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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Las Brujas. |
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Fecha : |
31/03/2021 |
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Actualizado : |
31/03/2021 |
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Tipo de producción científica : |
Trabajos en Congresos/Conferencias |
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Autor : |
MASUDA, Y.; AGUILAR, I.; TSURUTA, S.; MISZTAL, I. |
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Afiliación : |
YATUKA MASUDA, Obihiro University of Agriculture and Veterinary Medicine, Obihiro, Japan; IGNACIO AGUILAR GARCIA, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; SHOGO TSURUTA; IGNACY MISZTAL, University of Georgia, Athens, USA. |
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Título : |
Acceleration of computations in AI REML for single-step GBLUP models. |
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Complemento del título : |
Volume Methods and Tools: Statistical methods - linear and nonlinear models (Posters), 703. |
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Fecha de publicación : |
2014 |
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Fuente / Imprenta : |
In: Proceedings of the World Congress on Genetics Applied to Livestock Production, 10., Vancouver, BC, Canada, August 17-22, 2014. p.703. |
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Idioma : |
Inglés |
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Contenido : |
ABSTRACT.
The objective of this study was to evaluate the advantage of the YAMS package over the FSPAK package in average-information (AI) REML for single-step GBLUP models. Data sets from broiler and Holsteins were used in this study. (Co)variance components were estimated with the AIREMLF90 program which could switch YAMS and FSPAK for sparse operations. The YAMS package used the BLAS and LAPACK libraries using all the 16 cores on CPU. For a single-trait model applied to the data contained over 15,000 genotyped animals, FSPAK took over 4 hours to finish the first 5 rounds while YAMS took 20 minutes. For a 4-trait model applied to the same data set, FSPAK failed in the sparse factorization while YAMS took 5 hours to finish the first 5 rounds. The use of YAMS can dramatically increase speed and stability of AIREMLF90 for single-step GBLUP models. |
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Palabras claves : |
Single step GBLUP; Supernodal methods; Variance component estimation. |
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Asunto categoría : |
L10 Genética y mejoramiento animal |
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URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/15447/1/Masuda-et-al.-2014.-WCGALP.pdf
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Marc : |
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520 $aABSTRACT. The objective of this study was to evaluate the advantage of the YAMS package over the FSPAK package in average-information (AI) REML for single-step GBLUP models. Data sets from broiler and Holsteins were used in this study. (Co)variance components were estimated with the AIREMLF90 program which could switch YAMS and FSPAK for sparse operations. The YAMS package used the BLAS and LAPACK libraries using all the 16 cores on CPU. For a single-trait model applied to the data contained over 15,000 genotyped animals, FSPAK took over 4 hours to finish the first 5 rounds while YAMS took 20 minutes. For a 4-trait model applied to the same data set, FSPAK failed in the sparse factorization while YAMS took 5 hours to finish the first 5 rounds. The use of YAMS can dramatically increase speed and stability of AIREMLF90 for single-step GBLUP models.
653 $aSingle step GBLUP
653 $aSupernodal methods
653 $aVariance component estimation
700 1 $aAGUILAR, I.
700 1 $aTSURUTA, S.
700 1 $aMISZTAL, I.
