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dc.contributor.authorHIGA, R. H.
dc.contributor.authorMOKRY, F. B.
dc.contributor.authorMUDADU, M. de A.
dc.contributor.authorLOBO, F. P.
dc.contributor.authorREGITANO, L. C. de A.
dc.date.accessioned2023-03-28T11:50:30Z-
dc.date.available2023-03-28T11:50:30Z-
dc.date.created2015-05-07
dc.date.issued2014
dc.identifier.citationIn: ARBEX, A.; MARTINS, N. F.; MARTINS, M. F. Talking about computing and genomics - TACG: modelos e métodos computacionais em Bioinformática. Brasília, DF: Embrapa, 2014.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1014991-
dc.descriptionA aplicação de técnicas de aprendizado de máquina, que consideram o efeito de múltiplos SNPs a problemas de estudos de associação em genônica ampla (GWAS) é de grande interesse, pois essas técnicas são potencialmente capazes de identificar variantes onde o modelo causal é desconhecido e de lidar com o problema de alta dimensionalidade dos dados.
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectAssociação genômica
dc.subjectRandom forest
dc.subjectEstudo
dc.titleEstudo de associação genômica ampla utilizando Random Forest: estudo de caso em bovinos de corte.
dc.typeParte de livro
dc.subject.thesagroGado de Corte
dc.format.extent2p. 71-99.
riaa.ainfo.id1014991
riaa.ainfo.lastupdate2023-03-28
dc.contributor.institutionROBERTO HIROSHI HIGA, CNPTIA; FABIANA BARICHELLO MOKRY, Universidade Federal de São Carlos; MAURICIO DE ALVARENGA MUDADU, CPPSE; FRANCISCO PEREIRA LOBO, CNPTIA; LUCIANA CORREIA DE ALMEIDA REGITANO, CPPSE.
Appears in Collections:Capítulo em livro científico (CPPSE)

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