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metadata.teses.dc.title: Splines e modelo funcional em bins: abordagens integradas à seleção genômica
metadata.teses.dc.title.alternative: Splines and functional model in bins: integrated approaches to genomic selection
metadata.teses.dc.creator: Pamplona, Andrezza Kéllen Alves
metadata.teses.dc.creator.Lattes: http://lattes.cnpq.br/0435448509593425
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Bueno Filho, Júlio Sílvio de Sousa
metadata.teses.dc.contributor.advisor-co1: Balestre, Marcio
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Ferreira, Daniel Furtado
metadata.teses.dc.contributor.referee2: Nunes, José Airton Rodrigues
metadata.teses.dc.contributor.referee3: Silva, Maria Imaculada de Sousa
metadata.teses.dc.contributor.referee4: Garcia, Antonio Augusto Franco
metadata.teses.dc.subject: Inferência bayesiana
Modelo funcional bayesiano
Funções spline
Modelo genoma contínuo
Bases spline (B-spline)
Bayesian Inference
Spline functions
Bayesian functional model
Continuous genome model
B-spline basis
metadata.teses.dc.date.issued: 28-Aug-2018
metadata.teses.dc.description.sponsorship: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPQ)
metadata.teses.dc.identifier.citation: PAMPLONA, A. K. A. Splines e modelo funcional em bins: abordagens integradas à seleção genômica. 2018. 142 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária)–Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2018.
metadata.teses.dc.description.resumo: O modelo genoma contínuo para redução de dimensionalidade e multicolinearidade é baseado na divisão do genoma em janelas (bins) e assume-se um modelo funcional no qual a expressão gênica em um marcador é função desconhecida da posição no genoma (função sinal). O desafio principal é obter uma forma funcional relacionando fenótipos a genótipos de marcadores (vistos como milhares de covariáveis) e a valores genéticos. A abordagem mais simples é utilizar a média do estado genotípico do marcador dentro dos bins como medida de informação para prever valores genômicos de novos indivíduos. Duas alternativas foram propostas neste trabalho: primeira, incorporar a ideia de pesos aos efeitos dentro de bins usando a frequência relativa com que cada marcador é amostrado em uma cadeia de Markov, juntamente com o modelo funcional em bins, aos métodos de seleção genômica clássicos; segunda, obter uma expressão polinomial, por meio de técnicas de análise de dados funcionais, que represente a expressão gênica na seleção genômica. Ilustrou-se a adaptação dos métodos RR-BLUP, Bayes A e Bayes B sob a versão bayesiana do modelo funcional, sendo que se utilizaram suas formas originais como padrões para comparações. Além disso, foram utilizadas funções B-Spline para estimar a função sinal. Ambas alternativas apresentaram resultados satisfatórios, retornando análises em menor tempo computacional comparado aos originais. Modelos funcionais são muito atrativos e podem ser utilizados como princípios unificadores para seleção e localização de genes.
metadata.teses.dc.description.abstract: The continuous genome model for dimensionality and multicollinearity reduction is based on the dividing genome into windows (bins) and then it assumes a functional model in which the gene expression in a marker is an unknown function of the position in the genome (signal function). The main challenge is to obtain a functional form by relating phenotypes to marker genotypes (seen as thousands of covariates) and to genetic values. The simplest approach is to use the average genotype status of the marker within the bins as an information measure to predict genomic values of new individuals. This study proposed two alternatives: the first one was to incorporate the idea of weights into the effects within bins using the relative frequency with which each marker is sampled in a Markov chain, along with the functional model in bins, to classic genomic selection methods; the second one was to obtain a polynomial expression, by means of functional data analysis techniques, that represents the gene expression in the genomic selection. The adaptation of the RR-BLUP, Bayes A, and Bayes B methods was illustrated under the Bayesian version of the functional model, and their original forms were used as standards for comparisons. In addition, B-Spline functions were used to estimate the signal function. Both alternatives presented satisfactory results, returning analyzes in less computational time compared to the originals. Functional models are very attractive and can be used as unifying principles for selection and localization of genes.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/30231
metadata.teses.dc.publisher: Universidade Federal de Lavras
metadata.teses.dc.language: por
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