Uma abordagem Bayesiana para o mapeamento de QTLs utilizando o método MCMC com saltos reversíveis

• Autor(a) principal: Silva, Joseane Padilha da
• Data de Publicação: 2007
• Tipo de documento: Dissertação
• 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-16032007-152130/
• topic: Bayesian approach; Genética estatística; Genetics mapping; Inferência bayesiana; Mapeamento genético; Marcador molecular; MCMC methods; Métodos MCMC; Molecular markers; Stastical genetics

A utilização de metodologias Bayesianas tem se tornado freqüuente nas aplicações em Genética, em particular em mapeamento de QTLs usando marcadores moleculares. Mapear um QTL implica em identificar sua posição no genoma, bem como seus efeitos genéticos. A abordagem Bayesiana combina, através do Teorema de Bayes, a verossimilhança dos dados fenotípicos com distribuições a priori atribuídas a todos os parâmetros desconhecidos (número, localização e efeito do QTL) induzindo distribuições a posteriori a respeito dessas quantidades. Métodos de mapeamento Bayesiano podem tratar o número desconhecido de QTLs como uma variável aleatória, resultando em complicações na obtençãao da amostra aleatória da distribuição conjunta a posteriori, uma vez que a dimensão do espaço do modelo pode variar. O Método MCMC com Saltos Reversíveis (MCMC-SR), proposto por Green(1995), é excelente para explorar distribuições a posteriori nesse contexto. O método proposto foi avaliado usando dados simulados no WinQTLCart, onde o maior objetivo foi avaliar diferentes prioris atribuídas para o número de QTLs.