Modelo hierárquico bayesiano na determinação de associação entre marcadores e QTL em uma população F2

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pereira, Renato Nunes
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-25042012-161429/
Resumo: O objetivo do mapeamento de QTL (Quantitative Trait Loci ) e identificar sua posição no genoma, isto e, identificar em qual cromossomo esta e qual sua localização nesse cromossomo, bem como estimar seus efeitos genéticos. Uma vez que as localizações dos QTL não são conhecidas a priori, marcadores são usados frequentemente para auxiliar no seu mapeamento. Alguns marcadores podem estar altamente ligados a um ou mais QTL e, dessa forma eles podem mostrar uma alta associação com a característica fenotípica. O efeito genético do QTL e os valores fenotípicos de uma característica quantitativa são normalmente descritos por um modelo linear. Uma vez que as localizações dos QTL não são conhecidas a priori, marcadores são utilizados para representá-los. Em geral, e utilizado um numero grande de marcadores. Esses marcadores são utilizados no modelo linear para proceder ao processo de associação; dessa forma o modelo especificado contem um numero elevado de parâmetros a serem estimados. No entanto, e esperado que muitos destes parâmetros sejam não significativos, necessitando de um tratamento especial. Na estimação bayesiana esse problema e tratado por meio da estrutura de distribuições a priori utilizada. Um parâmetro que e esperado assumir o valor zero (não significativo) e naturalmente especificado por meio de uma distribuição que coloque um peso maior no zero, encolhimento bayesiano. Neste trabalho e proposta a utilização de dois modelos que utilizam distribuições a priori de encolhimento. Um dos modelos esta relacionado com o uso da distribuição a priori Laplace (Lasso bayesiano) e o outro com a Horseshoe (Estimador Horseshoe). Para avaliar o desempenho dos modelos na determinação da associação entre marcadores e QTL, realizou-se um estudo de simulação. Foi analisada a associação entre marcadores e QTL utilizando três características fenotípicas: produção de grãos, altura da espiga e altura da planta. Comparou-se os resultados obtidos neste trabalho com analises feitas na literatura na detecção dos marcadores associados a essas características. A implementação computacional dos algoritmos foi feita utilizando a linguagem C e executada no pacote estatístico R. O programa implementado na linguagem C e apresentado e disponibilizado. Devido a interação entre as linguagens de programação C e R, foi possível executar o programa no ambiente R.
id USP_8369d3b6f004007dde69e3281bd842b8
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-25042012-161429
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Modelo hierárquico bayesiano na determinação de associação entre marcadores e QTL em uma população F2Bayesian hierarchical model in the determination of association between markers and QTL in a F2 populationBayesian InferenceCornDistribuições (Probabilidade)Distributions (Probability)Genetic mappingGenética estatísticaInferência bayesianaMapeamento genéticoMarcador molecularMathematical modelsMilhoModelos matemáticosMolecular markersPlant populationsPopulações vegetaisStatistical geneticsO objetivo do mapeamento de QTL (Quantitative Trait Loci ) e identificar sua posição no genoma, isto e, identificar em qual cromossomo esta e qual sua localização nesse cromossomo, bem como estimar seus efeitos genéticos. Uma vez que as localizações dos QTL não são conhecidas a priori, marcadores são usados frequentemente para auxiliar no seu mapeamento. Alguns marcadores podem estar altamente ligados a um ou mais QTL e, dessa forma eles podem mostrar uma alta associação com a característica fenotípica. O efeito genético do QTL e os valores fenotípicos de uma característica quantitativa são normalmente descritos por um modelo linear. Uma vez que as localizações dos QTL não são conhecidas a priori, marcadores são utilizados para representá-los. Em geral, e utilizado um numero grande de marcadores. Esses marcadores são utilizados no modelo linear para proceder ao processo de associação; dessa forma o modelo especificado contem um numero elevado de parâmetros a serem estimados. No entanto, e esperado que muitos destes parâmetros sejam não significativos, necessitando de um tratamento especial. Na estimação bayesiana esse problema e tratado por meio da estrutura de distribuições a priori utilizada. Um parâmetro que e esperado assumir o valor zero (não significativo) e naturalmente especificado por meio de uma distribuição que coloque um peso maior no zero, encolhimento bayesiano. Neste trabalho e proposta a utilização de dois modelos que utilizam distribuições a priori de encolhimento. Um dos modelos esta relacionado com o uso da distribuição a priori Laplace (Lasso bayesiano) e o outro com a Horseshoe (Estimador Horseshoe). Para avaliar o desempenho dos modelos na determinação da associação entre marcadores e QTL, realizou-se um estudo de simulação. Foi analisada a associação entre marcadores e QTL utilizando três características fenotípicas: produção de grãos, altura da espiga e altura da planta. Comparou-se os resultados obtidos neste trabalho com analises feitas na literatura na detecção dos marcadores associados a essas características. A implementação computacional dos algoritmos foi feita utilizando a linguagem C e executada no pacote estatístico R. O programa implementado na linguagem C e apresentado e disponibilizado. Devido a interação entre as linguagens de programação C e R, foi possível executar o programa no ambiente R.The objective of the mapping of quantitative trait loci (QTL) is to identify its position in the genome, ie, identify which chromosome is and what is its location in the chromosome, as well as to estimate their genetic eects. Since the location of QTL are not known a priori, markers are often used to assist in it mapping. Some markers may be closely linked to one or more QTL, and thus they may show a strong association with the phenotypic trait. The genetic eect of QTL and the phenotypic values of a quantitative trait are usually described by a linear model. Since the QTL locations are not known a priori, markers are used to represent them. Generally is used a large number of markers. These markers are used in the linear model to make the process of association and thus the model specied contains a large number of parameters to be