Aplicação de modelos funcionais na seleção genômica ampla

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dc.contributor.advisor1Balestre, Marcio
dc.contributor.referee1Bueno Filho, Julio Silvio de Sousa
dc.contributor.referee2Silva, Fabyano Fonseca e
dc.creatorMoura, Ernandes Guedes
dc.date.accessioned2017-02-16T10:25:24Z
dc.date.available2017-02-16T10:25:24Z
dc.date.issued2017-02-15
dc.date.submitted2017-01-23
dc.description.abstractUpon 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.pt_BR
dc.description.resumoCom 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.pt_BR
dc.identifier.citationMOURA, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufla.br/handle/1/12270
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Ciências Exataspt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectGenomas – Seleção – Métodos estatísticospt_BR
dc.subjectMarcadores genéticospt_BR
dc.subjectRegressão (Estatística)pt_BR
dc.subjectTeoria bayesiana de decisão estatísticapt_BR
dc.subjectGenomes – Selection – Statistical methodspt_BR
dc.subjectGenetic markerspt_BR
dc.subjectRegression (Statistics)pt_BR
dc.subjectBayesian statistical decision theorypt_BR
dc.subject.cnpqEstatísticapt_BR
dc.subject.cnpqGenéticapt_BR
dc.titleAplicação de modelos funcionais na seleção genômica amplapt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR

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