Seleção genômica ampla em suínos usando o modelo de sobrevivência de Cox

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Santos, Vinicius Silva dos
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
Texto Completo: http://locus.ufv.br/handle/123456789/4071
Resumo: The genomic wide selection (GWS) emerged in 2001 with the goal of increasing efficiency and accelerating the selection gain in genetic improvement based exclusively on markers after their genetic effects estimated from phenotypic data. In the context of survival analysis, Cox s proportional risk model with random effects was compared to the mixed linear model, both using parenthood matrices based on markers in substitution to basing on pedigree, this method being named GBLUP. The application was made on real data from an F2 population of pigs in which the dependent variable was the time in days, from birth to slaughter of the animal and the covariables: SNP markers (238), sex and handled lot. The data was previously corrected for fixed effects and the accuracy of the method was calculated based on the correlation of the ranks of genomic genetic values predicted in both models with the phenotypic values corrected. The analysis was repeated considering the least number of SNP markers that presented the greatest effect in module. The results showed agreement in the prediction of genomic genetic values and estimation of the effects of markers for both models in the situation of uncensored data and normality. However, when considering censored data, the Cox model with normal random effect was more appropriate, since there was no agreement in the prediction of genomic genetic values and estimation of the effects of markers with the mixed linear model with imputed data. The selection of markers allowed an increase in correlations between the positions of genomic genetic values predicted by the linear model and the Cox frailty model with phenotypic values corrected, being that for the characteristic being analyzed, 120 markers were sufficient to increase the predictive power.
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Dissertação (Mestrado em Estatística Aplicada e Biometria) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 2013.http://locus.ufv.br/handle/123456789/4071The genomic wide selection (GWS) emerged in 2001 with the goal of increasing efficiency and accelerating the selection gain in genetic improvement based exclusively on markers after their genetic effects estimated from phenotypic data. In the context of survival analysis, Cox s proportional risk model with random effects was compared to the mixed linear model, both using parenthood matrices based on markers in substitution to basing on pedigree, this method being named GBLUP. The application was made on real data from an F2 population of pigs in which the dependent variable was the time in days, from birth to slaughter of the animal and the covariables: SNP markers (238), sex and handled lot. The data was previously corrected for fixed effects and the accuracy of the method was calculated based on the correlation of the ranks of genomic genetic values predicted in both models with the phenotypic values corrected. The analysis was repeated considering the least number of SNP markers that presented the greatest effect in module. The results showed agreement in the prediction of genomic genetic values and estimation of the effects of markers for both models in the situation of uncensored data and normality. However, when considering censored data, the Cox model with normal random effect was more appropriate, since there was no agreement in the prediction of genomic genetic values and estimation of the effects of markers with the mixed linear model with imputed data. The selection of markers allowed an increase in correlations between the positions of genomic genetic values predicted by the linear model and the Cox frailty model with phenotypic values corrected, being that for the characteristic being analyzed, 120 markers were sufficient to increase the predictive power.A seleção genômica ampla (GWS) surgiu em 2001 com o objetivo de aumentar a eficiência e acelerar o ganho de seleção no melhoramento genético baseando-se exclusivamente em marcadores após terem seus efeitos genéticos estimados a partir de dados fenotípicos. No contexto de análise de sobrevivência, o modelo de riscos proporcionais de Cox com efeito aleatório foi comparado ao modelo linear misto, ambos usando a matriz de parentesco baseada em marcadores em substituição à baseada em pedigree, método esse denominado GBLUP. A aplicação foi feita aos dados reais de uma população F2 de suínos em que a variável resposta foi o tempo em dias, do nascimento até o abate do animal e as covariáveis: marcadores SNPs (238), sexo e lote de manejo. Os dados foram previamente corrigidos para seus efeitos fixos e a acurácia do método foi calculada com base na correlação dos postos dos valores genéticos genômicos preditos em ambos os modelos com os valores fenotípicos corrigidos. A análise foi repetida considerando menor número de marcadores SNPs que apresentassem maiores efeitos em módulo. Os resultados demonstraram concordância na predição dos valores genéticos genômicos e na estimação dos efeitos de marcadores para ambos os modelos na situação de dados não censurados e normalidade. No entanto, ao considerar a censura, o modelo de Cox com efeito aleatório normal foi o mais apropriado, uma vez que não houve concordância na predição dos valores genéticos genômicos e na estimação dos efeitos de marcadores com o modelo linear misto com dados imputados. A seleção de marcas permitiu um aumento nas correlações entre os postos dos valores genéticos genômicos preditos pelo modelo linear e pelo modelo de fragilidade de Cox com os valores fenotípicos corrigidos, sendo que para a característica analisada, 120 marcadores foram suficientes para maximizar a capacidade preditiva.Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Geraisapplication/pdfporUniversidade Federal de ViçosaMestrado em Estatística Aplicada e BiometriaUFVBREstatística Aplicada e BiometriaModelos mistosGBLUPHerdabilidadeSNPsMixed modelsGBLUPHeritabilitySNPsCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICASeleção genômica ampla em suínos usando o modelo de sobrevivência de CoxGenomic Wide Selection (GWS) in pigs using the survival model of Coxinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:LOCUS Repositório Institucional da UFVinstname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)instacron:UFVORIGINALtexto completo.pdfapplication/pdf1498414https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/4071/1/texto%20completo.pdfa554a4debb559e9eaa2ce04ffbc8d4c9MD51TEXTtexto completo.pdf.txttexto completo.pdf.txtExtracted texttext/plain168896https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/4071/2/texto%20completo.pdf.txta37b59753b024b0124a13cdd1217f9d0MD52THUMBNAILtexto completo.pdf.jpgtexto completo.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3487https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/4071/3/texto%20completo.pdf.jpgef7c1d234e49a034567c4bc546a848bdMD53123456789/40712016-04-09 23:18:01.696oai:locus.ufv.br:123456789/4071Repositório InstitucionalPUBhttps://www.locus.ufv.br/oai/requestfabiojreis@ufv.bropendoar:21452016-04-10T02:18:01LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)false
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