Estimação de componentes de variância sob influência de genes de efeito principal, comparando-se metodologias Bayesiana e clássica sob diferentes cenários

• Autor(a) principal: Assis,Giselle Mariano Lessa de
• Data de Publicação: 2007
• Outros Autores: Carneiro Júnior,José Marques, Euclydes,Ricardo Frederico, Torres,Robledo de Almeida, Lopes,Paulo Sávio
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista Brasileira de Zootecnia (Online)
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1516-35982007000600007
• topic: amostragem de Gibbs; modelo infinitesimal; modelos mistos; REML; simulação computacional; viés da seleção

Quatro diferentes tipos de população foram simulados com o objetivo de verificar a influência de genes de efeito principal e do tamanho da população na estimação de componentes de variância sob seleção. A estimação foi realizada por meio da utilização e comparação das metodologias clássica e Bayesiana (a Bayesiana com três níveis de informação a priori). As metodologias REML e Bayesiana com prior não-informativo, em geral, produziram resultados bastante semelhantes. Em populações cuja característica é governada por genes de efeito principal, as estimativas dos componentes de variância genética aditiva foram pouco acuradas, exceto quando se utilizou metodologia Bayesiana com prior informativo. A inclusão das informações de parentesco e dos registros de todos os indivíduos até a população-base mostrou-se necessária, exceto para populações grandes cuja característica é governada por elevado número de genes.