Quadrados mínimos parciais uni e multivariado aplicados na seleção genômica para características de carcaça em suínos.

A principal contribuição da genética molecular é a utilização direta das informações de DNA no processo de identifi cação de indivíduos geneticamente superiores. Sob esse enfoque, idealizou-se a seleção genômica ampla (Genome Wide Selection - GWS), a qual consiste na análise de marcadores SNPs (Single Nucleotide Polymorphisms) amplamente distribuídos no genoma. Devido a esse grande número de SNPs, geralmente maior que o número de indivíduos genotipados, e à alta colinearidade entre eles, métodos de redução de dimensionalidade são requeridos. Dentre estes, destaca-se o método de regressão via Quadrados Mínimos Parciais (Partial Least Squares - PLS), que além de solucionar tais problemas, permite uma abordagem multivariada, considerando múltiplos fenótipos. Diante do exposto, objetivouse aplicar e comparar a regressão PLS univariada (UPLS) e multivariada (MPLS) na GWS para características de carcaça em uma população F2 de suínos Piau×Comercial. Os resultados evidenciaram a superioridade do método MPLS, uma vez que este proporcionou maiores valores de acurácia em relação à abordagem univariada.

Bibliographic Details

Main Authors:	AZEVEDO, C. F., SILVA, F. F. e, RESENDE, M. D. V. de, PETERNELLI, L. A., GUIMARÃES, S. E. F., LOPES, P. S.
Other Authors:	CAMILA FERREIRA AZEVEDO, UFV; FABYANO FONSECA E SILVA, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; LUIZ ALEXANDRE PETERNELLI, UFV; SIMONE ELIZA FACIONE GUIMARÃES, UFV; PAULO SÁVIO LOPES, UFV.
Format:	Separatas biblioteca
Language:	pt_BR por
Published:	2013-09-17
Subjects:	Melhoramento genético, Seleção genômica, Redução de dimensionalidade, Análise multivariada., Suíno.,
Online Access:	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/966386
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