estimated. However, it is expected that many of these parameters are not signicant, requiring a special treatment. In Bayesian estimation this problem is treated through structure priori distribution used. A parameter that is expected to assume the value zero (not signicant) is naturally specied by means of a distribution that put more weight at zero, bayesian shrinkage. This paper proposes the use of two models using priori distributions to shrinkage. One of the models is related to the use of priori distribution Laplace (bayesian Lasso) and the other with Horseshoe (Horseshoe Estimator). To evaluate the performance of the models to determine the association between markers and QTL, we performed a simulation study. We analyzed the association between markers and QTL using three phenotypic traits: grain yield, ear height and plant height. We compared the results obtained in this study with analyzes in the literature on the detection of markers associated with these characteristics. The computational implementation of the algorithms was done using the C language and executed the statistical package R. The program is implemented in C languages presented and made available. Due to the interaction between the programming languages C and R, it was possible execute the program in the environment R.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPLeandro, Roseli AparecidaPereira, Renato Nunes2012-04-13info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-25042012-161429/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:10:31Zoai:teses.usp.br:tde-25042012-161429Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:10:31Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Modelo hierárquico bayesiano na determinação de associação entre marcadores e QTL em uma população F2
Bayesian hierarchical model in the determination of association between markers and QTL in a F2 population
title Modelo hierárquico bayesiano na determinação de associação entre marcadores e QTL em uma população F2
spellingShingle Modelo hierárquico bayesiano na determinação de associação entre marcadores e QTL em uma população F2
Pereira, Renato Nunes
Bayesian Inference
Corn
Distribuições (Probabilidade)
Distributions (Probability)
Genetic mapping
Genética estatística
Inferência bayesiana
Mapeamento genético
Marcador molecular
Mathematical models
Milho
Modelos matemáticos
Molecular markers
Plant populations
Populações vegetais
Statistical genetics
title_short Modelo hierárquico bayesiano na determinação de associação entre marcadores e QTL em uma população F2
title_full Modelo hierárquico bayesiano na determinação de associação entre marcadores e QTL em uma população F2
title_fullStr Modelo hierárquico bayesiano na determinação de associação entre marcadores e QTL em uma população F2
title_full_unstemmed Modelo hierárquico bayesiano na determinação de associação entre marcadores e QTL em uma população F2
title_sort Modelo hierárquico bayesiano na determinação de associação entre marcadores e QTL em uma população F2
author Pereira, Renato Nunes
author_facet Pereira, Renato Nunes
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Leandro, Roseli Aparecida
dc.contributor.author.fl_str_mv Pereira, Renato Nunes
dc.subject.por.fl_str_mv Bayesian Inference
Corn
Distribuições (Probabilidade)
Distributions (Probability)
Genetic mapping
Genética estatística
Inferência bayesiana
Mapeamento genético
Marcador molecular
Mathematical models
Milho
Modelos matemáticos
Molecular markers
Plant populations
Populações vegetais
Statistical genetics
topic Bayesian Inference
Corn
Distribuições (Probabilidade)
Distributions (Probability)
Genetic mapping
Genética estatística
Inferência bayesiana
Mapeamento genético
Marcador molecular
Mathematical models
Milho
Modelos matemáticos
Molecular markers
Plant populations
Populações vegetais
Statistical genetics
description O objetivo do mapeamento de QTL (Quantitative Trait Loci ) e identificar sua posição no genoma, isto e, identificar em qual cromossomo esta e qual sua localização nesse cromossomo, bem como estimar seus efeitos genéticos. Uma vez que as localizações dos QTL não são conhecidas a priori, marcadores são usados frequentemente para auxiliar no seu mapeamento. Alguns marcadores podem estar altamente ligados a um ou mais QTL e, dessa forma eles podem mostrar uma alta associação com a característica fenotípica. O efeito genético do QTL e os valores fenotípicos de uma característica quantitativa são normalmente descritos por um modelo linear. Uma vez que as localizações dos QTL não são conhecidas a priori, marcadores são utilizados para representá-los. Em geral, e utilizado um numero grande de marcadores. Esses marcadores são utilizados no modelo linear para proceder ao processo de associação; dessa forma o modelo especificado contem um numero elevado de parâmetros a serem estimados. No entanto, e esperado que muitos destes parâmetros sejam não significativos, necessitando de um tratamento especial. Na estimação bayesiana esse problema e tratado por meio da estrutura de distribuições a priori utilizada. Um parâmetro que e esperado assumir o valor zero (não significativo) e naturalmente especificado por meio de uma distribuição que coloque um peso maior no zero, encolhimento bayesiano. Neste trabalho e proposta a utilização de dois modelos que utilizam distribuições a priori de encolhimento. Um dos modelos esta relacionado com o uso da distribuição a priori Laplace (Lasso bayesiano) e o outro com a Horseshoe (Estimador Horseshoe). Para avaliar o desempenho dos modelos na determinação da associação entre marcadores e QTL, realizou-se um estudo de simulação. Foi analisada a associação entre marcadores e QTL utilizando três características fenotípicas: produção de grãos, altura da espiga e altura da planta. Comparou-se os resultados obtidos neste trabalho com analises feitas na literatura na detecção dos marcadores associados a essas características. A implementação computacional dos algoritmos foi feita utilizando a linguagem C e executada no pacote estatístico R. O programa implementado na linguagem C e apresentado e disponibilizado. Devido a interação entre as linguagens de programação C e R, foi possível executar o programa no ambiente R.
publishDate 2012
dc.date.none.fl_str_mv 2012-04-13
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-25042012-161429/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-25042012-161429/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1815257325981663232