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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorCARNEIRO JUNIOR, J. M.pt_BR
dc.contributor.authorASSIS, G. M. L. dept_BR
dc.contributor.authorEUCLYDES, R. F.pt_BR
dc.contributor.authorTORRES, R. de A.pt_BR
dc.contributor.authorLOPES, P. S.pt_BR
dc.date.accessioned2011-04-10T11:11:11Zpt_BR
dc.date.available2011-04-10T11:11:11Zpt_BR
dc.date.created2008-01-11pt_BR
dc.date.issued2007pt_BR
dc.identifier.citationRevista Brasileira de Zootecnia, Piracicaba, v. 36, n. 5, p. 1539-1548, 2007.pt_BR
dc.identifier.issn1516-3598 (impresso) / 1806-9290 (online)pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/505159pt_BR
dc.descriptionFoi simulado um genoma de 3.000 centimorgans de comprimento considerando uma única característica quantitativa, governada por 800 locos com dois alelos por loco. Segundo a estrutura genômica proposta, foram simulados 1.500 machos e 1.500 fêmeas que formaram a população-base. A partir da população-base foram formadas duas populações iniciais, uma grande e outra pequena. Dois tipos de estruturas de heterogeneidade de variâncias foram inseridos nas populações iniciais: heterogeneidade de variância genética aditiva e heterogeneidade de variâncias genética aditiva e ambiental. Para obtenção destas estruturas, foram feitos descartes estratégicos dos valores genéticos aditivos e ambientais de acordo com o tipo de heterogeneidade e o nível de variabilidade desejada: alta, média ou baixa. Os componentes de variância foram estimados por meio da metodologia Bayesiana via Amostragem de Gibbs e pelo método REML. Para a metodologia Bayesiana, foram utilizados três níveis de informação a priori: não-informativo, pouco informativo e informativo. Os métodos comparados apresentaram resultados semelhantes quando priors não-informativos foram utilizados e as populações de tamanho grande, de modo geral, apresentaram melhores estimativas. Para as populações pequenas, as análises realizadas considerando os níveis de variabilidade separadamente apresentaram maiores problemas, em virtude do pequeno tamanho das subpopulações formadas. Observou-se, para a metodologia Bayesiana, que o aumento no nível de informação a priori influenciou positivamente as estimativas dos componentes de variância, principalmente para as populações pequenas. Portanto, na presença de heterogeneidade de variâncias, as metodologias se comportam de forma semelhante. Entretanto, para populações pequenas a metodologia Bayesiana conduz a melhores estimativas quando informações adicionais estão disponíveis.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectAvaliação genéticapt_BR
dc.subjectGenetic parameterspt_BR
dc.subjectAmostragem de Gibbspt_BR
dc.subjectGibbs samplingpt_BR
dc.subjectInferência Bayesianapt_BR
dc.subjectBayesian inferencept_BR
dc.subjectMetodologia REMLpt_BR
dc.subjectInformação a prioript_BR
dc.subjectHeterogeneidade de variânciapt_BR
dc.subjectComponentes de variânciapt_BR
dc.subjectSistema Genesyspt_BR
dc.subjectCruce de animalespt_BR
dc.subjectHeterogeneidad genéticapt_BR
dc.subjectSimulación por computadorapt_BR
dc.subjectVarianza genéticapt_BR
dc.subjectAnálisis estadísticopt_BR
dc.titleEstimação de componentes de variância utilizando-se inferência Bayesiana e frequentista em dados simulados sob heterogeneidade de variâncias.pt_BR
dc.typeArtigo de periódicopt_BR
dc.date.updated2019-01-08T11:11:11Zpt_BR
dc.subject.thesagroMelhoramento genético animalpt_BR
dc.subject.thesagroParâmetro genéticopt_BR
dc.subject.thesagroEstimativapt_BR
dc.subject.thesagroAnálise estatísticapt_BR
dc.subject.thesagroGenomapt_BR
dc.subject.thesagroModelo de simulaçãopt_BR
dc.subject.nalthesaurusAnimal breedingpt_BR
dc.subject.nalthesaurusGenomept_BR
dc.subject.nalthesaurusGenetic variancept_BR
dc.subject.nalthesaurusGenetic heterogeneitypt_BR
dc.subject.nalthesaurusStatistical analysispt_BR
dc.subject.nalthesaurusComputer simulationpt_BR
dc.description.notesSuplemento.pt_BR
riaa.ainfo.id505159pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate2019-01-08 -02:00:00pt_BR
dc.identifier.doi10.1590/S1516-35982007000700012.pt_BR
dc.contributor.institutionJOSE MARQUES CARNEIRO JUNIOR, CPAF-AC; GISELLE MARIANO LESSA DE ASSIS, CPAF-AC; Ricardo Frederico Euclydes, Universidade Federal de Viçosa (UFV), MG; Robledo de Almeida Torres, Universidade Federal de Viçosa (UFV), MG; Paulo Sávio Lopes, Universidade Federal de Viçosa (UFV), MG.pt_BR
Aparece nas coleções:Artigo em periódico indexado (CPAF-AC)

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