Distribuciones de los estadísticos y estimadores paramétricos de la regresión ancestral bajo apareamiento aleatorio y selección

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La Regresión Ancestral (AR) es un modelo genético cuantitativo paramétrico y causal. A diferencia de otros modelos de predicción basados en Selección Genómica, AR permite considerar el efecto de la recombinación y la herencia en segmentos, así como realizar la inversión de la matriz de (co)varianzas...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Jiménez Alfaro, Esteban
Otros Autores: Forneris, Natalia Soledad (co-dir.)
Formato: Tesis Libro
Lenguaje:Español
Publicado: 2019
Materias:
GENETICA
BIOMETRIA
MODELOS MATEMATICOS
COVARIANZA GENETICA
HERENCIA GENETICA
Acceso en línea:http://ri.agro.uba.ar/files/download/tesis/maestria/2019jimenezalfaroestebanjose.pdf
Aporte de:Registro referencial: Solicitar el recurso aquí
Biblioteca Central (FAUBA) de Universidad de Buenos Aires
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502 |a Tesis.  |c Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados.  |b Magister de la Universidad de Buenos Aires área Biometría y Mejoramiento.  |g Maestría en Biometría y Mejoramiento.  |d 2019. 
520 |a La Regresión Ancestral (AR) es un modelo genético cuantitativo paramétrico y causal. A diferencia de otros modelos de predicción basados en Selección Genómica, AR permite considerar el efecto de la recombinación y la herencia en segmentos, así como realizar la inversión de la matriz de (co)varianzas del modelo (−1) sin necesidad de calcular primero , porque además AR es un proceso estocástico Markoviano. El objetivo de esta tesis fue estimar mediante simulación estocástica las distribuciones de probabilidad de: a) los parámetros del modelo AR (βS, βD), b) las relaciones realizadas de identidad por descendencia (IBD) entre pares abuelo(a)-nieto(a) (RIBD-AN), c) los estadísticos suficientes para la estimación de βS y βD, y d) el coeficiente de consanguinidad bajo AR (FAR). Se simularon dos poblaciones animales, una con apareamientos al azar (45095 pares) y otra bajo selección (46561 pares). El algoritmo de estimación incluyó un sistema recursivo de ecuaciones simultáneas de los parámetros βS y βD, los cuales provienen de las recombinaciones del genoma de los abuelos ocurridas en los padres durante la meiosis y transmitidas a los nietos. Se estimaron los “núcleos” (o kernel) de las distribuciones de RIBD-AN, los estadísticos suficientes, βS, βD y FAR con un método no paramétrico dentro del programa PROC KDE de SAS. Entre distintas distribuciones evaluadas, la Beta mostró el mejor ajuste para las RIBD-AN, tomando como criterio el valor máximo del logaritmo de la función de verosimilitud; en tanto que los estimadores de βS, βD y los estadísticos suficientes siguieron distribuciones normales univariadas. La selección indujo a las distribuciones de las RIBD-AN a ser asimétricas a la derecha y a mostrar mayor magnitud en las medias y en la dispersión. Además, se observó que FAR siguió una distribución Exponencial, con valores esperados y varianzas de mayor magnitud con los datos selectos. En general, la selección aumentó la magnitud y variabilidad del material genómico compartido IBD, tanto en las relaciones de parentesco como en la consanguinidad. 
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