Sabiia Seb
PortuguêsEspañolEnglish
Embrapa
        Busca avançada

Botão Atualizar


Botão Atualizar

Ordenar por: RelevânciaAutorTítuloAnoImprime registros no formato resumido
Registros recuperados: 3
Primeira ... 1 ... Última
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Aplicación del Elastic Net LASSO y modelos relacionados en selección genómica basados en marcadores moleculares. Colegio de Postgraduados
López Cruz, Marco Antonio.
El Elastic Net Bayesiano (BEN) es un método de regresión que utiliza una mezcla de las penalizaciones L1 y L2 (Kyung et al., 2010, Li y Lin, 2010). Se ha demostrado que este modelo puede ser usado exitosamente cuando el tamaño de muestra es mucho menor que el número de predictores (n << p). En este trabajo se muestra cómo utilizar este modelo para incluir de forma conjunta Marcadores Moleculares (MM) y Pedigree, ampliamente utilizados en gen etica cuantitativa en la llamada selección asistida por MM. Por medio de validación cruzada, el poder predictivo del BEN se compara con el de otros modelos: LASSO Bayesiano y Regresión Ridge Bayesiana, usando datos reales de rendimiento de cultivares de trigo y cebada, y tiempos de floración de maíz. Los...
Palavras-chave: Validación cruzada; Regresión penalizada; Predicción de valores genéticos; Cross-validation; Penalized regression; Prediction of genetic values; Estadística; Maestría.
Ano: 2012 URL: http://hdl.handle.net/10521/712
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Genome prediction accuracy of common bean via Bayesian models. Repositório Alice
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
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
New accuracy estimators for genomic selection with application in a cassava (Manihot esculenta) breeding program. Repositório Alice
AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F.; VIANA, J. M. S.; VALENTE, M. S. F.; RESENDE JUNIOR, M. F. R.; OLIVEIRA, E. J. de.
ABSTRACT. Genomic selection is the main force driving applied breeding programs and accuracy is the main measure for evaluating its efficiency. The traditional estimator (TE) of experimental accuracy is not fully adequate. This study proposes and evaluates the performance and efficiency of two new accuracy estimators, called regularized estimator (RE) and hybrid estimator (HE), which were applied to a practical cassava breeding program and also to simulated data. The simulation study considered two individual narrow sense heritability levels and two genetic architectures for traits. TE, RE, and HE were compared under four validation procedures: without validation (WV), independent validation, ten-fold validation through jacknife allowing different markers,...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Seleção genômica; Genomic prediction; Accuracy estimator; Cross-validation; Manihot esculenta; Mandioca; Melhoramento vegetal; Cassava; Plant breeding.
Ano: 2016 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1072711
Registros recuperados: 3
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

Valid HTML 4.01 Transitional