Estimação de componentes de variância sob influência de genes de efeito principal, comparando-se metodologias Bayesiana e clássica sob diferentes cenários
AUTOR(ES)
Assis, Giselle Mariano Lessa de, Carneiro Júnior, José Marques, Euclydes, Ricardo Frederico, Torres, Robledo de Almeida, Lopes, Paulo Sávio
FONTE
Revista Brasileira de Zootecnia
DATA DE PUBLICAÇÃO
2007-10
RESUMO
Quatro diferentes tipos de população foram simulados com o objetivo de verificar a influência de genes de efeito principal e do tamanho da população na estimação de componentes de variância sob seleção. A estimação foi realizada por meio da utilização e comparação das metodologias clássica e Bayesiana (a Bayesiana com três níveis de informação a priori). As metodologias REML e Bayesiana com prior não-informativo, em geral, produziram resultados bastante semelhantes. Em populações cuja característica é governada por genes de efeito principal, as estimativas dos componentes de variância genética aditiva foram pouco acuradas, exceto quando se utilizou metodologia Bayesiana com prior informativo. A inclusão das informações de parentesco e dos registros de todos os indivíduos até a população-base mostrou-se necessária, exceto para populações grandes cuja característica é governada por elevado número de genes.
ASSUNTO(S)
amostragem de gibbs modelo infinitesimal modelos mistos reml simulação computacional viés da seleção
Documentos Relacionados
- Estimação de componentes de variância utilizando-se inferência Bayesiana e freqüentista em dados simulados sob heterogeneidade de variâncias
- Estimativa da energia cultural na cotonicultura arboreo no Nordeste brasileiro, comparando-se o moco tradicional com o precoce.
- Inferencia Bayesiana e simulação estocástica (amostragem de Gibbs) na estimação de componentes de variância e de valores genéticos em plantas perenes.
- Estimação clássica e bayesiana para relação espécieárea com distribuições truncadas no zero
- Métodos de estimação de componentes de variância em modelos mistos desbalanceados
