Modelos de ecuaciones estructurales como alternativa a los modelos multicarácter en mejoramiento genético : su impacto sobre la respuesta a la selección

Autores
Bonamy, Martin
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de maestría
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Munilla Leguizamón, Sebastián
Giovambattista, Guillermo
Descripción
Fil: Bonamy, Martin. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados. Buenos Aires, Argentina.
Los modelos animales multicarácter permiten la estimación de los valores de cría para varios caracteres en forma simultánea. Estos modelos asumen que las relaciones entre los caracteres son recíprocas y las especifican a través de parámetros asociados a correlaciones genéticas y ambientales entre ellos. Sin embargo, las relaciones entre los caracteres pueden no ser recíprocas, sino que un carácter actúa sobre otro en forma unidireccional. En estos casos, y dada una red causal subyacente, los modelos de ecuaciones estructurales se consideran una metodología más apropiada. Aunque se ha demostrado que ambos modelos son paramétricamente equivalentes, los valores genéticos obtenidos bajo uno u otro deben interpretarse de manera diferente. En esta tesis, se evaluó a través de un experimento de simulación estocástica el impacto de utilizar estas estimaciones en la respuesta a la selección dentro de una red causal que comprende cinco caracteres diferentes. Se probaron tres criterios de selección diferentes, definidos por la posición que ocupaba el carácter bajo selección en la red causal. En primer lugar, se consideró el caso en el que los caracteres estaban relacionados causalmente, pero eran genéticamente independientes. Bajo esta situación los modelos multicarácter al absorber las relaciones causales como correlaciones genéticas, modifican la respuesta realizada a la selección en comparación con los modelos de ecuaciones estructurales. Los resultados obtenidos respaldaron esta hipótesis. Cuando la selección fue ejercida sobre caracteres ubicados aguas arriba de la red causal se obtuvo la misma respuesta a la selección independientemente del modelo utilizado. En cambio, al ejercer presión de selección en caracteres aguas abajo, tanto la respuesta directa sobre ese carácter como la indirecta sobre otros caracteres de la red se modificó al utilizar uno u otro modelo de estimación de los valores de cría. También se consideró un escenario en el que los efectos causales y las correlaciones genéticas actúan simultáneamente, hallando los mismos resultados: la selección basada en valores de cría estimados bajo un modelo de ecuaciones estructurales disminuyó la respuesta indirecta en caracteres que se encuentran aguas arriba en la red causal. En este último escenario resulta desafiante identificar por separado los coeficientes causales y los parámetros de varianza y estimarlos con precisión. Como un objetivo colateral de esta tesis, entonces, y capitalizando los datos generados por el experimento de simulación, se evaluaron dos enfoques diferentes para abordar este desafío. Entre ambos, la estrategia basada en ajustar un modelo multicarácter declarando los fenotipos de los ancestros causales como covariables fue la que produjo las estimaciones más precisas de estos parámetros.
78 p. : tbls., grafs.
Maestría en Biometría y Mejoramiento
Materia
MEJORA GENETICA
MODELOS MATEMATICOS
SELECCION
FENOTIPOS
BIOMETRIA
PARAMETROS GENETICOS
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
acceso abierto
Repositorio
FAUBA Digital (UBA-FAUBA)
Institución
Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía
OAI Identificador
snrd:2024bonamymartin

id FAUBA_6c7351a33e85236368434dc0e4f5aaa8
oai_identifier_str snrd:2024bonamymartin
network_acronym_str FAUBA
repository_id_str 2729
network_name_str FAUBA Digital (UBA-FAUBA)
spelling Modelos de ecuaciones estructurales como alternativa a los modelos multicarácter en mejoramiento genético : su impacto sobre la respuesta a la selecciónBonamy, MartinMEJORA GENETICAMODELOS MATEMATICOSSELECCIONFENOTIPOSBIOMETRIAPARAMETROS GENETICOSFil: Bonamy, Martin. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados. Buenos Aires, Argentina.Los modelos animales multicarácter permiten la estimación de los valores de cría para varios caracteres en forma simultánea. Estos modelos asumen que las relaciones entre los caracteres son recíprocas y las especifican a través de parámetros asociados a correlaciones genéticas y ambientales entre ellos. Sin embargo, las relaciones entre los caracteres pueden no ser recíprocas, sino que un carácter actúa sobre otro en forma unidireccional. En estos casos, y dada una red causal subyacente, los modelos de ecuaciones estructurales se consideran una metodología más apropiada. Aunque se ha demostrado que ambos modelos son paramétricamente equivalentes, los valores genéticos obtenidos bajo uno u otro deben interpretarse de manera diferente. En esta tesis, se evaluó a través de un experimento de simulación estocástica el impacto de