Avaliação da heterogeneidade de variâncias utilizando dados simulados - Carneiro Júnior, José Marques (2005)
Estudos de simulação foram conduzidos com o objetivo de realizar uma análise comparativa, via simulação de dados, entre a metodologia clássica de estimação dos componentes de variância e predição dos valores genéticos REML – BLUP e a metodologia Bayesiana que permite a inclusão de informação a priori e a utilização de distribuições robustas, como a normal contaminada, na avaliação genética dos animais. Foi simulado um genoma de 3000 centimorgans de comprimento, considerando uma única característica quantitativa, governada por 800 locos com dois alelos por loco, na qual a herdabilidade variou conforme a estrutura desejada de heterogeneidade de variâncias. Segundo a estrutura genômica proposta, foram simulados 1500 machos e 1500 fêmeas que formaram a população base. A partir da população-base foram formadas duas populações iniciais, uma grande e outra pequena. Com o propósito de avaliar o efeito dos diferentes tipos de heterogeneidade de variâncias, em populações com dois tamanhos, bem como comparar o método REML – BLUP com o método Bayesiano, foram inseridos diferentes tipos de estruturas de heterogeneidade nas populações iniciais. Para obtenção destas estruturas de heterogeneidade foram feitos descartes estratégicos dos valores genéticos, ambientais, ou de ambos, de acordo com o tipo de heterogeneidade e o nível de variabilidade desejada: alta, média ou baixa. Para a metodologia Bayesiana foram utilizados três níveis de informação a priori: não informativo, pouco informativo e informativo. Para a estrutura com heterogeneidade ambiental foi empregado também o método Bayesiano, considerando distribuição normal contaminada para os resíduos. De forma geral foi verificado que a presença da heterogeneidade causa problemas para seleção dos melhores indivíduos, principalmente se a heterogeneidade estiver presente no componente ambiental. Os métodos comparados apresentaram resultados semelhantes quando priors não informativos foram utilizados, sendo que as populações de tamanho grande, de modo geral, apresentaram melhores estimativas. Para as populações pequenas as análises realizadas dentro dos subníveis apresentaram maiores problemas, devido ao pequeno tamanho das subpopulações formadas. Foi observado, para a metodologia Bayesiana, que o aumento no nível de informação a priori influenciou positivamente as estimativas dos componentes de variância, principalmente para as populações pequenas. A utilização da distribuição normal contaminada para os resíduos, não foi eficiente em eliminar os problemas causados pela presença da heterogeneidade de variâncias, sendo que para predição dos valores genéticos os resultados foram similares. Apesar do aumento de informação ter conduzido a estimativas mais acuradas de componentes de variância, a correlação de Spearman entre os valores genéticos reais e preditos não foi alterada quando níveis mais informativos foram utilizados. Contudo, foi verificado pelo Quadrado Médio do Erro que a predição dos valores genéticos foi sensivelmente mais acurada, quando o maior nível de informação foi utilizado. Conclui-se, portanto, que melhores predições dos valores genéticos, para populações pequenas, podem ser obtidas pela metodologia Bayesiana quando informações adicionais estão disponíveis.