Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2016 |
Autor(a) principal: |
Santos, Patricia Mendes dos |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Viçosa
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/8260
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Resumo: |
Em programas de melhoramento, seja para predição do mérito genético individual ou para identificar regiões genômicas responsáveis por fenótipos de interesse econômico, o uso de informações dos marcadores SNPs (Single Nucleotide Polymorphisms) tem se tornado uma importante ferramenta e para tanto, diferentes métodos estatísticos têm sido empregados. Dentre os métodos comumente utilizados, destaca-se o método Lasso bayesiano (BLASSO) que, como as demais metodologias apresentadas na literatura, estima apenas o efeito dos marcadores em termos do valor médio da característica de interesse. Porém, em algumas situações, os fenótipos avaliados não possuem distribuição simétrica e, portanto, uma modelagem considerando a estimação dos efeitos de marcadores em diferentes níveis da variável de interesse pode ser mais adequada. Uma metodologia alternativa e ainda pouco explorada na seleção genômica, é a Regressão Quantílica Regularizada, a qual incorpora naturalmente o estudo de diferentes níveis da distribuição dos valores fenotípicos, bem como a seleção de variáveis e a regularização do processo de estimação. Diante do exposto, este trabalho propõe a utilização da Regressão Quantílica Regularizada, visando predizer os valores genéticos de suínos para as características de rendimento de carcaça (RCARC), espessura de bacon (EBACON) e espessura de toucinho imediatamente após a última costela na linha dorso-lombar (ETUC) em diferentes níveis da distribuição dessas variáveis. Os resultados obtidos por esta metodologia, em termos de acurácia, da classificação dos animais para seleção e efeitos de marcadores, foram comparados com aqueles advindos do método BLASSO. Para tanto, foram utilizados dados de uma população F 2, referente a 345 suínos, obtidos pelo cruzamento das raças Piau x Comercial. As funções quantílicas foram ajustadas para (r = 0,05 a r = 0,95 ), e para fins de comparação das metodologias, considerou-se nos ajustes via RQR além dos valores do parâmetro de encolhimento (λ) estimado a partir do método BLASSO, um grid de valores considerando valores variando de 0 até o valor fornecido pelo BLASSO, com intervalo de 0,5. Os modelos de regressão quantílica se apresentaram como uma alternativa interessante quando o interesse é predizer os valores genômicos dos animais, uma vez que os mesmos apresentaram valores de acurácia maiores ou iguais àqueles obtidos pelo BLASSO. Além disso, os resultados dos métodos para as variáveis ETUC e EBACON foram semelhantes e para RCARC foram diferentes no que se refere à classificação dos animais. Quanto ao padrão dos efeitos de marcadores, os resultados encontrados pelos métodos para as variáveis foram diferentes. |