayesian LASSO.
Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/974473
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