Predição de valores genéticos utilizando inferência bayesiana e frequentista em dados simulados - doi: 10.4025/actascianimsci.v32i3.7862
Dados simulados foram utilizados para comparar as metodologias Eblup e Bayesiana, em dados com homogeneidade de variâncias, heterogeneidade de variância genética e heterogeneidade de variância genética e ambiental. Para obtenção dessas estruturas foram feitos descartes estratégicos dos valores genét...
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Veröffentlicht in: | Acta scientiarum. Animal sciences 2010-09, Vol.32 (3) |
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Hauptverfasser: | , , , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | Dados simulados foram utilizados para comparar as metodologias Eblup e Bayesiana, em dados com homogeneidade de variâncias, heterogeneidade de variância genética e heterogeneidade de variância genética e ambiental. Para obtenção dessas estruturas foram feitos descartes estratégicos dos valores genéticos aditivos e ambientais de acordo com o tipo de heterogeneidade e o nível de variabilidade desejada (alta, média ou baixa), sendo utilizados dois tamanhos de população (grande e pequena). Para a metodologia Bayesiana foram utilizados três níveis de informação a priori: não informativo, pouco informativo e informativo. A presença da heterogeneidade de variâncias causa problemas para a seleção dos melhores indivíduos, principalmente se a heterogeneidade estiver nos componentes de variância genética e ambiental, sendo os animais selecionados equivocadamente do ambiente mais variável. Os métodos comparados tiveram resultados semelhantes, quando distribuições a priori não informativas foram utilizadas, e as populações de tamanho grande, de modo geral, apresentaram melhores predições de valores genéticos. Foi observado, para a metodologia Bayesiana, que o aumento no nível de informação a priori influencia positivamente as predições dos valores genéticos, principalmente para as populações pequenas. O método Bayesiano é indicado para populações de tamanho pequeno quando há disponibilidade de distribuições a priori informativas. |
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ISSN: | 1806-2636 1807-8672 |
DOI: | 10.4025/actascianimsci.v32i3.7862 |