| Registro completo |
| Provedor de dados: |
Agrociencia
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| País: |
Mexico
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| Título: |
Bayes empírico multivariado para predecir el mérito genético en plantas
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| Autores: |
Ceron-Rojas,J. Jesus
Sahagún-Castellanos,Jaime
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| Data: |
2016-08-01
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| Ano: |
2016
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| Palavras-chave: |
Distribución posterior conjunta
Marcadores moleculares
Modelo lineal multivariado
Triticum aestivum
Verosimilitud restringida
Zea mays
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| Resumo: |
Resumen: El mérito genético de las plantas es heredable y determina características fenotípicas como altura de planta y rendimiento de grano, y puede predecirse por medio de modelos bayesianos univariados o multivariados con base en la información fenotípica o genómica de las plantas. Estos modelos controlan la incertidumbre asociada a la predicción pero son computacionalmente demandantes, por lo cual se requieren modelos alternativos menos demandantes. Bayes empírico es un método de predicción en el cual la esperanza de la distribución posterior es el estimador del mérito genético. Éste es una variante del estimador bayesiano estándar y es eficiente; es robusto ante las especificaciones erróneas de la distribución a priori de los parámetros y las covarianzas de éstos pueden estimarse por verosimilitud restringida. Para predecir el mérito genético en el contexto Bayes empírico se propuso un modelo lineal multivariado, el cual incorpora las correlaciones genéticas entre caracteres, la información del pedigrí, la información genómica, y contiene al modelo lineal genómico multivariado y al modelo lineal estándar multivariado como casos particulares. El modelo genómico usa solo información genómica mientras que el modelo estándar usa sólo información del pedigrí en la predicción. Para comparar numéricamente la eficiencia de cada uno de los tres modelos se usaron las correlaciones entre los valores predichos y observados obtenidas con los datos de dos poblaciones de maíz (Zea mays) F2 y una población de trigo (Triticum aestivum L.) doble haploide, cada una de éstas con tres características y un conjunto particular de marcadores moleculares y genotipos. En las tres poblaciones los resultados numéricos indicaron que el modelo propuesto proporciona predicciones más precisas que los otros dos. Concluimos que los resultados se deben a que el modelo propuesto usa en la predicción, además de las correlaciones genéticas entre caracteres, la información fenotípica y genómica.
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| Tipo: |
Info:eu-repo/semantics/article
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| Idioma: |
Espanhol
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| Identificador: |
http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1405-31952016000500633
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| Editor: |
Colegio de Postgraduados
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| Formato: |
text/html
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| Fonte: |
Agrociencia v.50 n.5 2016
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| Direitos: |
info:eu-repo/semantics/openAccess
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