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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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Data corrente: |
26/02/2010 |
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Data da última atualização: |
08/02/2011 |
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Autoria: |
SILVA, J. P. da. |
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Afiliação: |
JOSEANE PADILHA DA SILVA, CENARGEN. |
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Título: |
Uma abordagem Bayesiana para o mapeamento de QTLs utilizando o método MCMC com saltos reversíveis. |
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Ano de publicação: |
2006 |
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Fonte/Imprenta: |
2006. |
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Páginas: |
80 f. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Dissetação apresentada para obtenção do título de Mestre em Agronomia. Área de concentração: estatítica e Experimentação Agronômica. Orientador: Roseli Aparecida Leandro. |
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Conteúdo: |
A utilização de metodologias Bayesianas tem se .tornado freqüente nas aplicações
em Genética, em particular em mapeamento de QTLs usando marcadores moleculares. Mapear
um QTL implica em identificar sua posição no genoma, bem como seus efeitos genéticos.
A abordagem Bayesiana combina, através do Teorema de Bayes, a verossimilhança dos dados
fenotípicos com distribuições a priori atribuídas a todos os parâmetros desconhecidos (número,
localização e efeito do QTL) induzindo distribuições a posteriori a respeito dessas quantidades.
Métodos de mapeamento Bayesiano podem tratar o número desconhecido de QTLs
como uma variável aleatória, resultando em complicações na obtenção da amostra aleatória
da distribuição conjunta a posteriori, uma vez que a dimensão do espaço do modelo pode
variar. O Método MCMC com Saltos Reversíveis (MCMC-SR), proposto por Green(1995),
é excelente para explorar distribuições a posteriori nesse contexto. O método proposto foi
avaliado usando dados simulados no vVinQTLCart, onde o maior objetivo foi avaliar diferentes
prioris atribuídas para o número de QTLs. |
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Palavras-Chave: |
Mapeamento de QTLs; MCMC; Metodologia Bayesiana. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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520 $aA utilização de metodologias Bayesianas tem se .tornado freqüente nas aplicações em Genética, em particular em mapeamento de QTLs usando marcadores moleculares. Mapear um QTL implica em identificar sua posição no genoma, bem como seus efeitos genéticos. A abordagem Bayesiana combina, através do Teorema de Bayes, a verossimilhança dos dados fenotípicos com distribuições a priori atribuídas a todos os parâmetros desconhecidos (número, localização e efeito do QTL) induzindo distribuições a posteriori a respeito dessas quantidades. Métodos de mapeamento Bayesiano podem tratar o número desconhecido de QTLs como uma variável aleatória, resultando em complicações na obtenção da amostra aleatória da distribuição conjunta a posteriori, uma vez que a dimensão do espaço do modelo pode variar. O Método MCMC com Saltos Reversíveis (MCMC-SR), proposto por Green(1995), é excelente para explorar distribuições a posteriori nesse contexto. O método proposto foi avaliado usando dados simulados no vVinQTLCart, onde o maior objetivo foi avaliar diferentes prioris atribuídas para o número de QTLs.
653 $aMapeamento de QTLs
653 $aMCMC
653 $aMetodologia Bayesiana
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Registro original: |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia (CENARGEN) |
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| Registros recuperados : 134 | |
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