Distribuciones de los estadísticos y estimadores paramétricos de la regresión ancestral bajo apareamiento aleatorio y selección
- Autores
- Jiménez Alfaro, Esteban
- Año de publicación
- 2019
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- tesis de maestría
- Estado
- versión aceptada
- Colaborador/a o director/a de tesis
- Cantet, Rodolfo Juan Carlos
Forneris, Natalia Soledad - Descripción
- Fil: Jiménez Alfaro, Esteban. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados. Buenos Aires, Argentina.
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.
72 p. : grafs.
Maestría en Biometría y Mejoramiento - Materia
-
GENETICA
BIOMETRIA
MODELOS MATEMATICOS
COVARIANZA GENETICA
HERENCIA GENETICA - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- acceso abierto
- Repositorio
- Institución
- Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía
- OAI Identificador
- snrd:2019jimenezalfaroestebanjose
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Distribuciones de los estadísticos y estimadores paramétricos de la regresión ancestral bajo apareamiento aleatorio y selecciónJiménez Alfaro, EstebanGENETICABIOMETRIAMODELOS MATEMATICOSCOVARIANZA GENETICAHERENCIA GENETICAFil: Jiménez Alfaro, Esteban. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados. Buenos Aires, Argentina.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.72 p. : grafs.Maestría en Biometría y MejoramientoUniversidad de Buenos Aires. Facultad de AgronomíaCantet, Rodolfo Juan CarlosForneris, Natalia Soledad2019masterThesisinfo: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/2019jimenezalfaroestebanjosespainfo:eu-repo/semantics/openAccessopenAccesshttp://ri.agro.uba.ar/greenstone3/library/page/biblioteca#section4reponame:FAUBA Digital (UBA-FAUBA)instname:Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía2025-09-29T13:41:09Zsnrd:2019jimenezalfaroestebanjoseinstacron: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 13:41:09.865FAUBA Digital (UBA-FAUBA) - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomíafalse |
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