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http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/866226
Título: | Predição de valores genéticos utilizando inferência bayesiana e frequência em dados simulados. |
Autor: | CARNEIRO JUNIOR, J. M.![]() ![]() ASSIS, G. M. L. de ![]() ![]() EUCLYDES, R. F. ![]() ![]() MARTNS, W. M. de O. ![]() ![]() WOLTER, P. F. ![]() ![]() |
Afiliación: | JOSE MARQUES CARNEIRO JUNIOR, CPAF-AC; GISELLE MARIANO LESSA DE ASSIS, CPAF-AC; Ricardo Frederico Euclydes, Universidade Federal de Viçosa (UFV); Williane Maria de Oliveira Martins, Embrapa Acre; Priscila Ferreira Wolter, Embrapa Acre. |
Año: | 2010 |
Referencia: | Acta Scientiarum. Animal Sciences, Maringá, v. 32, n. 3, p. 337-344, 2010. |
Descripción: | Dados simulados foram utilizados para comparar as metodologias Eblup e Bayesiana, em dados com homogeneidade de variâncias, heterogeneidade de variância genética e heterogeneidade de variância genética e ambiental. Para obtenção dessas 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), sendo utilizados dois tamanhos de população (grande e pequena). Para a metodologia Bayesiana foram utilizados três níveis de informação a priori: não informativo, pouco informativo e informativo. A presença da heterogeneidade de variâncias causa problemas para a seleção dos melhores indivíduos, principalmente se a heterogeneidade estiver nos componentes de variância genética e ambiental, sendo os animais selecionados equivocadamente do ambiente mais variável. Os métodos comparados tiveram resultados semelhantes, quando distribuições a priori não informativas foram utilizadas, e as populações de tamanho grande, de modo geral, apresentaram melhores predições de valores genéticos. Foi observado, para a metodologia Bayesiana, que o aumento no nível de informação a priori influencia positivamente as predições dos valores genéticos, principalmente para as populações pequenas. O método Bayesiano é indicado para populações de tamanho pequeno quando há disponibilidade de distribuições a priori informativas. |
Thesagro: | Melhoramento genético animal Parâmetro genético Estimativa Análise estatística Método estatístico Modelo de simulação |
NAL Thesaurus: | Animal breeding Genetic variance Genetic heterogeneity Statistical analysis Computer simulation |
Palabras clave: | Avaliação genética Genetic parameters Inferência Bayesiana Bayesian inference Metodologia Eblup Informação a priori Heterogeneidade de variância Componentes de variância Análisis estadístico Cruce de animales Heterogeneidad genética Simulación por computadora Varianza genética |
DOI: | http://dx.doi.org/10.4025/actascianimsci.v32i3.7862 |
Tipo de Material: | Artigo de periódico |
Acceso: | openAccess |
Aparece en las colecciones: | Artigo em periódico indexado (CPAF-AC)![]() ![]() |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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