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Modelo hierárquico bayesiano na determinação de associação entre marcadores e QTL em uma população <i>F</i><sub>2</sub> (2012)

  • Authors:
  • Autor USP: PEREIRA, RENATO NUNES - ESALQ
  • Unidade: ESALQ
  • Sigla do Departamento: LME
  • Subjects: DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE); GENÉTICA ESTATÍSTICA; INFERÊNCIA BAYESIANA; MARCADOR MOLECULAR; MAPEAMENTO GENÉTICO; MODELOS MATEMÁTICOS; MILHO; POPULAÇÕES VEGETAIS
  • Language: Português
  • Abstract: O objetivo do mapeamento de QTL (Quantitative Trait Loci ) e identificar sua posição no genoma, isto e, identificar em qual cromossomo esta e qual sua localização nesse cromossomo, bem como estimar seus efeitos genéticos. Uma vez que as localizações dos QTL não são conhecidas a priori, marcadores são usados frequentemente para auxiliar no seu mapeamento. Alguns marcadores podem estar altamente ligados a um ou mais QTL e, dessa forma eles podem mostrar uma alta associação com a característica fenotípica. O efeito genético do QTL e os valores fenotípicos de uma característica quantitativa são normalmente descritos por um modelo linear. Uma vez que as localizações dos QTL não são conhecidas a priori, marcadores são utilizados para representá-los. Em geral, e utilizado um numero grande de marcadores. Esses marcadores são utilizados no modelo linear para proceder ao processo de associação; dessa forma o modelo especificado contem um numero elevado de parâmetros a serem estimados. No entanto, e esperado que muitos destes parâmetros sejam não significativos, necessitando de um tratamento especial. Na estimação bayesiana esse problema e tratado por meio da estrutura de distribuições a priori utilizada. Um parâmetro que e esperado assumir o valor zero (não significativo) e naturalmente especificado por meio de uma distribuição que coloque um peso maior no zero, encolhimento bayesiano. Neste trabalho e proposta a utilização de dois modelos que utilizam distribuições a priori de encolhimento. Um dos modelos esta relacionado com o uso da distribuição a priori Laplace (Lasso bayesiano) e o outro com a Horseshoe (Estimador Horseshoe). Para avaliar o desempenho dos modelos na determinação da associação entre marcadores e QTL, realizou-se um estudo de simulação. Foi analisada a associação entre marcadores e QTL utilizando três características fenotípicas:produção de grãos, altura da espiga e altura da planta. Comparou-se os resultados obtidos neste trabalho com analises feitas na literatura na detecção dos marcadores associados a essas características. A implementação computacional dos algoritmos foi feita utilizando a linguagem C e executada no pacote estatístico R. O programa implementado na linguagem C e apresentado e disponibilizado. Devido a interação entre as linguagens de programação C e R, foi possível executar o programa no ambiente R
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 13.04.2012
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      PEREIRA, Renato Nunes. Modelo hierárquico bayesiano na determinação de associação entre marcadores e QTL em uma população <i>F</i><sub>2</sub>. 2012. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2012. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-25042012-161429/. Acesso em: 23 abr. 2024.
    • APA

      Pereira, R. N. (2012). Modelo hierárquico bayesiano na determinação de associação entre marcadores e QTL em uma população <i>F</i><sub>2</sub> (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-25042012-161429/
    • NLM

      Pereira RN. Modelo hierárquico bayesiano na determinação de associação entre marcadores e QTL em uma população <i>F</i><sub>2</sub> [Internet]. 2012 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-25042012-161429/
    • Vancouver

      Pereira RN. Modelo hierárquico bayesiano na determinação de associação entre marcadores e QTL em uma população <i>F</i><sub>2</sub> [Internet]. 2012 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-25042012-161429/


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