Genomic prediction models with additive and dominance effects for censored traits

• Autor(a) principal: Santos, Vinicius Silva dos
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: eng
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: https://locus.ufv.br//handle/123456789/27313
• topic: Genômica; Análise de sobrevivência (Biometria); Suínos - Genética - Métodos estatísticos; Análise de regressão; Ciências Agrárias

Recentemente, efeitos de dominância, têm sido incluídos na seleção genômica de várias espécies, sendo o método GBLUP-D o mais utilizado. Esse método consiste em substituir, no procedimento REML/BLUP, as matrizes de parentesco baseadas no pedigree pelas matrizes com base nos marcadores moleculares. Este método pode ser realizado por meio do software GVCBLUP ou por meio do pacote BGLR do software R, o qual se baseia em regressão bayesiana via Kernel de Reprodução do Espaço de Hilbert. Este trabalho teve como objetivo inicial avaliar a possibilidade e efetividade de implementação do GBLUP-D via a função lmekin implementada no pacote coxme do software R por meio da inclusão das matrizes de parentesco genômico aditivo e de dominância. Assim, comparou-se, via análises de dados simulados, os resultados obtidos pela função lmekin com os obtidos pelo software GVCBLUP e pacote BGLR. Posteriormente, estendeu-se a análise considerando fenótipos com observações censuradas numa população F 2 de suínos, onde avaliou-se o tempo (em dias) do nascimento ao abate do animal por meio do modelo de Cox e do modelo normal truncado, nas situações em que a censura foi considerada ou não na análise. E por fim, avaliou-se a inclusão do efeito poligênico nos modelos aditivos-dominante em três características com observações completas e normalmente distribuídas de uma população de camundongos e em dados censurados de uma população F 2 de suínos. Os resultados comprovaram inicialmente que a função lmekin é uma alternativa eficiente para o ajuste, no software R, de modelos lineares genômicos com efeitos aditivos e de dominância, uma vez que apresentou resultados idênticos aos obtidos por meio do software GVCBLUP. Para os dados censurados, observou-se alta concordância entre o modelo de Cox e o modelo normal truncado em selecionar os melhores indivíduos e os maiores efeitos de marcas. Com isso, mostrou-se a possibilidade de predizer valores genéticos genômicos para dados censurados, considerando o modelo de sobrevivência de Cox com efeitos aditivos e de dominância. A inclusão do efeito poligênico nos modelos avaliados permitiu um aumento significativo nas herdabilidades aditivas das características avaliadas.