1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorSilva, Maria Imaculada de Sousa-
dc.date.accessioned2014-09-04T20:23:04Z-
dc.date.available2014-09-04T20:23:04Z-
dc.date.issued2014-09-04-
dc.date.submitted2005-02-28-
dc.identifier.citationSilva, M. I. S. Estimadores Bayesianos de parâmetros relativos a genes de efeito principal e polígenes. 2005. 77p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2005.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/3556-
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectHerança genéticapt_BR
dc.subjectGene principalpt_BR
dc.subjectPoligenespt_BR
dc.subjectAmostrador de Gibbspt_BR
dc.subjectMetropolis-Hastingspt_BR
dc.titleEstimadores bayesianos de parâmetros relativos a genes de efeito principal e polígenespt_BR
dc.title.alternativeInheritance models in plant breeding: a bayesian approachpt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programDEX - Programa de Pós-graduaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.description.concentrationEstatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.contributor.advisor1Bearzoti, Eduardo-
dc.contributor.referee1Bueno Filho, Júlio Sílvio de Sousa-
dc.description.resumoEm programas de melhoramento genético vegetal, freqüentemente, os estudos desenvolvidos têm o objetivo de inferir sobre a herança genética de uma característica contínua, a qual pode ser atribuída à ação de um único gene (gene principal), ou de vários genes de pequeno efeito (poligenes). Recentemente têm sido considerados modelos que investigam a existência das duas categorias de genes simultaneamente, admitindo, para tal, distribuições de probabilidades normais a cada genótipo. Com este enfoque, em programas de melhoramento animal, têm sido empregados métodos de inferência bayesiana no processo de estimação dos parâmetros do modelo, em substituição aos métodos numéricos iterativos, por vezes exigido pela complexidade funções de verossimilhança. No entanto, tais estudos não se aplicam diretamente aos dados de populações de plantas devido ao fato de estes dados apresentarem particularidades que em geral, não são consideradas em populações animais, como a existência das várias gerações delineadas em experimentos com plantas, e de efeitos de dominância. Diante disso, apresentou-se este trabalho com o objetivo de estender os estudos com enfoque bayesiano aplicados a dados de populações animais para os dados oriundos de experimentos do melhoramento de plantas, de forma a contemplar as suas particularidades. Para a construção do modelo genético, admitiu-se distribuição de probabilidade normal a cada genótipo, considerando um modelo linear misto contendo os parâmetros de interesse, sendo as inferências feitas a partir dos algoritmos de Metropolis-Hastings e do Amostrador de Gibbs. A partir de tal modelo, ajustou-se também um submodelo contendo apenas os parâmetros referentes ao gene principal. A metodologia proposta foi ilustrada com um conjunto de dados de um estudo da herança da partenocarpia em abobrinha. O ajuste do modelo de herança monogênica permitiu explicitar claramente as probabilidades de cada indivíduo apresentar um ou outro genótipo com relação ao gene principal.pt_BR
dc.description.resumoIn plant breeding programs, it is common to carry out studies to investigate the inheritance of traits of interest, whether there is a single gene controlling the trait (major gene) and/or polygenes of minor effect. Recently, models have been proposed to investigate the existence of both kinds of genes simultaneously, considering normal distributions with different means according to the genotype of the major gene. Such models have been used in animal breeding by means of a Bayesian approach, as an alternative to former suggestions of numerical maximizing of the likelihood function. However, this approach, as originally proposed in animal breeding, cannot be directly applied in plant populations, because in those there are, in general, different generations arisen from the cross of two inbred lines, and the interest to account for dominance is also frequent. This study aimed at fitting genetic models of inheritance using Bayesian inference and taking into account such characteristics of data sets of plant breeding experiments. Normal densities with different means, according to the major gene genotype, were considered in a mixed linear model with random individual polygenic effects and fixed effects to discriminate the generations. The distributions a posteriori were obtained using both Metropolis-Hastings and the Gibbs sampler algorithms. A submodel containing only major gene effects was also fitted. The approach proposed here was illustrated with an actual data set from a study of the inheritance of partenocarpy in Cucurbita pepo L. The fitting of the latter model yielded a posteriori probabilities for all individuals having each of the genotypes of the major gene.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
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