Aditividade de variâncias obtidas por bootstrap de estimativas de parâmetros genéticos populacionais

• Autor(a) principal: Carlini-Garcia, Luciana Aparecida
• Data de Publicação: 2003
• Outros Autores: Vencovsky, Roland, Coelho, Alexandre Siqueira Guedes
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: eng
• Título da fonte: Scientia Agrícola (Online)
• Texto Completo: https://www.revistas.usp.br/sa/article/view/21878
• topic: estrutura populacional; reamostragem; marcadores moleculares; populações naturais; simulação; population structure; resampling; molecular markers; natural populations; simulation

O estudo da estrutura genética de populações naturais é muito importante para a conservação e o uso da variabilidade genética disponível na natureza. Esta pesquisa relaciona-se com a análise da estrutura genética de populações a partir de dados moleculares reais e simulados. Visando estimar variâncias de estimativas de parâmetros pertinentes, o método de reamostragem bootstrap foi aplicado levando em conta diferentes unidades amostrais, a saber: indivíduos dentro de populações (I), populações (P) e indivíduos e populações concomitantemente (I, P). Os parâmetros considerados foram: o índice de fixação total (F ou F IT), o indice de fixação intrapopulacional (f ou F IS) e a divergência interpopulacional (teta ou F ST). O trabalho objetivou estimar a variância amostral das estimativas destes parâmetros para verificar se as variâncias de ;, ;e ;, obtidas pela reamostragem de indivíduos e populações concomitantemente (I, P) são equivalentes às obtidas pela soma (I+P) das variâncias estimadas reamostrando-se I e P separadamente. A equivalência foi verificada em todos os casos investigados, mostrando ser possível estimar as variâncias das estimativas de ;, ;e ;, para cada fonte de variação (unidade amostral) somando-as depois para estimar a variância total. O procedimento facilita o uso do método bootstrap em dados com estrutura hierárquica e permite mensurar a importância relativa de cada fonte de variação sobre a variância amostral total das estimativas dos parâmetros.