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Tipo: Tese
Título: Bayesian inference of mixed models in quantitative genetics of crop species
Título(s) alternativo(s): Inferência bayesiana de modelos mistos em genética quantitativa de espécies vegetais
Autor(es): Faria, Vinícius Ribeiro
Primeiro Orientador: Viana, José Marcelo Soriano
Primeiro coorientador: Silva, Fabyano Fonseca e
Segundo coorientador: Resende, Marcos Deon Vilela de
Primeiro avaliador: God, Pedro Ivo Vieira Good
Segundo avaliador: Guimarães, Lauro José Moreira
Resumo: Bayesian prediction of breeding values and genetic variances are still scarcer in annual crop breeding. The objectives were to implement a Bayesian framework for mixed models analysis applied to crop species breeding and to exploit different possibilities of informative prior elicitation. The Bayesian inference in annual crop breeding was illustrated with the first two half-sib selection cycles in the popcorn population Viçosa. The Bayesian framework was based on the JAGS software and the package R2jags. For the first cycle, non-informative prior for the inverse of the variance components and informative prior based on meta-analysis were used. For the second cycle, non-informative prior and informative prior defined as the posterior from the non- and informative analyses of the first cycle were used. Regarding the first cycle, the use of a informative prior from meta-analysis provided clearly distinct results relative to the analysis with non-informative prior only for grain yield. Regarding the second cycle, the results for expansion volume and grain yield showed differences between the three analyses. The differences between the non- and informative prior analyses were restricted to variance components and heritability. The correlations between the predicted breeding values were almost perfect (0.99), determining coincidence between the 20 superior parents of at least 90%.
Abstract: Predição de valores genéticos e componentes de variância via Inferência Bayesiana ainda são raras no melhoramento de culturas anuais. Desse modo, os objetivos deste trabalho foram implementar uma estrutura Bayesiana para análise de modelos mistos aplicada ao melhoramento de espécies anuais e explorar diferentes possibilidades no uso de informações à priori. Para ilustrar as ferramentas da Inferência Bayesiana no melhoramento de culturas anuais foram utilizados os dois primeiros ciclos de seleção de famílias de meios-irmãos da população de milho pipoca Viçosa. As ferramentas estatísticas utilizadas foram o software JAGS e o pacote R2jags. Priores não informativas e informativas com base na meta-análise para o inverso dos componentes de variância foram utilizadas na análise dos dados do primeiro ciclo. Para o segundo ciclo, priores não informativas e informativas obtidas a partir das distribuições à posteriori das duas análises do primeiro ciclo foram utilizadas, totalizando três diferentes análises. Em relação ao primeiro ciclo, a utilização de priores informativas por meio de meta-análise forneceu resultados claramente distintos em relação ao uso de priores não informativas apenas para a produção de grãos. Em relação ao segundo ciclo, os resultados para capacidade de expansão e produção de grãos mostraram diferenças entre as três análises. As diferenças entre as análises foram restritas aos componentes de variância e herdabilidade. As correlações entre os valores genéticos preditos foram quase perfeitas (0,99) e a coincidência entre os 20 pais superiores de pelo menos 90%.
Palavras-chave: MCMC
JAGS
Gibbs sampler
MCMC
JAGS
Amostrador Gibbs
CNPq: CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL::SILVICULTURA::GENETICA E MELHORAMENTO FLORESTAL
Idioma: eng
País: BR
Editor: Universidade Federal de Viçosa
Sigla da Instituição: UFV
Departamento: Genética animal; Genética molecular e de microrganismos; Genética quantitativa; Genética vegetal; Me
Programa: Doutorado em Genética e Melhoramento
Citação: FARIA, Vinícius Ribeiro. Inferência bayesiana de modelos mistos em genética quantitativa de espécies vegetais. 2012. 36 f. Tese (Doutorado em Genética animal; Genética molecular e de microrganismos; Genética quantitativa; Genética vegetal; Me) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 2012.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://locus.ufv.br/handle/123456789/1279
Data do documento: 30-Jul-2012
Aparece nas coleções:Genética e Melhoramento

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