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Uso de modelos lineares mistos na avalia??o genética de escores visuais: estudo de simula??o.

机译:混合线性模型在视觉分数遗传评估中的应用:一项模拟研究。

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摘要

Objetivou-se avaliar a aplica??o da metodologia de modelos lineares mistos em características de escores visuais por meio de simula??o, considerando-se duas estruturas populacionais (com e sem sele??o), dois níveis de herdabilidade (0,1 e 0,4) e quatro níveis de conectabilidade (8, 20, 38 e 60%). As popula??es com e sem sele??o estavam constituídas por 6660 e 3360 animais, respectivamente, dos quais os últimos 2460 animais tinham fenótipo para o escore visual. Assumiu-se uma variável contínua adjacente ao escore visual, a partir da qual foram definidos os intervalos correspondentes a cada categoria de escore visual. O processo de simula??o foi feito por meio do software R, e a estima??o de parametros e predi??o de valores genéticos pelo software Wombat, sob modelo animal, considerando-se modelos com e sem efeitos fixos. Os critérios de avalia??o foram: o erro quadrático médio (EQM) para a herdabilidade e as correla??es de Spearman entre os valores genéticos verdadeiros e preditos. As estimativas da herdabilidade apresentaram-se próximas do valor verdadeiro nos cenários sem sele??o (0,084-0,101 e 0,367-0,389), no entanto este resultado n?o ocorreu quando houve sele??o, pois a herdabilidade apresentou-se subestimada (0,032 e 0,278). As correla??es apresentaram-se maiores nos cenários sem sele??o e com herdabilidade de 0,4 (0,86-0,89). Em todos os cenários simulados, a inclus?o do efeito fixo no modelo melhorou as estimativas de herdabilidade e as correla??es entre os valores genéticos verdadeiros e preditos. O nível de conectabilidade afetou a corre??o dos efeitos fixos feita pela atribui??o dos escores. Em conclus?o, a metodologia dos modelos lineares mistos pode ser utilizada na estima??o de parametros e predi??o de valores genéticos de escores visuais em popula??es sem sele??o, entretanto n?o se apresenta adequada em popula??es sob sele??o.
机译:目的是通过模拟来评估混合线性模型方法在视觉评分特征中的应用,其中考虑了两个总体结构(有选择和没有选择),两个遗传水平(0 ,1和0.4)和四个级别的连接(8%,20%,38%和60%)。进行选择和不进行选择的种群分别由6660和3360只动物组成,其中最后的2460只动物具有视觉评分的表型。假定与视觉得分相邻的连续变量,从中定义了对应于每个视觉得分类别的间隔。使用R软件进行仿真过程,并在动物模型下考虑具有和不具有固定影响的模型,通过Wombat软件进行参数估计和遗传值预测。评估标准为:遗传力的平均二次误差(NDE)和真实遗传值与预测遗传值之间的Spearman相关性。在没有选择的情况下,遗传力估计值接近真实值(0.084-0.101和0.367-0.389),但是在进行选择时,由于遗传力被低估,因此不会出现此结果(0.032和0.278)。在没有选择且遗传力为0.4(0.86-0.89)的情况下,相关性较高。在所有模拟场景中,将固定效应包括在模型中都改善了遗传力估计以及真实和预测遗传值之间的相关性。连通程度影响通过分配分数对固定效果的校正。综上所述,混合线性模型的方法学可用于估计参数和预测群体视觉评分的遗传值而无需选择,但这还不够。在选择的人群中。

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