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Title: Aplicação de modelos funcionais na seleção genômica ampla
???metadata.dc.creator???: Moura, Ernandes Guedes
???metadata.dc.contributor.advisor1???: Balestre, Marcio
???metadata.dc.contributor.referee1???: Bueno Filho, Julio Silvio de Sousa
???metadata.dc.contributor.referee2???: Silva, Fabyano Fonseca e
Keywords: Genomas – Seleção – Métodos estatísticos
Marcadores genéticos
Regressão (Estatística)
Teoria bayesiana de decisão estatística
Genomes – Selection – Statistical methods
Genetic markers
Regression (Statistics)
Bayesian statistical decision theory
???metadata.dc.date.submitted???: 23-Jan-2017
Issue Date: 15-Feb-2017
Citation: MOURA, E. G. Aplicação de modelos funcionais na seleção genômica ampla. 2017. 54 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2017.
???metadata.dc.description.resumo???: Com o surgimento de marcadores de alta densidade SNPs, ao mesmo tempo em que surge um grande avanço no que diz respeito ao aumento da capacidade preditiva dos modelos, agravaramse os problemas de multicolinearidade e alta dimensionalidade dos modelos na seleção genômica, gerando desafios estatísticos e computacionais. Objetivou-se neste trabalho propor um método e verificar sua eficiência na seleção genômica usando modelos funcionais. Dessa forma, propôs-se que os efeitos de um loco genético é função de sua respectiva localização no genoma. Para verificar a palpabilidade do modelo, simulou-se 300 indivíduos a três populações F2, conforme três herdabilidades (0,2; 0,5 e 0,8), em um total de 12150 marcadores SNPs, distribuídos em dez grupos de ligação. O modelo proposto no presente estudo obteve destaque nos cenários oligogênico e poligênico, e pode ser recomendado a estudos posteriores a dados reais e com diversas arquiteturas genéticas para conclusões mais consistentes.
Abstract: Upon the emergence of high-density SNP markers, along with great advancements related to the increase in the predictive ability of models, there have been problems of multicolinearity and high dimensionality of models in genomic selections, causing many statistic and computational challenges. This work aimed at proposing a method and checking its efficiency in genomic selections with functional models. Thus, we suggest that the effects of a genetic locum is a function of its respective genomic position. To verify the suitability of such models, we simulated 300 individuals in three populations F2, according to three heritabilities (0.2; 0.5 and 0.8) in a total of 12150 SNP markers distributed into ten bond groups. The model proposed in this study was successful with oligogenic and polygenic scenarios, therefore, further research with real data and several genetic frames is recommended for more consistent conclusions.
Description: Arquivo retido, a pedido do autor, até outubro de 2017.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/12270
Publisher: Universidade Federal de Lavras
???metadata.dc.language???: por
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