utilizar estas estimaciones en la respuesta a la selección dentro de una red causal que comprende cinco caracteres diferentes. Se probaron tres criterios de selección diferentes, definidos por la posición que ocupaba el carácter bajo selección en la red causal. En primer lugar, se consideró el caso en el que los caracteres estaban relacionados causalmente, pero eran genéticamente independientes. Bajo esta situación los modelos multicarácter al absorber las relaciones causales como correlaciones genéticas, modifican la respuesta realizada a la selección en comparación con los modelos de ecuaciones estructurales. Los resultados obtenidos respaldaron esta hipótesis. Cuando la selección fue ejercida sobre caracteres ubicados aguas arriba de la red causal se obtuvo la misma respuesta a la selección independientemente del modelo utilizado. En cambio, al ejercer presión de selección en caracteres aguas abajo, tanto la respuesta directa sobre ese carácter como la indirecta sobre otros caracteres de la red se modificó al utilizar uno u otro modelo de estimación de los valores de cría. También se consideró un escenario en el que los efectos causales y las correlaciones genéticas actúan simultáneamente, hallando los mismos resultados: la selección basada en valores de cría estimados bajo un modelo de ecuaciones estructurales disminuyó la respuesta indirecta en caracteres que se encuentran aguas arriba en la red causal. En este último escenario resulta desafiante identificar por separado los coeficientes causales y los parámetros de varianza y estimarlos con precisión. Como un objetivo colateral de esta tesis, entonces, y capitalizando los datos generados por el experimento de simulación, se evaluaron dos enfoques diferentes para abordar este desafío. Entre ambos, la estrategia basada en ajustar un modelo multicarácter declarando los fenotipos de los ancestros causales como covariables fue la que produjo las estimaciones más precisas de estos parámetros.78 p. : tbls., grafs.Maestría en Biometría y MejoramientoUniversidad de Buenos Aires. Facultad de AgronomíaMunilla Leguizamón, SebastiánGiovambattista, Guillermo2024masterThesisinfo:eu-repo/semantics/masterThesisacceptedVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:ar-repo/semantics/tesisDeMaestriaapplication/pdfhttp://ri.agro.uba.ar/greenstone3/library/collection/tesis/document/2024bonamymartinspainfo:eu-repo/semantics/openAccessopenAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://ri.agro.uba.ar/greenstone3/library/page/biblioteca#section4reponame:FAUBA Digital (UBA-FAUBA)instname:Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía2025-09-29T13:41:04Zsnrd:2024bonamymartininstacron:UBA-FAUBAInstitucionalhttp://ri.agro.uba.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://ri.agro.uba.ar/greenstone3/oaiserver?verb=ListSetsmartino@agro.uba.ar;berasa@agro.uba.ar ArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:27292025-09-29 13:41:05.6FAUBA Digital (UBA-FAUBA) - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomíafalse
dc.title.none.fl_str_mv Modelos de ecuaciones estructurales como alternativa a los modelos multicarácter en mejoramiento genético : su impacto sobre la respuesta a la selección
title Modelos de ecuaciones estructurales como alternativa a los modelos multicarácter en mejoramiento genético : su impacto sobre la respuesta a la selección
spellingShingle Modelos de ecuaciones estructurales como alternativa a los modelos multicarácter en mejoramiento genético : su impacto sobre la respuesta a la selección
Bonamy, Martin
MEJORA GENETICA
MODELOS MATEMATICOS
SELECCION
FENOTIPOS
BIOMETRIA
PARAMETROS GENETICOS
title_short Modelos de ecuaciones estructurales como alternativa a los modelos multicarácter en mejoramiento genético : su impacto sobre la respuesta a la selección
title_full Modelos de ecuaciones estructurales como alternativa a los modelos multicarácter en mejoramiento genético : su impacto sobre la respuesta a la selección
title_fullStr Modelos de ecuaciones estructurales como alternativa a los modelos multicarácter en mejoramiento genético : su impacto sobre la respuesta a la selección
title_full_unstemmed Modelos de ecuaciones estructurales como alternativa a los modelos multicarácter en mejoramiento genético : su impacto sobre la respuesta a la selección
title_sort Modelos de ecuaciones estructurales como alternativa a los modelos multicarácter en mejoramiento genético : su impacto sobre la respuesta a la selección
dc.creator.none.fl_str_mv Bonamy, Martin
author Bonamy, Martin
author_facet Bonamy, Martin
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Munilla Leguizamón, Sebastián
Giovambattista, Guillermo
dc.subject.none.fl_str_mv MEJORA GENETICA
MODELOS MATEMATICOS
SELECCION
FENOTIPOS
BIOMETRIA
PARAMETROS GENETICOS
topic MEJORA GENETICA
MODELOS MATEMATICOS
SELECCION
FENOTIPOS
BIOMETRIA
PARAMETROS GENETICOS
dc.description.none.fl_txt_mv Fil: Bonamy, Martin. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados. Buenos Aires, Argentina.
