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 Autoria: LIMA L. P.; AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; SUELA, M. M.; NASCIMENTO, M.; VIANA, J. M. S. 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... ... |
 Autoria: AZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, M.; FONTES, V. C.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; CRUZ, C. D. 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... ... |
 Autoria: LOPES, F. B.; MAGNABOSCO, C. de U.; PASSAFARO, T. L.; BRUNES, L. C.; COSTA, M. F. O. e; EIFERT, E. da C.; NARCISO, M. G.; ROSA, G. J. M.; LOBO, R. B.; BALDI, F. The goal of this study was to compare the predictive performance of artificial neural networks (ANNs) with Bayesian ridge regression, Bayesian Lasso, Bayes A, Bayes B and Bayes Cπ in estimating g... ... |
 Autoria: OLIVEIRA, A. A. de; PASTINA, M. M.; SOUZA, V. F. de; PARRELLA, R. A. da C.; NODA, R. W.; SIMEONE, M. L. F.; SCHAFFERT, R. E.; MAGALHAES, J. V. de; DAMASCENO, C. M. B.; MARGARIDO, G. R. A. The increasing cost of energy and finite oil and gas reserves have created a need to develop alternative fuels from renewable sources. Due to its abiotic stress tolerance and annual cultivation, high-... ... |
 Autoria: AONO, A. H.; FERREIRA, R. C. U.; MORAES, A. da C. L.; LARA, L. A. de C.; PIMENTA, R. J. G.; COSTA, E. A.; PINTO, L. R.; LANDELL, M. G. de A.; SANTOS, M. F.; JANK, L.; BARRIOS, S. C. L.; VALLE, C. B.; CHIARI, L.; GARCIA, A. A. F.; KUROSHU, R. M.; LORENA, A. C.; GORJANC, G.; SOUZA, A. P. de Poaceae, among the most abundant plant families, includes many economically important polyploid species, such as forage grasses and sugarcane (Saccharum spp.). These species have elevated genomic comp... ... |
 Autoria: NASCIMENTO, M.; NASCIMENTO, A. C. C.; AZEVEDO, C. F.; OLIVEIRA, A. C. B. de; CAIXETA, E. T.; JARQUIN, D. Coffee Breeding programs have traditionally relied on observing plant characteristics over years, a slow and costly process. Genomic selection (GS) offers a DNA-based alternative for faster selection... ... |
 Autoria: COSTA, J. A. da; AZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, A. C. C. multicollinearity and high dimensionality problems, making it impossible to obtain stable estimates through the traditional method of estimation based on ordinary least squares. To overcome such chall... ... |
 Autoria: RIOS, E. F.; ANDRADE, M. H. M. L.; RESENDE JR, M. F. R.; KIRST, M.; RESENDE, M. D. V. de; ALMEIDA FILHO, J. O. E. de; GEZAN, S. A.; MUNOZ, P. Genomic prediction integrates statistical, genomic, and computational tools to improve the estimation of breeding values and increase genetic gain. Due to the broad diversity in mating systems, breedi... ... |
 Autoria: BARRETO, C. A. V.; DIAS, K. O. das G.; SOUSA, I. C. de; AZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, A. C. C.; GUIMARAES, L. J. M.; GUIMARÃES, C. T.; PASTINA, M. M.; NASCIMENTO, M. In the context of multi-environment trials (MET), genomic prediction is proposed as a tool that allows the prediction of the phenotype of single cross hybrids that were not tested in field trials. Thi... ... |
 Autoria: DIAS, K. O. G.; PIEPHO, H. P.; GUIMARAES, L. J. M.; GUIMARAES, P. E. de O.; PARENTONI, S. N.; PINTO, M. de O.; NODA, R. W.; MAGALHAES, J. V. de; GUIMARÃES, C. T.; GARCIA, A. A. F.; PASTINA, M. M. Predicting the performance of untested single-cross hybrids through genomic prediction (GP) is highly desirable to increase genetic gain. Here, we evaluate the predictive ability (PA) of novel genomic... ... |
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