Predição de valores genéticos utilizando inferência bayesiana e frequência em dados simulados.

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dc.contributorJOSE MARQUES CARNEIRO JUNIOR, CPAF-AC; GISELLE MARIANO LESSA DE ASSIS, CPAF-AC; Ricardo Frederico Euclydes, Universidade Federal de Viçosa (UFV); Williane Maria de Oliveira Martins, Embrapa Acre; Priscila Ferreira Wolter, Embrapa Acre.
dc.creatorCARNEIRO JUNIOR, J. M.
dc.creatorASSIS, G. M. L. de
dc.creatorEUCLYDES, R. F.
dc.creatorMARTNS, W. M. de O.
dc.creatorWOLTER, P. F.
dc.date2011-04-10T11:11:11Z
dc.date2011-04-10T11:11:11Z
dc.date2010-11-06
dc.date2010
dc.date2019-01-09T11:11:11Z
dc.date.accessioned2026-06-30T22:50:20Z
dc.descriptionDados 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.
dc.identifierActa Scientiarum. Animal Sciences, Maringá, v. 32, n. 3, p. 337-344, 2010.
dc.identifierhttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/866226
dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.4025/actascianimsci.v32i3.7862
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/369231
dc.languagepor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectAvaliação genética
dc.subjectGenetic parameters
dc.subjectInferência Bayesiana
dc.subjectBayesian inference
dc.subjectMetodologia Eblup
dc.subjectInformação a priori
dc.subjectHeterogeneidade de variância
dc.subjectComponentes de variância
dc.subjectAnálisis estadístico
dc.subjectCruce de animales
dc.subjectHeterogeneidad genética
dc.subjectSimulación por computadora
dc.subjectVarianza genética
dc.subjectMelhoramento genético animal
dc.subjectParâmetro genético
dc.subjectEstimativa
dc.subjectAnálise estatística
dc.subjectMétodo estatístico
dc.subjectModelo de simulação
dc.subjectAnimal breeding
dc.subjectGenetic variance
dc.subjectGenetic heterogeneity
dc.subjectStatistical analysis
dc.subjectComputer simulation
dc.titlePredição de valores genéticos utilizando inferência bayesiana e frequência em dados simulados.
dc.typeArtigo de periódico

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