Data/hora: 11/06/2024 12:45:47

Biblioteca(s): | Embrapa Acre.
Data corrente: | 06/11/2010
Data da última atualização: | 06/07/2021
Autoria: | CARNEIRO JUNIOR, J. M.; ASSIS, G. M. L. de; EUCLYDES, R. F.; MARTNS, W. M. de O.; WOLTER, P. F.
Afiliação: | 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.
Título: | Predição de valores genéticos utilizando inferência bayesiana e frequência em dados simulados.
Ano de publicação: | 2010
Fonte/Imprenta: | Acta Scientiarum. Animal Sciences, Maringá, v. 32, n. 3, p. 337-344, 2010.
DOI: | http://dx.doi.org/10.4025/actascianimsci.v32i3.7862
Idioma: | Português
Conteúdo: | 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.
Palavras-Chave: | Análisis estadístico; Avaliação genética; Bayesian inference; Componentes de variância; Cruce de animales; Genetic parameters; Heterogeneidad genética; Heterogeneidade de variância; Inferência Bayesiana; Informação a priori; Metodologia Eblup; Simulación por computadora; Varianza genética.
Thesagro: | Análise estatística; Estimativa; Melhoramento genético animal; Método estatístico; Modelo de simulação; Parâmetro genético.
Thesaurus Nal: | Animal breeding; Computer simulation; Genetic heterogeneity; Genetic variance; Statistical analysis.
Categoria do assunto: | G Melhoramento Genético
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/159526/1/23714.pdf
Registro original: | Embrapa Acre (CPAF-AC)

Exemplares:

CPAF-AC - (23714-1) - UPC - AP - PP - SP 286 -  - 2010.00972 - DES
CPAF-AC - (23714-2) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS