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 Autoria: VIANA, A. P.; RESENDE, M. D. V. de; RIAZ, S.; WALKER, M. A. Genomic selection (GS) has recently been proposed as a new selection strategy which represents an innovative paradigm in crop improvement, now widely adopted in animal breeding. Genomic selection reli... ... |
 Autoria: GRATTAPAGLIA, D.; SILVA JUNIOR, O. B. da; RESENDE, R. T.; CAPPA, E. P.; MÜLLER, B. S. F.; TAN, B.; ISIK, F.; RATCLIFFE, B.; EL-KASSABY, Y. A.
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 Autoria: NEVES, H. H.; CARVALHEIRO, R.; O'BRIEN, A. M.; UTSUNOMIYA, Y. T.; CARMO, A. S. do; SCHENKEL, F. S.; SÖLKNER, J.; MCEWAN, J. C.; VAN TASSELL, C. P.; COLE, J. B.; SILVA, M. V. G. B.; QUEIROZ, S. A.; SONSTEGARD, T. S.; GARCIA, J. F. Background- Nellore cattle play an important role in beef production in tropical systems and there is great interest in determining if genomic selection can contribute to accelerate genetic improvemen... ... |
 Autoria: SOUSA, T. V.; CAIXETA, E. T.; ALKIMIM, E. R.; OLIVEIRA, A. C. B. de; PEREIRA, A. A.; SAKIYAMA, N. S.; ZAMBOLIM, L.; RESENDE, M. D. V. de Genomic Selection (GS) has allowed the maximization of genetic gains per unit time in several annual and perennial plant species. However, no GS studies have addressed Coffea arabica, the most economi... ... |
 Autoria: BUZANSKAS, M. E.; GROSSI, D. A.; SCHENKEL, D. A.; VENTURA, R.; REGITANO, L. C. de A.; ALENCAR, M. M. de; MUNARI, D. P
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 Autoria: BUZANSKAS, M. E.; GROSSI, D. A.; SCHENKEL, D. A.; VENTURA, R.; REGITANO, L. C. de A.; ALENCAR, M. M. de; MUNARI, D. P.
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 Autoria: AGUIAR, A. V. de; SOUZA, B.; ABREU, L.; PAPPAS, M. de C. R.; AZEVEDO, V. C. R.; SANTOS, P. E. T. dos; SOUSA, V. A. de; SANTOS, R.
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 Autoria: MÉSZÁROS, G.; BOISON, S. A.; O'BRIEN, A. M. P.; FERENCAKOVIC, M.; CURIK, I.; SILVA, M. V. G. B.; UTSONOMIYA, Y. T.; GARCIA, J. F.; SÖLKNER, J. Analysis of genomic data is increasingly becoming part of the livestock industry. Therefore, the routine collection of genomic information would be an invaluable resource for effective management of b... ... |
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 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... ... |
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