Estimação de componentes de variância sob influência de genes de efeito principal, comparando-se metodologias Baynesiana e clássica sob diferentes cenários.
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.
| Main Authors: | , , , , |
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| Other Authors: | |
| Format: | Artigo de periódico biblioteca |
| Language: | pt_BR por |
| Published: |
2008-01-14
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| Subjects: | Avaliação genética, Genetic parameters, Amostragem de Gibbs, Gibbs sampling, Inferência Bayesiana, Bayesian inference, Metodologia REML, Informação a priori, Heterogeneidade de variância, Componentes de variância, Gene de efeito principal (NGEP), Sistema Genesys, Varianza genética., Simulación por computadora, Heterogeneidad genética, Genes mayores, Cruce de animales, Análisis estadístico, Estimatica, Melhoramento genético animal, Parâmetro genético, Análise estatística, Genoma, Modelo de simulação., Animal breeding, Genome, Genetic variance, Major genes, Genetic heterogeneity, Statistical analysis, Computer simulation., |
| Online Access: | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/501455 |
| Tags: |
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