Inferência bayesiana na predição de valores genéticos do peso aos 365 dias de bovinos de corte

Dados de animais Simental e Canchim, fornecidos por suas respectivas Associações Brasileiras de Criadores, e Nelore fornecidos pela Associação Nacional de Criadores e Pesquisadores foram utilizados na estimação de componentes de variância e na predição de valores genéticos para o peso aos 365 dias de idade. Os resultados obtidos pela inferência bayesiana foram comparados com aqueles obtidos pelos métodos da máxima verossimilhança restrita (REML) e melhor preditor linear não-viesado (BLUP), que se referem à metodologia mais comumente utilizada para a estimação e predição em melhoramento genético, respectivamente. Os dois métodos forneceram estimativas pontuais semelhantes, mas as distribuições marginais a posteriori obtidas com o método Bayesiano oferecem informação mais detalhada sobre os parâmetros dos modelos.

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Bibliographic Details
Main Authors: Madureira,A.P., Oliveira,H.N., Rosa,G.J.M., Bezerra,L.F., Marques,L.F.A.
Format: Digital revista
Language:Portuguese
Published: Universidad de Córdoba 2009
Online Access:http://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0004-05922009000200011
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Description
Summary:Dados de animais Simental e Canchim, fornecidos por suas respectivas Associações Brasileiras de Criadores, e Nelore fornecidos pela Associação Nacional de Criadores e Pesquisadores foram utilizados na estimação de componentes de variância e na predição de valores genéticos para o peso aos 365 dias de idade. Os resultados obtidos pela inferência bayesiana foram comparados com aqueles obtidos pelos métodos da máxima verossimilhança restrita (REML) e melhor preditor linear não-viesado (BLUP), que se referem à metodologia mais comumente utilizada para a estimação e predição em melhoramento genético, respectivamente. Os dois métodos forneceram estimativas pontuais semelhantes, mas as distribuições marginais a posteriori obtidas com o método Bayesiano oferecem informação mais detalhada sobre os parâmetros dos modelos.