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Registro original : |
INIA Las Brujas (LB) |
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Biblioteca
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Identificación
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Origen
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Tipo / Formato
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Clasificación
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Cutter
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Registro
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Volumen
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Estado
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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Las Brujas. |
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Fecha actual : |
13/09/2021 |
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Actualizado : |
13/09/2021 |
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Tipo de producción científica : |
Informes Agroclimáticos |
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Autor : |
INIA (INSTITUTO NACIONAL DE INVESTIGACIÓN AGROPECUARIA); GRAS |
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Afiliación : |
UNIDAD DE AGROCLIMA Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay. |
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Título : |
Informe agroclimático 2021- Situación a Agosto. |
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Fecha de publicación : |
2021 |
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Fuente / Imprenta : |
Montevideo (UY): INIA, 2021. |
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Páginas : |
6 p. |
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Serie : |
(Informe Agroclimático; Año 16, No.8) |
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Idioma : |
Español |
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Notas : |
Equipo de trabajo INIA-GRAS (Unidad de Agtech y sistemas de Información): Adrián Cal, Guadalupe Tiscornia, Carlos Schiavi, Gabriel García. |
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Contenido : |
Contenido. Síntesis de la Situación Agroclimática de Julio-- Perspectivas Climáticas Trimestrales elaboradas por el IRI de la Universidad de Columbia -- Índice de Vegetación (NDVI) -- Precipitaciones -- Porcentaje de Agua Disponible (PAD) -- Índice de Bienestar Hídrico (IBH) -- Agua No Retenida (ANR) -- Perspectivas Climáticas --o-Set-Oct-Nov elaboradas por el IRI de la Universidad de Columbia. Destacamos para este mes: Previsión de temperaturas mínimas. Mapas nacionales de temperatura mínima en superficie y a nivel de aire (2mts. de altura). Link directo: http://www.inia.uy/gras/Alertas-y-herramientas/Prevision-de-Temperatura-Minima |
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Palabras claves : |
AGTECH; BOLETIN AGROCLIMÁTICO; CARACTERIZACIÓN AGROCLIMÁTICA; DIRECCION VIENTO; ESTACIONES AGROMETEOROLOGICAS; ESTACIONES AUTOMATICAS; ESTACIONES INIA; ESTADO DEL TIEMPO; GRAFICAS AGROCLIMATICAS; GRAS; INFORMACION SATELITAL; INFORME AGROCLIMÁTICO 2021; INUNDACIONES; LLUVIAS DIARIAS; MAXIMA; MEDIA; MINIMA; PANEL SOLAR; PERSPECTIVAS CLIMATICAS; PLUVIOMETRO; PRECIPITACION NACIONAL; PREVENCION HELADAS; PRONOSTICO; SENSOR; SIMETRICO; TANQUE A; TERMOCUPLAS; TERMOHIDROGRAFO; VARIABLES AGROCLIMATICAS; VELETA. |
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Thesagro : |
AGROCLIMATOLOGIA; CAMBIO CLIMÁTICO; CLIMA; CLIMATOLOGIA; ESTACIONES METEOROLOGICAS; ESTRES HIDRICO; EVAPOTRANSPIRACION; HUMEDAD; HUMEDAD RELATIVA; LLUVIA; METEOROLOGIA; PERSPECTIVAS; PLUVIOMETROS; PRONOSTICO DEL TIEMPO; SENSORES; SISTEMAS; SISTEMAS DE INFORMACION; SISTEMAS DE INFORMACION GEOGRAFICOS; TEMPERATURA; TERMOMETROS. |
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Asunto categoría : |
P40 Meteorología y climatología |
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URL : |
http://www.inia.uy/Publicaciones/Documentos%20compartidos/Informe%20agroclimatico%20INIA-GRAS%20Agosto%20de%202021.pdf
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Marc : |
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100 1 $aINIA (INSTITUTO NACIONAL DE INVESTIGACIÓN AGROPECUARIA)
245 $aInforme agroclimático 2021- Situación a Agosto.$h[electronic resource]
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490 $a(Informe Agroclimático; Año 16, No.8)
500 $aEquipo de trabajo INIA-GRAS (Unidad de Agtech y sistemas de Información): Adrián Cal, Guadalupe Tiscornia, Carlos Schiavi, Gabriel García.
520 $aContenido. Síntesis de la Situación Agroclimática de Julio-- Perspectivas Climáticas Trimestrales elaboradas por el IRI de la Universidad de Columbia -- Índice de Vegetación (NDVI) -- Precipitaciones -- Porcentaje de Agua Disponible (PAD) -- Índice de Bienestar Hídrico (IBH) -- Agua No Retenida (ANR) -- Perspectivas Climáticas --o-Set-Oct-Nov elaboradas por el IRI de la Universidad de Columbia. Destacamos para este mes: Previsión de temperaturas mínimas. Mapas nacionales de temperatura mínima en superficie y a nivel de aire (2mts. de altura). Link directo: http://www.inia.uy/gras/Alertas-y-herramientas/Prevision-de-Temperatura-Minima
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700 1 $aGRAS
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