Métodos estatísticos na seleção genômica ampla

dc.contributor.author	Resende, Marcos Deon Vilela de
dc.contributor.author	Silva, Fabyano Fonseca e
dc.contributor.author	Viana, José Marcelo Soriano
dc.contributor.author	Peternelli, Luíz Alexandre
dc.contributor.author	Resende Júnior, Márcio Fernando Ribeiro
dc.contributor.author	del Valle, Patricio Muñoz
dc.date.accessioned	2013-12-03T20:01:21Z
dc.date.available	2013-12-03T20:01:21Z
dc.date.issued	2011-12
dc.identifier.citation	RESENDE, M. D. V. et al. Métodos estatísticos na seleção genômica ampla. Colombo: Embrapa Florestas, Documentos, n. 219. 2011. 105 p.	pt_BR
dc.identifier.issn	1980-3958
dc.identifier.uri	http://www.bibliotecaflorestal.ufv.br/handle/123456789/5530
dc.description	O conteúdo deste boletim é apresentado em dezesseis capítulos: 1-Descrição genérica dos métodos de seleção genômica ampla (GWS); 2-Métodos de estimação penalizada; 3-Métodos de Estimação bayesiana (BayesA, BayesB, Fast BayesB, BayesCπ, BayesDπ); 4-Lasso bayesiano e Lasso bayesiano Melhorado (BLASSO e IBLASSO); 5-Regressão Kernel Hilbert Spaces (RKHS); 6-Regressão via quadrados mínimos parciais (PLSR); 7-Relação entre RR-BLUP, BLASSO e IBLASSO; 8-Análise simultânea de indivíduos genotipados e não genotipados via GBLUP; 9-Análise de associação genômica ampla (GWAS); 10-Associação genômica ampla (GWAS) em humanos; 11-Comparação entre 12 métodos de seleção genômica ampla; 13-Pesos das marcas nos diferentes métodos e frequências alélicas; 14-Formas de parametrização da matriz de incidência genotípica; 15-Imputação de genótipos marcadores; 16-Aumento na eficiência seletiva do melhoramento de plantas e animais.	pt_BR
dc.description.abstract	A seleção genômica ampla (GWS) aumenta a eficiência e rapidez do melhoramento genético. Essa tecnologia fundamenta-se na predição de fenótipos com base na leitura de marcadores genéticos e uso de métodos preditivos. Existem vários métodos para aplicação na GWS. O presente documento contempla mais de uma dezena desses métodos contemplando a teoria, a computação e a aplicação a dados simulados. Assim, seu conteúdo é abrangente e pode servir como um guia importante para os usuários da GWS.	pt_BR
dc.format	105 páginas	pt_BR
dc.language.iso	pt_BR	pt_BR
dc.publisher	Embrapa Florestas	pt_BR
dc.relation.ispartofseries	Documentos;219
dc.subject.classification	Ciências Florestais::Silvicultura::Genética e melhoramento florestal	pt_BR
dc.title	Métodos estatísticos na seleção genômica ampla	pt_BR
dc.type	Boletim Técnico	pt_BR