Metodologia baseada em técnicas de mineração de dados para suporte à certificação de raças de ovinos

• Autor(a) principal: Vieira,Fábio D.
• Data de Publicação: 2015
• Outros Autores: Oliveira,Stanley R. de M., Paiva,Samuel R.
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Engenharia Agrícola
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162015000601172
• topic: polimorfismo de nucleotídeo único; seleção de atributos; modelos preditivos; regressão penalizada

RESUMO O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia baseada em técnicas de mineração de dados para selecionar os principais marcadores SNP (Single Nucleotide Polymorphism) para as raças de ovinos: Crioula, Morada Nova e Santa Inês. Os dados utilizados foram obtidos do Consórcio Internacional de Ovinos e são compostos por 72 animais das raças citadas, e cada animal possui 49.034 marcadores SNP. Considerando que o número de atributos (marcadores) é muito maior que o de observações (animais), foram aplicadas as técnicas de predição LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator), Random Forest e Boosting para a geração de modelos preditivos que incorporam métodos de seleção de atributos. Os resultados revelaram que os modelos preditivos selecionaram os principais marcadores SNP para identificação das raças estudadas. O modelo LASSO selecionou um total de 29 marcadores relevantes. A partir dos modelos Random Forest e Boosting, foram obtidos 27 e 20 marcadores importantes, respectivamente. Por meio da intersecção dos modelos gerados, identificou-se um subconjunto de 18 marcadores com maior potencial de identificação das raças.