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

• Processo: 14/00779-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2014
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2017
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Zootecnia - Genética e Melhoramento dos Animais Domésticos
• Acordo de Cooperação: 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
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Best Linear Unbiased Predictor | marcadores moleculares | modelo de Lasso Bayesiano | Reproducing Kernel Hilbert Spaces regression | validação cruzada | Melhoramento de Gado de Corte

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)

ESPIGOLAN, Rafael. Modelos estatísticos paramétricos e semiparamétricos para a predição de valores genéticos genômicos de características complexas em bovinos da raça Nelore. 2017. Tese de Doutorado - Universidade Estadual Paulista (Unesp). Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias. Jaboticabal Jaboticabal.