03324naa a2200289 a 450000100080000000500110000800800410001902400630006010000200012324501160014326000090025952024480026865000130271665000270272965000140275665000260277065000110279665000230280765300260283065300110285670000190286770000190288670000190290570000250292470000250294977300600297421286132020-12-22       2020    bl uuuu     u00u1 u    #d7 ahttps://doi.org/10.1590/S1678-3921. pab2020.v55.017132DOI1 aCOSTA, J. A. da  aGenomic prediction with the additive-dominant model by dimensionality reduction methods.h[electronic resource]  c2020  aAbstract - The objective of this work was to evaluate the application of different dimensionality reduction methods in the additive-dominant model and to compare them with the genomic best linear unbiased prediction (G-BLUP) method. The dimensionality reduction methods evaluated were: principal components regression (PCR), partial least squares (PLS), and independent components regression (ICR). A simulated data set composed of 1,000 individuals and 2,000 single-nucleotide polymorphisms was used, being analyzed in four scenarios: two heritability levels × two genetic architectures. To help choose the number of components, the results were evaluated as to additive, dominant, and total genomic information. In general, PCR showed higher accuracy values than the other methods. However, none of the methodologies are able to recover true genomic heritabilities and all of them present biased estimates, under- or overestimating the genomic genetic values. For the simultaneous estimation of the additive and dominance marker effects, the best alternative is to choose the number of components that leads the dominance genomic value to a higher accuracy.  Resumo - O objetivo deste trabalho foi avaliar a aplicação de diferentes métodos de redução de dimensionalidade no modelo aditivo-dominante e compará-los ao método genômico da melhor predição linear não viesada (G-BLUP). Os métodos de redução avaliados foram: regressão via componentes principais (PCR), quadrados mínimos parciais (PLS) e regressão via componentes independentes (ICR). Utilizou-se um conjunto de dados simulados composto por 1.000 indivíduos e 2.000 polimorfismos de nucleotídeo único, analisados em quatro cenários: dois níveis de herdabilidade × duas heranças genéticas. Para auxiliar na escolha do número de componentes, os resultados foram avaliados quanto às informações genômicas aditiva, dominante e total. De modo geral, a PCR apresentou maiores valores de acurácia em comparação aos demais métodos. No entanto, nenhuma das metodologias consegue capturar as herdabilidades genômicas reais e todas apresentam estimativas viesadas, tendo subestimado ou superestimado os valores genéticos genômicos. Para a estimação simultânea dos efeitos de marcadores aditivos e devidos à dominância, a melhor alternativa é a escolha do número de componentes que conduz o valor genômico devido à dominância à maior acurácia.  aGenomics  aLinkage disequilibrium  aPhenotype  aPolygenic inheritance  aGenoma  aMarcador Molecular  aEfeito de dominância  aG-BLUP1 aAZEVEDO, C. F.1 aNASCIMENTO, M.1 aSILVA, F. F. e1 aRESENDE, M. D. V. de1 aNASCIMENTO, A. C. C.  tPesquisa Agropecuária Brasileiragv. 55, e01713, 2020.