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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

Processo: 15/13084-3
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
Vigência (Início): 03 de setembro de 2015
Vigência (Término): 02 de junho de 2016
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Zootecnia - Genética e Melhoramento dos Animais Domésticos
Pesquisador responsável:Lucia Galvão de Albuquerque
Beneficiário:Rafael Espigolan
Supervisor no Exterior: Ignacio Aguilar
Instituição-sede: Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias (FCAV). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Jaboticabal. Jaboticabal , SP, Brasil
Local de pesquisa : Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria Las Brujas (INIA Las Brujas), Uruguai  
Vinculado à bolsa:14/00779-0 - Modelos estatísticos semi-paramétricos para análise de características complexas utilizando dados genômicos de bovinos da raça Nelore, BP.DR
Assunto(s):Seleção genética   Marcador molecular   Espaços de Hilbert

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 GBLUP (Genomic Best Linear Unbiased Predictor), ssGBLUP (Single Step Genomic Best Linear Unbiased Predictor), e o modelo semi-paramétrico RKHS (Reproducing Kernel Hilbert Spaces regression) serão estudadas utilizando um conjunto de dados genômicos de animais da raça Nelore, para as características de crescimento, carcaça e carne. Com os resultados, espera-se obter informações importantes e aplicáveis na avaliação genética de populações comerciais de bovinos. Serão utilizados dados de aproximadamente 3000 animais com fenótipo e 2000 genotipados. (AU)

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