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  3. Estatística e Experimentação Agropecuária - Doutorado (Teses)
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dc.creatorOliveira, Daniela Carine Ramires de-
dc.date.accessioned2014-09-23T20:58:41Z-
dc.date.available2014-09-23T20:58:41Z-
dc.date.issued2014-09-23-
dc.date.submitted2009-08-17-
dc.identifier.citationOLIVEIRA, D. C. R. Modelos mistos normais assimétricos em dados de microarrays originados de pedigrees complexos. 2009. 106 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2009.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/3904-
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectSimulação monte carlo via cadeias de markovpt_BR
dc.subjectModelo aditivo-dominantept_BR
dc.subjectDistribuição normal assimétrica multivariadapt_BR
dc.subjectInferência bayesianapt_BR
dc.subjectMCMCpt_BR
dc.subjectAdditive-dominance modelpt_BR
dc.subjectMultivariate skew normal distributionpt_BR
dc.subjectBayesian inferencept_BR
dc.titleModelos mistos normais assimétricos em dados de microarrays originados de pedigrees complexospt_BR
dc.title.alternativeSkew normal mixed models in microarray data generated from complex pedigreespt_BR
dc.typetesept_BR
dc.publisher.programDEX - Departamento de Ciências Exataspt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.description.concentrationEstatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.contributor.advisor1Bueno Filho, Júlio Sílvio de Sousa-
dc.contributor.referee1Sáfadi, Thelma-
dc.contributor.referee1Soler, Júlia Maria Pavan-
dc.contributor.referee1Ferreira, Daniel Furtado-
dc.contributor.referee1Chaves, Lucas Monteiro-
dc.description.resumoEstimativas de herdabilidade para a expressão gênica são escassas e, em geral, provenientes de estruturas de famílias, em que para a variabilidade das respostas entre e dentro das famílias assume-se covariância uniforme para os indivíduos relacionados, ignorando o parentesco conhecido entre todos os indivíduos da genealogia. Para tais estimativas usa-se modelos lineares (mistos) Gauss-Markov normais, mas em estudos com microarrays é comum encontrar assimetria de resíduos ao analisar o ajuste de dados previamente normalizados. Isto por si só justificaria o uso de modelos assimétricos. Neste estudo, avaliou-se um delineamento proveniente de uma genealogia com famílias e indivíduos identificados, para os quais se mediu a expressão gênica. Através da genealogia é possível estimar componentes da variância aditivos e dominantes e é razoável assumir que cada um dos efeitos correspondentes nos indivíduos (efeitos aditivos e dominantes) possa apresentar distribuição normal assimétrica. Neste sentido, este trabalho trata do desenvolvimento e implementação computacional do modelo aditivo-dominante normal assimétrico para a análise de microarrays, permitindo assimetria nas distribuições de todos os efeitos aleatórios. Através do método de Monte Carlo via cadeias de Markov, geram-se amostras das condicionais completas a posteriori de todos os parâmetros em modelos com ou sem parâmetros de assimetria, para cada efeito aleatório. Para as inferências, foram calculados os fatores de Bayes, para a seleção dos melhores modelos e intervalos de credibilidade de máxima densidade a posteriori, para a estimação dos parâmetros. Foram apresentados os resultados dos ajustes dos modelos para duas das sondas estudadas. Para estas sondas, houve maior evidência em favor de modelos que consideraram a distribuição normal assimétrica para os efeitos aleatórios. Os modelos aditivos-dominantes normais assimétricos considerados neste trabalho tenderam a confundir as estimativas de componentes da variância e de parâmetros de assimetria, possivelmente devido à estrutura familiar considerada. No entanto, esses modelos são os mais prováveis e têm melhores distribuições para os resíduos do que os modelos simétricos correspondentes.pt_BR
dc.description.resumoEstimates of heritability for gene expression are scarce and commonly originated from family structures, in which the variability of responses among and within families are provided under a uniform covariance structure for related individuals, ignoring the known relationship among all individuals in the pedigree. Gauss-Markov normal mixed models are the usual choice for such estimates, but in microarrays studies it is common to find asymmetry in residuals of the adjustment of data previously normalized. This, by itself, justifies the use of skew models. In this study it was analyzed a family based pedigree with gene expression measured by microarrays for all individuals. From this pedigree it is possible to estimate additive and dominance variance components and it is reasonable to assume that each of the corresponding individual effects (additive and dominance effects) may have a skew normal distribution. Thus, this work deals with the development and computational implementation of skew normal additive-dominance model for the analysis of microarrays, that allows skewness in all distributions of random effects. Through the MCMC method, it was generated samples from conditional posteriori distributions for all parameters in models with or without skewness parameters for each random effect. It was calculated the Bayes factors for the selection of the best models and HPD intervals for marginal estimates. Results are shown for two of the analyzed probes. For these probes, there was more evidence in favor of models that considered the skew normal distribution for the random effects. The skew normal additive-dominance models considered in this work tended to confound variance components and skewness parameters estimates, possibly due to pedigree limitations. However, these models are the most probable ones and have better residual behavior than their symmetric counterparts.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
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