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http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1036157
Título: | Metodologia baseada em técnicas de mineração de dados para suporte à certificação de raças de ovinos. |
Autor: | VIEIRA, F. D.![]() ![]() OLIVEIRA, S. R. de M. ![]() ![]() PAIVA, S. R. ![]() ![]() |
Afiliación: | FÁBIO DANILO VIEIRA, CNPTIA; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; SAMUEL REZENDE PAIVA, SRI. |
Año: | 2015 |
Referencia: | Engenharia Agrícola, Jaboticabal, v. 35, n. 6, p. 1172-1186, nov./dez. 2015. |
Descripción: | O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia baseada em técnicas de mineração de dados para selecionar os principais marcadores SNP (Single Nucleotide Polymorphism) para as raças de ovinos: Crioula, Morada Nova e Santa Inês. Os dados utilizados foram obtidos do Consórcio Internacional de Ovinos e são compostos por 72 animais das raças citadas, e cada animal possui 49.034 marcadores SNP. Considerando que o número de atributos (marcadores) é muito maior que o de observações (animais), foram aplicadas as técnicas de predição LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator), Random Forest e Boosting para a geração de modelos preditivos que incorporam métodos de seleção de atributos. Os resultados revelaram que os modelos preditivos selecionaram os principais marcadores SNP para identificação das raças estudadas. O modelo LASSO selecionou um total de 29 marcadores relevantes. A partir dos modelos Random Forest e Boosting, foram obtidos 27 e 20 marcadores importantes, respectivamente. Por meio da intersecção dos modelos gerados, identificou-se um subconjunto de 18 marcadores com maior potencial de identificação das raças. |
NAL Thesaurus: | Single nucleotide polymorphism Models |
Palabras clave: | Polimorfismo de nucleotídeo único Seleção de atributos Modelos preditivos Regressão penalizada Feature selection Predictive modeling Penalized regression |
DOI: | http://dx.doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v35n6p1172-1186/2015 |
Notas: | Journal of the Brazilian Association of Agricultural Engineering. |
Tipo de Material: | Artigo de periódico |
Acceso: | openAccess |
Aparece en las colecciones: | Artigo em periódico indexado (CNPTIA)![]() ![]() |
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