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Population size in QTL detection using quantile regression in genome?wide association studies. The aim of this study was to evaluate the performance of Quantile Regression (QR) in Genome-Wide Association Studies (GWAS) regarding the ability to detect QTLs (Quantitative Trait Locus) associated w... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2023
Marker effects and heritability estimates using additive-dominance genomic architectures via artificial neural networks in Coffea canephora. Many methodologies are used to predict the genetic merit in animals and plants, but some of them require priori assumptions that may increase the complexity of the model. Artificial neural network (AN... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2022
Quantile regression in genomic selection for oligogenic traits in autogamous plants: a simulation study. This study assessed the efficiency of Genomic selection (GS) or genome‐wide selection (GWS), based on Regularized Quantile Regression (RQR), in the selection of genotypes to breed autogamous pla... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2021
Machine learning and statistics to qualify environments through multi-traits in Coffea arabica. Several factors such as genotype, environment, and post-harvest processing can affect the responses of important traits in the coffee production chain. Determining the influence of these factors is of... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2021
Genomic prediction of leaf rust resistance to Arabica coffee using machine learning algorithms. 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 p... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2021
Cuidado ao negligenciar pressuposições básicas do modelo de ANOVA na seleção de genótipos de alfafa. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2020
Selection index as a priori information for using artificial neural networks to classify alfalfa genotypes. The efficiency of a selection index generally depends on the quality of the variance matrixes, which demands controlled experiments. Using Artificial Neural Networks (ANNs) trained from a selection in... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2019
Multi-trait multi-environment models in the genetic selection of segregating soybean progeny. At present, single-trait best linear unbiased prediction (BLUP) is the standard method for genetic selection in soybean. However, when genetic selection is performed based on two or more genetically c... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2019
New insights into genomic selection through population-based non-parametric prediction methods. Genome-wide selection (GWS) is based on a large number of markers widely distributed throughout the genome. Genome-wide selection provides for the estimation of the effect of each molecular marker on... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2019
GenomicLand: software for genome-wide association studies and genomic prediction. GenomicLand is free software intended for prediction and genomic association studies based on the R software. This computational tool has an intuitive interface and supports large genomic databases, w... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2019

Mostrando 1 - 10 de 29 resultados.

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