Data/hora: 16/06/2024 00:51:33

Provedor de dados: 	32	
País: 	Mexico	
Título: 	Aplicación del Elastic Net LASSO y modelos relacionados en selección genómica basados en marcadores moleculares.	
Autores: 	López Cruz, Marco Antonio.	
Data: 	2012-05-21	
Ano: 	2012	
Palavras-chave: 	Validación cruzada; Regresión penalizada; Predicción de valores genéticos; Cross-validation; Penalized regression; Prediction of genetic values; Estadística; Maestría.	
Resumo: 	El Elastic Net Bayesiano (BEN) es un método de regresión que utiliza una mezcla de las penalizaciones L1 y L2 (Kyung et al., 2010, Li y Lin, 2010). Se ha demostrado que este modelo puede ser usado exitosamente cuando el tamaño de muestra es mucho menor que el número de predictores (n &lt;&lt; p). En este trabajo se muestra cómo utilizar este modelo para incluir de forma conjunta Marcadores Moleculares (MM) y Pedigree, ampliamente utilizados en gen etica cuantitativa en la llamada selección asistida por MM. Por medio de validación cruzada, el poder predictivo del BEN se compara con el de otros modelos: LASSO Bayesiano y Regresión Ridge Bayesiana, usando datos reales de rendimiento de cultivares de trigo y cebada, y tiempos de floración de maíz. Los resultados muestran que el BEN tiene un poder predictivo igual o superior que el resto de los modelos mencionados. ________________ APPLICATION OF BAYESIAN ELASTIC NET AND RELATED METHODS IN GENOMIC SELECTION BASED ON MOLECULAR MERKERS. ABSTRACT: The Bayesian Elastic Net (BEN) is a regression method that uses a mixture of L1 and L2 penalties (Kyung et al., 2010, Li y Lin, 2010). It has been shown that this model can be used successfully when the sample size is much smaller than the number of predictors (n &lt;&lt; p). This paper shows how to use this model to include jointly Molecular Markers (MM) and Pedigree, widely used in quantitative genetics in the called MM-assisted selection. Through cross-validation, the predictive power of BEN is compared with other models: Bayesian LASSO and Bayesian Ridge Regression, using real data of yield of cultivars wheat and barley and owering time of maize. The results show that BEN has a predictive power equal to or greater than the rest of the models.	
Idioma: 	Espanhol	
Identificador: 	http://hdl.handle.net/10521/712