Los modelos animales multicarácter permiten la estimación de los valores de cría para varios caracteres en forma simultánea. Estos modelos asumen que las relaciones entre los caracteres son recíprocas y las especifican a través de parámetros asociados a correlaciones genéticas y ambientales entre ellos. Sin embargo, las relaciones entre los caracteres pueden no ser recíprocas, sino que un carácter actúa sobre otro en forma unidireccional. En estos casos, y dada una red causal subyacente, los modelos de ecuaciones estructurales se consideran una metodología más apropiada. Aunque se ha demostrado que ambos modelos son paramétricamente equivalentes, los valores genéticos obtenidos bajo uno u otro deben interpretarse de manera diferente. En esta tesis, se evaluó a través de un experimento de simulación estocástica el impacto de utilizar estas estimaciones en la respuesta a la selección dentro de una red causal que comprende cinco caracteres diferentes. Se probaron tres criterios de selección diferentes, definidos por la posición que ocupaba el carácter bajo selección en la red causal. En primer lugar, se consideró el caso en el que los caracteres estaban relacionados causalmente, pero eran genéticamente independientes. Bajo esta situación los modelos multicarácter al absorber las relaciones causales como correlaciones genéticas, modifican la respuesta realizada a la selección en comparación con los modelos de ecuaciones estructurales. Los resultados obtenidos respaldaron esta hipótesis. Cuando la selección fue ejercida sobre caracteres ubicados aguas arriba de la red causal se obtuvo la misma respuesta a la selección independientemente del modelo utilizado. En cambio, al ejercer presión de selección en caracteres aguas abajo, tanto la respuesta directa sobre ese carácter como la indirecta sobre otros caracteres de la red se modificó al utilizar uno u otro modelo de estimación de los valores de cría. También se consideró un escenario en el que los efectos causales y las correlaciones genéticas actúan simultáneamente, hallando los mismos resultados: la selección basada en valores de cría estimados bajo un modelo de ecuaciones estructurales disminuyó la respuesta indirecta en caracteres que se encuentran aguas arriba en la red causal. En este último escenario resulta desafiante identificar por separado los coeficientes causales y los parámetros de varianza y estimarlos con precisión. Como un objetivo colateral de esta tesis, entonces, y capitalizando los datos generados por el experimento de simulación, se evaluaron dos enfoques diferentes para abordar este desafío. Entre ambos, la estrategia basada en ajustar un modelo multicarácter declarando los fenotipos de los ancestros causales como covariables fue la que produjo las estimaciones más precisas de estos parámetros.
78 p. : tbls., grafs.
Maestría en Biometría y Mejoramiento
description Fil: Bonamy, Martin. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados. Buenos Aires, Argentina.
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 2024
dc.type.none.fl_str_mv masterThesis
info:eu-repo/semantics/masterThesis
acceptedVersion
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
info:ar-repo/semantics/tesisDeMaestria
format masterThesis
status_str acceptedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://ri.agro.uba.ar/greenstone3/library/collection/tesis/document/2024bonamymartin
url http://ri.agro.uba.ar/greenstone3/library/collection/tesis/document/2024bonamymartin
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
http://ri.agro.uba.ar/greenstone3/library/page/biblioteca#section4
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
http://ri.agro.uba.ar/greenstone3/library/page/biblioteca#section4
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía
publisher.none.fl_str_mv Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía
dc.source.none.fl_str_mv reponame:FAUBA Digital (UBA-FAUBA)
instname:Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía
reponame_str FAUBA Digital (UBA-FAUBA)
collection FAUBA Digital (UBA-FAUBA)
instname_str Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía
repository.name.fl_str_mv FAUBA Digital (UBA-FAUBA) - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía
repository.mail.fl_str_mv martino@agro.uba.ar;berasa@agro.uba.ar
_version_ 1844618852067966976
score 13.070432