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Comparison of dimensionality reduction methods to predict genomic breeding values for carcass traits in pigs. Repositório Alice
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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