Metodologia baseada em técnicas de mineração de dados para suporte à certificação de raças de ovinos.
| dc.contributor | FÁBIO DANILO VIEIRA, CNPTIA; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; SAMUEL REZENDE PAIVA, SRI. | |
| dc.creator | VIEIRA, F. D. | |
| dc.creator | OLIVEIRA, S. R. de M. | |
| dc.creator | PAIVA, S. R. | |
| dc.date | 2016-02-04T11:11:11Z | |
| dc.date | 2016-02-04T11:11:11Z | |
| dc.date | 2016-02-04 | |
| dc.date | 2015 | |
| dc.date | 2016-02-05T11:11:11Z | |
| dc.date.accessioned | 2026-07-07T04:14:31Z | |
| dc.description | 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. | |
| dc.description | Journal of the Brazilian Association of Agricultural Engineering. | |
| dc.identifier | Engenharia Agrícola, Jaboticabal, v. 35, n. 6, p. 1172-1186, nov./dez. 2015. | |
| dc.identifier | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1036157 | |
| dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v35n6p1172-1186/2015 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/455167 | |
| dc.language | por | |
| dc.rights | openAccess | |
| dc.subject | Polimorfismo de nucleotídeo único | |
| dc.subject | Seleção de atributos | |
| dc.subject | Modelos preditivos | |
| dc.subject | Regressão penalizada | |
| dc.subject | Feature selection | |
| dc.subject | Predictive modeling | |
| dc.subject | Penalized regression | |
| dc.subject | Single nucleotide polymorphism | |
| dc.subject | Models | |
| dc.title | Metodologia baseada em técnicas de mineração de dados para suporte à certificação de raças de ovinos. | |
| dc.type | Artigo de periódico |
