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Modelos estatísticos semi-paramétricos para análise de características complexas utilizando dados genômicos de bovinos da raça Nelore

Processo: 14/00779-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de junho de 2014
Vigência (Término): 28 de fevereiro de 2017
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Zootecnia - Genética e Melhoramento dos Animais Domésticos
Convênio/Acordo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Pesquisador responsável:Lucia Galvão de Albuquerque
Beneficiário:Rafael Espigolan
Instituição-sede: Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias (FCAV). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Jaboticabal. Jaboticabal, SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:09/16118-5 - Ferramentas genômicas no melhoramento genético de características de importância econômica direta em bovinos da raça Nelore, AP.TEM
Bolsa(s) vinculada(s):15/13084-3 - Aplicação de regressões kernel no modelo single step (ssGBLUP) para a predição de valores genômicos de características com importância produtiva em bovinos da raça Nelore, BE.EP.DR
Assunto(s):Marcador molecular

Resumo

Uma grande quantidade de dados genômicos está agora disponível para identificação e seleção de indivíduos geneticamente superiores, com potencial para aumentar a acurácia da predição dos valores genéticos e com isso a eficiência dos programas de melhoramento genético animal. Dessa forma, diversos métodos estatísticos têm sido propostos para aplicação em dados genômicos. Apesar de vários estudos estarem sendo realizados, ainda é muito limitado o número de trabalhos determinando a habilidade de predição com modelos estatísticos paramétricos e semi-paramétricos com um conjunto de dados genômico reais. Assim, no projeto proposto, a habilidade de predição de valores genômicos dos modelos paramétricos BLUP (Best Linear Unbiased Predictor), ssGBLUP (Single Step Genomic Best Linear Unbiased Predictor), BayesianLasso e o modelo semi-paramétrico RKHS (Reproducing Kernel Hilbert Spaces regression) serão estudadas utilizando um conjunto de dados genômicos reais e simulados, para as características de crescimento, reprodutivas e de carcaça e carne em animais da raça Nelore. Com os resultados, espera-se obter informações importantes e aplicáveis na avaliação genética de populações comerciais de bovinos. (AU)

Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
RAFAEL ESPIGOLAN. Parametric and semi-parametric models for predicting genomic breeding values of complex traits in Nelore cattle. 2017. Tese de Doutorado - Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias..

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