Splines de regressão adaptativa multivariada na predição genômica
type: CreativeWork
description: A Seleção Genômica Ampla (SGA), proposta em 2001, é uma variação da Seleção Assistida por Marcadores (SAM) que prediz o valor genético genômico com base em marcadores distribuídos ao longo de todo o genoma. Desde sua proposição vários métodos estatísticos vêm sendo propostos para SGA, dentre os quais podemos destacar o Melhor Preditor Linear não Viesado Genômico (G-BLUP), uma das abordagens mais amplamente difundida devido a sua simplicidade e por permitir considerar efeitos não aditivos em seu ajuste. Uma metodologia ainda não explorada em SGA é a Splines de Regressão Adaptativa Multivariada (MARS). A MARS modela efeitos individuais e possíveis interações entre variáveis preditoras, podendo ser particularmente útil para SGA considerando efeitos não aditivos. Diante disso o objetivo deste trabalho é avaliar a utilização da MARS em SGA, considerando características quantitativas com efeitos não aditivos. Para isso, fez-se uso de um conjunto de dados simulados de 1000 indivíduos com 4010 marcadores SNPs e 12 cenários considerando efeitos não aditivos, definidos pela combinação de oito, 40, 80 ou 120 locus controladores e herdabilidade 0,3, 0,5 ou 0,8. Confrontou-se os resultados da MARS contra os resultados obtidos com o modelo ajustado G-BLUP considerando efeitos aditivos, aditivos e devido a dominância e aditivos e devido a epistasia aditiva-aditiva no que se refere à capacidade preditiva e ao coeficiente kappa de Cohen para seleção de indivíduos superiores. MARS apresentou resultados de capacidade preditiva superior a todos os modelos G-BLUP ajustado para os cenários de herdabilidade 0,3 e resultados semelhantes nos demais casos. Quanto ao coeficiente kappa de Cohen, MARS foi superior aos métodos G-BLUP em 11 dos 12 cenários avaliados. Portanto, MARS é uma metodologia que apresenta potencial para estudos em SGA. Palavras-chave: Regressão. Aprendizado estatístico. Seleção genômica ampla. Efeitos não aditivos.
abstract: A Seleção Genômica Ampla (SGA), proposta em 2001, é uma variação da Seleção Assistida por Marcadores (SAM) que prediz o valor genético genômico com base em marcadores distribuídos ao longo de todo o genoma. Desde sua proposição vários métodos estatísticos vêm sendo propostos para SGA, dentre os quais podemos destacar o Melhor Preditor Linear não Viesado Genômico (G-BLUP), uma das abordagens mais amplamente difundida devido a sua simplicidade e por permitir considerar efeitos não aditivos em seu ajuste. Uma metodologia ainda não explorada em SGA é a Splines de Regressão Adaptativa Multivariada (MARS). A MARS modela efeitos individuais e possíveis interações entre variáveis preditoras, podendo ser particularmente útil para SGA considerando efeitos não aditivos. Diante disso o objetivo deste trabalho é avaliar a utilização da MARS em SGA, considerando características quantitativas com efeitos não aditivos. Para isso, fez-se uso de um conjunto de dados simulados de 1000 indivíduos com 4010 marcadores SNPs e 12 cenários considerando efeitos não aditivos, definidos pela combinação de oito, 40, 80 ou 120 locus controladores e herdabilidade 0,3, 0,5 ou 0,8. Confrontou-se os resultados da MARS contra os resultados obtidos com o modelo ajustado G-BLUP considerando efeitos aditivos, aditivos e devido a dominância e aditivos e devido a epistasia aditiva-aditiva no que se refere à capacidade preditiva e ao coeficiente kappa de Cohen para seleção de indivíduos superiores. MARS apresentou resultados de capacidade preditiva superior a todos os modelos G-BLUP ajustado para os cenários de herdabilidade 0,3 e resultados semelhantes nos demais casos. Quanto ao coeficiente kappa de Cohen, MARS foi superior aos métodos G-BLUP em 11 dos 12 cenários avaliados. Portanto, MARS é uma metodologia que apresenta potencial para estudos em SGA. Palavras-chave: Regressão. Aprendizado estatístico. Seleção genômica ampla. Efeitos não aditivos.
author: Celeri, Maurício de Oliveira
language: por
keywords: Melhoramento genético - Métodos estatíticos, Aprendizado do computador - Métodos estatísticos, Análise de regressão
date published: 2020-10-27
date modified: 2026-07-24T01:21:22Z
provider: Brazil UFV
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidade Federal de Viçosa