Author(s): CARNEIRO JUNIOR, J. M.; ASSIS, G. M. L. de; EUCLYDES, R. F.; MARTNS, W. M. de O.; WOLTER, P. F.

Summary: Dados simulados foram utilizados para comparar as metodologias Eblup e Bayesiana, em dados com homogeneidade de variâncias, heterogeneidade de variância genética e heterogeneidade de variância genética e ambiental. Para obtenção dessas estruturas foram feitos descartes estratégicos dos valores genéticos aditivos e ambientais de acordo com o tipo de heterogeneidade e o nível de variabilidade desejada (alta, média ou baixa), sendo utilizados dois tamanhos de população (grande e pequena). Para a metodologia Bayesiana foram utilizados três níveis de informação a priori: não informativo, pouco informativo e informativo. A presença da heterogeneidade de variâncias causa problemas para a seleção dos melhores indivíduos, principalmente se a heterogeneidade estiver nos componentes de variância genética e ambiental, sendo os animais selecionados equivocadamente do ambiente mais variável. Os métodos comparados tiveram resultados semelhantes, quando distribuições a priori não informativas foram utilizadas, e as populações de tamanho grande, de modo geral, apresentaram melhores predições de valores genéticos. Foi observado, para a metodologia Bayesiana, que o aumento no nível de informação a priori influencia positivamente as predições dos valores genéticos, principalmente para as populações pequenas. O método Bayesiano é indicado para populações de tamanho pequeno quando há disponibilidade de distribuições a priori informativas.

Publication year: 2010

Types of publication: Journal article

Unit: Embrapa Acre

Keywords: Animal breeding, Análise estatística, Análisis estadístico, Avaliação genética, Bayesian inference, Componentes de variância, Computer simulation, Cruce de animales, Estimativa, Genetic heterogeneity, Genetic parameters, Genetic variance, Heterogeneidad genética, Heterogeneidade de variância, Inferência Bayesiana, Informação a priori, Melhoramento genético animal, Metodologia Eblup, Modelo de simulação, Método estatístico, Parâmetro genético, Simulación por computadora, Statistical analysis, Varianza genética