Ciência para a Redução das Desigualdades
15 a 20 de outubro de 2018
Trabalho 9986
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Agrárias |
| Área temática | Ciências Agrárias |
| Setor | Departamento de Estatística |
| Bolsa | PIBIC/CNPq |
| Conclusão de bolsa | Sim |
| Apoio financeiro | CNPq |
| Primeiro autor | Andrew de Paula Ribeiro |
| Orientador | SEBASTIAO MARTINS FILHO |
| Outros membros | Geraldo Magela da Cruz Pereira |
| Título | Predição de valores genéticos usando informações de marcadores na seleção genômica ampla de suínos |
| Resumo | No Brasil, a produção de proteína animal é um dos principais setores do agronegócio, ampliando, assim, investimentos em melhoramento genético de suínos, onde a seleção genômica ampla tem se mostrado eficiente na predição indivíduos superiores. O presente trabalho teve por objetivo comparar métodos estatísticos para a seleção de indivíduos geneticamente superiores em uma população de suínos, considerando suas características produtivas. Os dados de genótipo e fenótipo foram de uma população de 395 suínos, provenientes do cruzamento de fêmeas das raças Landrace, Large White e Pietrain e dois varrões Piau, obtidos de um experimento na Granja de Melhoramento de Suínos do Departamento de Zootecnia da Universidade Federal de Viçosa (UFV). Foram feitas comparações de capacidade preditiva, viés e variância residual de características produtivas, entre os métodos BLASSO (Bayesian Least Absolute Shrinkage and Selection Operation), BayesA, RR-BLUP e RKHSka (Reproducing Kernel in Hilbert Space - Kernel Averaging). Para avaliar se existiu diferença estatística significativa dos valores de capacidade preditiva das metodologias descritas, uso-se o teste t de Student dos valores dois a dois. O melhor método para a predição de valores genéticos genômicos, é aquele com maiores valores para a capacidade preditiva, e com menores valores para o viés e para a variância residual. Foi observado que para cada característica de interesse tem uma variação no melhor método de predição, devido a arquitetura genética especifica dessas características. Com aplicação do teste t de Student, percebe-se que não há a rejeição da hipótese nula (p-valor > 0,05) em nenhuma das comparações entre os métodos dois a dois. Estes resultados evidenciam que não há diferença estatística significativa entre as capacidades preditivas dos métodos para as características estudadas. Conclui-se que não há diferença estatística significativa entre os valores estimados para capacidade preditiva dos modelos e, em termos numéricos, o melhor método varia com a característica estudada. Os métodos avaliados neste estudo apresentaram valores estimados para o viés elevado, já que o desejado são valores próximos de 1. Em estudos futuros, sugere-se a utilização e comparação de metodologias alternativas, e que forneçam menores valores para o viés. |
| Palavras-chave | Predição, marcadores, genômica |
| Forma de apresentação..... | Painel |