Banca de QUALIFICAÇÃO: EXPEDITO HENRIQUE ULISSES PEREIRA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: EXPEDITO HENRIQUE ULISSES PEREIRA
DATA: 20/03/2020
HORA: 08:00
LOCAL: Núcleo de Pós-Graduação em Ciências Agrárias
TÍTULO: Uma abordagem robusta para seleção genômica ampla
PALAVRAS-CHAVES: Acurácia preditiva, distribuição gama, Ovis Aires, RR-BLUP, seleção genômica, SNP.
PÁGINAS: 80
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Zootecnia
SUBÁREA: Genética e Melhoramento dos Animais Domésticos
RESUMO:

Objetivou-se nesta pesquisa verificar se um modelo consolidado na literatura de seleção genômica como RR-BLUP é sensível à mudança na distribuição da variável dependente (fenótipo de interesse) quando essa se apresenta através distribuições assimétricas como a distribuição gama. Dados genômicos foram simulados no software QMSIM sendo o genoma formado por 26 pares de cromossomos autossômicos semelhante ao de Ovis aires com tamanho idêntico ao genoma real totalizando 3.462 cM. Foram distribuídos 12 mil marcadores bialélicos de forma equidistante considerando a presença de 2.014 QTLs bialélicos distribuídos através de pesos de acordo com o número de QTLs já conhecidos na literatura que tenham efeitos sobre a característica área de olho de lombo (AOL) e supondo no mínimo um QTL por cromossomo que não tenha relação conhecida na literatura com essa característica. A herdabilidade da característica simulada, semelhante a AOL foi igual a 0,30 e a do QTL de 0,18. Foram consideradas três variações fenotípicas iguais a 5, 10 e 15; e dois tamanhos populacionais: 400 e 1.000 animais, que combinados produziram seis cenários estudados. Para mensurar a capacidade preditiva do modelo RR-BLUP quando se altera a pressuposição da distribuição normal da variável reposta para distribuição Gama, os modelos foram comparados por análise de resíduos, critério de informação da deviance (DIC) e acurácia preditiva. Foi verificada que a variância dos resíduos em todos os cenários foi discrepante, aumentando entre 20 e 30 vezes quando se muda a distribuição do vetor de observações de normal para gama e realiza a análise assumindo distribuição normal. Observou-se, também, que quando o fenótipo apresenta distribuição Gama e a análise é realizada assumindo a normal, os valores de DIC obtidos aumentam, aproximadamente o dobro, em cada cenário avaliado, o que indica inadequacidade de ajuste do modelo aos dados. A acurácia preditiva também diminuiu quando o fenótipo apresentava distribuição Gama e foi pressuposto distribuição nomral em todos os cenários pesquisados. Portanto, conclui-se que quando a pressuposição de normalidade assumida para o vetor de observações em modelos de seleção genômica não é atendida a capacidade preditiva do modelo é reduzida independentemente da variabilidade e tamanhos amostrais estudados.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1550485 - JOSE LINDENBERG ROCHA SARMENTO
Interno - 2993761 - NATANAEL PEREIRA DA SILVA SANTOS
Externo à Instituição - LUIZ ANTONIO SILVA FIGUEIREDO FILHO - IFMA