Método bootstrap aplicados em níveis de reamostragem na estimação de parâmetros genéticos populacionais
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2001 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Scientia Agrícola (Online) |
Texto Completo: | https://www.revistas.usp.br/sa/article/view/21676 |
Resumo: | Marcadores isoenzimáticos ou moleculares têm sido empregados em estudos da estrutura genética e do sistema reprodutivo de populações naturais. Parâmetros genéticos populacionais de interesse são estimados, porém, há pouca informação sobre o erro associado a essas estimativas em função dos diferentes níveis de amostragem. Neste trabalho, o método de reamostragem bootstrap foi aplicado sobre locos, indivíduos, populações e indivíduos e populações concomitantemente, em dados de populações naturais. Para os parâmetros índice de fixação total (F ), índice de fixação intrapopulacional ( f ), diversidade entre populações (teta) e taxa aparente de cruzamento (t a) foram obtidos, em função das fontes de reamostragem, os erros associados às estimativas desses parâmetros, a distribuição de empírica dessas estimativas e intervalos de confiança para tais parâmetros. Geralmente, os menores erros estão associados a ;, e verificou-se que apenas as distribuições empíricas de ;e ;tendem à normalidade quando indivíduos estão envolvidos na reamostragem. Foram feitas reamostragens com tamanho variável de amostras bootstrap, visando obter o número necessário de locos, indivíduos e populações para atingir um dado nível de precisão na estimação de F, f e teta. Em geral, os tamanhos amostrais utilizados nas pesquisas com populações naturais foram suficientes apenas para estimar teta, com a precisão estabelecida. A fonte de variação de locos foi responsável pelos maiores erros associados a ;e ;, sendo recomendável aumentar o número de locos em pesquisas dessa natureza. A amostragem de populações também deverá merecer atenção no planejamento de pesquisas futuras. |
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Método bootstrap aplicados em níveis de reamostragem na estimação de parâmetros genéticos populacionais Bootstrap method applied over resampling levels in the estimation of genetic parameters of populations population structurepopulation geneticsestimationestrutura populacionalgenética de populaçõesestimação Marcadores isoenzimáticos ou moleculares têm sido empregados em estudos da estrutura genética e do sistema reprodutivo de populações naturais. Parâmetros genéticos populacionais de interesse são estimados, porém, há pouca informação sobre o erro associado a essas estimativas em função dos diferentes níveis de amostragem. Neste trabalho, o método de reamostragem bootstrap foi aplicado sobre locos, indivíduos, populações e indivíduos e populações concomitantemente, em dados de populações naturais. Para os parâmetros índice de fixação total (F ), índice de fixação intrapopulacional ( f ), diversidade entre populações (teta) e taxa aparente de cruzamento (t a) foram obtidos, em função das fontes de reamostragem, os erros associados às estimativas desses parâmetros, a distribuição de empírica dessas estimativas e intervalos de confiança para tais parâmetros. Geralmente, os menores erros estão associados a ;, e verificou-se que apenas as distribuições empíricas de ;e ;tendem à normalidade quando indivíduos estão envolvidos na reamostragem. Foram feitas reamostragens com tamanho variável de amostras bootstrap, visando obter o número necessário de locos, indivíduos e populações para atingir um dado nível de precisão na estimação de F, f e teta. Em geral, os tamanhos amostrais utilizados nas pesquisas com populações naturais foram suficientes apenas para estimar teta, com a precisão estabelecida. A fonte de variação de locos foi responsável pelos maiores erros associados a ;e ;, sendo recomendável aumentar o número de locos em pesquisas dessa natureza. A amostragem de populações também deverá merecer atenção no planejamento de pesquisas futuras. Genetic structure and reproductive system of natural populations have often been studied using molecular markers and isozymes. Specific genetic parameters are therefore being estimated for this purpose. There is little information about errors associated with these estimates due to different possible sampling levels. Some real datasets were used in this study and bootstrapping was performed over loci, individuals, populations and both individuals and populations simultaneously. These different resampling strategies produced associated errors of the estimates and their empiric distributions and confidence intervals for the following parameters: total fixation index (F ), fixation index within populations (f ), diversity between populations (theta ) and apparent outcrossing rate (t a). Generally, smaller errors were associated with ;. The only empirical distribution of estimates approaching normality were for ;and ;when individuals were envolved in the resampling process. Bootstrap samples of variable sizes were used to obtain the number of loci, individuals and populations necessary to achieve a given precision of F, f and theta. Generally, the magnitude of errors of the estimates in most datasets indicated that sample sizes currently used in research involving natural populations were suitable only for the estimation of theta. The largest errors of ;and ;, were associated to sampling errors due to loci. Therefore, future studies should use larger numbers of loci. Sampling errors due to population was also important and should not be neglected. Universidade de São Paulo. Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz2001-12-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://www.revistas.usp.br/sa/article/view/2167610.1590/S0103-90162001000400021Scientia Agricola; v. 58 n. 4 (2001); 785-793Scientia Agricola; Vol. 58 Núm. 4 (2001); 785-793Scientia Agricola; Vol. 58 No. 4 (2001); 785-7931678-992X0103-9016reponame:Scientia Agrícola (Online)instname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPporhttps://www.revistas.usp.br/sa/article/view/21676/23700Copyright (c) 2015 Scientia Agricolainfo:eu-repo/semantics/openAccessCarlini-Garcia, Luciana AparecidaVencovsky, RolandCoelho, Alexandre Siqueira Guedes2015-07-07T11:37:41Zoai:revistas.usp.br:article/21676Revistahttp://revistas.usp.br/sa/indexPUBhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phpscientia@usp.br||alleoni@usp.br1678-992X0103-9016opendoar:2015-07-07T11:37:41Scientia Agrícola (Online) - Universidade de São Paulo (USP)false |
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Marcadores isoenzimáticos ou moleculares têm sido empregados em estudos da estrutura genética e do sistema reprodutivo de populações naturais. Parâmetros genéticos populacionais de interesse são estimados, porém, há pouca informação sobre o erro associado a essas estimativas em função dos diferentes níveis de amostragem. Neste trabalho, o método de reamostragem bootstrap foi aplicado sobre locos, indivíduos, populações e indivíduos e populações concomitantemente, em dados de populações naturais. Para os parâmetros índice de fixação total (F ), índice de fixação intrapopulacional ( f ), diversidade entre populações (teta) e taxa aparente de cruzamento (t a) foram obtidos, em função das fontes de reamostragem, os erros associados às estimativas desses parâmetros, a distribuição de empírica dessas estimativas e intervalos de confiança para tais parâmetros. Geralmente, os menores erros estão associados a ;, e verificou-se que apenas as distribuições empíricas de ;e ;tendem à normalidade quando indivíduos estão envolvidos na reamostragem. Foram feitas reamostragens com tamanho variável de amostras bootstrap, visando obter o número necessário de locos, indivíduos e populações para atingir um dado nível de precisão na estimação de F, f e teta. Em geral, os tamanhos amostrais utilizados nas pesquisas com populações naturais foram suficientes apenas para estimar teta, com a precisão estabelecida. A fonte de variação de locos foi responsável pelos maiores erros associados a ;e ;, sendo recomendável aumentar o número de locos em pesquisas dessa natureza. A amostragem de populações também deverá merecer atenção no planejamento de pesquisas futuras. |
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