Uso do método de reamostragem Bootstrap na estimação de parâmetros genéticos populacionais

• Autor(a) principal: Luciana Aparecida Carlini-Garcia
• Data de Publicação: 2001
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://doi.org/10.11606/T.11.2020.tde-20200111-131551

Muitos autores têm utilizado marcadores isoenzimáticos ou moleculares para estudar a estrutura genética e o sistema reprodutivo de populações naturais. Para tanto, parâmetros populacionais de interesse são estimados, mas há pouca informação sobre o erro associado a essas estimativas em função dos diferentes níveis de amostragem. Através dessa informação, estratégias de amostragem poderiam ser estabelecidas de modo a reduzir a magnitude dos erros associados a tais estimativas. No presente trabalho foram utilizados conjuntos de dados reais, além de dados simulados em algumas situações. Para os dados reais, foram feitas reamostragens bootstrap de locos, indivíduos, populações, e indivíduos e populações concomitantemente. Para os parâmetros índice de fixação total (F), diversidade entre populações ou grau de coancestralidade nas populações (θ), índice de fixação dentro das populações (ƒ), taxa aparente de cruzamento (ta), fluxo de genes entre populações (Nm) e tamanho efetivo populacional (Ne) foi possível obter, em função das diferentes fontes de reamostragem, os erros associados às estimativas desses parâmetros, a distribuição empírica dessas estimativas e intervalos de confiança para tais parâmetros. Em geral, as menores variâncias estão associadas às estimativas de θ. O contrário foi observado para F, ƒ e Nm. Verificou-se que apenas as distribuições empíricas de F̂ e f̂; tendem à normalidade. Isso ocorreu somente quando foram feitas reamostragens envolvendo indivíduos, possivelmente por serem mais numerosos que populações e locos. A partir dos dados reais e simulados, para os parâmetros F, ƒ e θ individualmente e em conjunto, verificou-se que as estimativas das variâncias devidas à reamostragem de indivíduos e de populações isoladamente são aditivas. Consequentemente, pode-se calcular a contribuição relativa destas duas fontes de variação para a variância total das estimativas. Foi possível concluir que dois métodos de verificação da importância relativa das causas de variação de populações e de indivíduos, como fonte de erros das estimativas dos parâmetros F, ƒ e θ, em geral, apresentaram resultados concordantes. Para obter o número necessário de locos, indivíduos e populações, visando atingir uma determinada precisão na estimação de F, ƒ e θ, foram feitas reamostragens com tamanho variável de amostras bootstrap. Para os diversos níveis dos fatores locos, indivíduos e populações, foram estimadas as respectivas variâncias e construídas curvas de regressão entre o número de populações, ou indivíduos ou locos e os erros de estimação associados. Em geral, os tamanhos amostrais utilizados nas pesquisas com populações naturais foram suficientes apenas para estimar θ, considerando a magnitude estabelecida para os erros das estimativas. Observou-se também que a fonte de variação de locos foi responsável pelos maiores erros das estimativas dos parâmetros F e ƒ. Portanto, em pesquisas futuras dessa natureza, é recomendável atentar para a necessidade de trabalhar com número adequado de locos. Este número certamente deve ser maior do que o comumente utilizado. A fonte de variação de populações também foi importante na estimação dos parâmetros F e θ, devendo assim merecer a devida atenção. Diante dessas informações, evidencia-se a importância da aplicação de bootstrap na mensuração da precisão de estimativas de parâmetros populacionais, em função das diversas fontes de variação